Combinamos consultoría en IA aplicada, ingeniería de flujos (RAG, agentes, orquestación), desarrollo web y sistemas de diseño a medida. Entregamos con gobierno de datos, observabilidad, accesibilidad y criterios de aceptación claros para que tu equipo pueda operar y escalar.
Capacidades típicas de proyectos de IA aplicada y producto digital: puedes combinarlas según madurez, desde un piloto hasta una plataforma con varios equipos.
Diseñamos prompts, herramientas seguras (function calling), memoria acotada y evaluación con datasets. Incluimos manejo de errores, escalado a humano y trazabilidad para cumplimiento y mejora continua — no solo un chat pegado a una API.
Ingesta, chunking, embeddings y recuperación híbrida; citas y comprobación de cobertura. Te ayudamos a reducir alucinaciones y a versionar el conocimiento cuando cambian políticas, catálogos o regulación.
Flujos con estados, reintentos idempotentes, colas y alertas. Conectamos lo que ya usas sin reemplazar tu stack de la noche a la mañana: handoffs claros entre humano, IA y sistemas legados.
Oferta alineada a lo que suelen pedir equipos de producto, operaciones y tecnología: IA aplicada, automatización, web y sistemas de diseño. Cada ficha amplía el detalle en MDX para que marketing y negocio puedan iterar el copy sin tocar el código.
Proyectos reales: sitios institucionales, plataformas con reservas y comercio ligero, y sistemas educativos completos con paneles de administración.
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Talleres con negocio y tecnología: objetivos, riesgos, datos disponibles, cumplimiento y métricas de éxito (calidad, coste, tiempo). Salida: alcance del MVP y backlog priorizado.
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Ingeniería, operación y negocio alineados desde el primer día.
Separación de entornos, mínimo privilegio, revisión de herramientas sensibles y políticas de retención de datos alineadas a tu sector.
Trazas, tasas de éxito por intención y coste por conversación o flujo. Decisiones basadas en números, no solo en demos.
Sistemas de diseño, contenido y patrones de UI coherentes entre web, paneles internos y experiencias conversacionales.
Documentación viva, criterios de aceptación, pruebas y sesiones de transferencia para que ingeniería u operaciones puedan mantener y extender el sistema.
No es obligatorio. Podemos operar el entorno por ti, entregar runbooks y formar a tu equipo, o trabajar en modelo híbrido con tus desarrolladores.
Sí: landings, sitios corporativos y aplicaciones web con foco en rendimiento, SEO técnico y sistemas de diseño reutilizables (tokens, componentes, guías).
Elegimos según latencia, calidad, coste y requisitos de residencia de datos. Evitamos acoplamientos innecesarios y documentamos alternativas cuando tiene sentido.
Un MVP acotado suele estar en el orden de pocas semanas tras el descubrimiento; proyectos con múltiples integraciones o compliance estricto requieren más tiempo.
En la nube o infraestructura que cumpla tu política (incluido Node en Hostinger Business, AWS, GCP, Azure u on-premise híbrido cuando aplica).
Tras el descubrimiento te enviamos alcance, hitos, entregables y precio (fijo por fase o retainer según el caso). Sin sorpresas: límites de alcance, cambios y soporte quedan por escrito antes de arrancar.
Trabajamos con mínimo privilegio, cifrado en tránsito y buenas prácticas de secretos y accesos. Si aplica RGPD, sector regulado o políticas internas, adaptamos tratamiento, retención y acuerdos (DPA) desde el diseño.
Sí, es lo habitual: APIs REST, webhooks, conectores estándar o colas. Priorizamos no duplicar datos y dejar trazabilidad clara entre sistemas.
Podemos dejar documentación y traspaso, o un plan de soporte con revisiones de métricas, mejoras de prompts y pequeñas evoluciones. Los SLAs y ventanas se acuerdan según criticidad del servicio.
Diseñamos con recuperación: confirmaciones, escalado a humano, comprobación de hechos cuando el dominio lo exige y evaluación continua con datos reales. La meta es reducir riesgo operativo, no ocultarlo.
Sí, en remoto con reuniones en tu huso horario. Ajustamos idioma de documentación, facturación y requisitos legales según tu país cuando sea necesario.
No hace falta perfección al día uno. En descubrimiento vemos calidad, huecos y riesgos; muchas veces el MVP arranca con un subconjunto bien definido y un plan de mejora de datos en paralelo.
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