Applied AI.

La IA generativa ha pasado rápidamente del prototipo al despliegue en producción — y en esa transición la mayoría de las organizaciones descubren la brecha entre un prototipo que funciona y un sistema productivo que realmente lo hace. Construimos funcionalidades de IA aplicada que se despliegan con las salvaguardas, la evaluación y la disciplina de costes que los sistemas reales requieren.

• Sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG)
• Aplicaciones LLM con agentes y uso de herramientas
• Integración y orquestación de LLM
• Frameworks de evaluación y monitorización de calidad
• Ingeniería de prompts a escala
• Herramientas internas asistidas por IA

Producción, no prototipo. Los prompts de demo no sobreviven al tráfico en producción. Construimos sistemas con evaluación, monitorización, mecanismos de fallback y control de costes.

Recuperación frente a alucinación. Para la mayoría de las aplicaciones de trabajo del conocimiento, RAG supera a los modelos más grandes a una fracción del coste. Diseñamos la capa de recuperación con el mismo cuidado que la capa de generación.

Diseño agnóstico al modelo. La elección del modelo es una variable, no una constante. Los sistemas se diseñan para intercambiar OpenAI, Anthropic, variantes de código abierto o ajustadas a medida que evoluciona el mercado.

Evaluación antes del despliegue. Sin medición, la calidad de los LLM se degrada de forma invisible. Incorporamos conjuntos de datos de evaluación y medición continua en cada sistema en producción.

Seguridad y privacidad delimitadas. La exposición de datos a proveedores de modelos de terceros es una decisión de la fase de diseño; las rutas de datos con PII, propiedad intelectual e información regulada se diseñan de forma deliberada.