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Integración LLM
GPT-4, Claude, Gemini o modelos open-source dentro de tu producto — chatbots, resúmenes, generación de contenido, copilotos de código.
DisponiblesTomando nuevos proyectos · Q2 2026
Todos los serviciosServicio · Inteligencia · 02
Funciones de IA que tuscompetidores no copian de la noche a la mañana.
Dale a tu producto una ventaja injusta. Construimos aplicaciones inteligentes que automatizan trabajo, predicen resultados y aprenden de tus datos — integradas en serio, no pegadas como demo.
- GPT/Claude
- Modelos frontera
- RAG
- Pipelines RAG
- MLOps
- De punta a punta
- SOC 2
- Listo para privacidad
Lo que construimos · 06 capacidades
IA que sí resuelve problemas.
Sin chatbots por moda. Funciones de IA atadas a un resultado medible, instrumentadas desde el día uno.
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RAG y agentes con conocimiento
Agentes con recuperación aumentada que responden desde tus datos — docs internos, historial de soporte, catálogos — con citas y frescura.
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Analítica predictiva
Forecasting, detección de anomalías y modelos de recomendación que convierten histórico en decisiones accionables.
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Modelos ML a medida
Modelos entrenados con tus datos para clasificación, ranking, detección de fraude o problemas específicos — versionados y observables.
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APIs con IA
Endpoints que entienden lenguaje natural, extraen entidades, clasifican contenido y devuelven datos estructurados que tu producto puede usar.
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Segura y compliant
Encriptación, controles de acceso, residencia de datos y compliance con GDPR, HIPAA y SOC 2. Tus datos nunca entrenan el modelo de nadie más.
Cómo trabajamos · 04 etapas
De la hipótesis a producción, con guardrails.
- Stage / 01
Enmarcar el problema
Definimos la tarea del usuario, la métrica de éxito y el set de evaluación antes de tocar un modelo. Sin IA por vibes.
- Stage / 02
Prototipar en modelos baratos
Arrancamos con el modelo más barato que pueda funcionar. Si un modelo pequeño falla, sabemos exactamente qué nos aporta escalar.
- Stage / 03
Lanzar e instrumentar
Evals, trazas, versionado de prompts y feedback loops viven antes del lanzamiento — no se atornillan tras una regresión.
- Stage / 04
Iterar con tráfico real
Ajustes semanales de modelo y prompts guiados por datos de producción. Medimos calidad y costo, nunca solo uno.
Stack de IA que usamos
Frontera donde importa, aburrido donde no.
- OpenAI
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Llama
- Mistral
- LangChain
- LlamaIndex
- Pinecone
- pgvector
- Weaviate
- Hugging Face
- PyTorch
- TensorFlow
- Vercel AI SDK
- LiteLLM
- Langfuse
Por qué nos eligen
IA que llega a producción, y se queda.
La mayoría de demos de IA mueren en producción. Las nuestras no — tratamos evals, observabilidad y costo como ingeniería de primera clase, no como pensamiento posterior.
- i.
Evals primero
Cada función de IA sale con un eval set. La calidad se mide, no se afirma en una demo.
- ii.
Conscientes del costo
Trackeamos $/request desde el día uno y enrutamos entre modelos para cuidar tu unit economics.
- iii.
Tus datos, tu modelo
Aislamiento estricto. Tus datos de entrenamiento nunca terminan en un pool compartido. La privacidad es el default, no un upsell.
Preguntas frecuentes
Lo que preguntan antes de comprar.
No. Usamos endpoints enterprise/zero-retention y configuramos políticas de manejo de datos para que tus datos no se usen en entrenamiento. Lo documentamos por escrito.