Inteligencia artificial
Desarrollo de IA: evaluada, observable y en producción
Un prototipo convincente se saca en una tarde. Lo que decide si sobrevive a mil usuarios reales es todo lo que hay alrededor: la evaluación, las salvaguardas, la observabilidad y el control del coste. Eso es exactamente lo que construimos.
- EvaluadaMedida, no supuesta
- UEResidencia del dato
- SeniorSolo ingenieros senior
Qué construimos
IA que se gana su sitio en tu producto
No un chatbot atornillado a la home. Funcionalidades que quitan trabajo real de flujos de trabajo reales.
Funcionalidades de producto con LLM
Redacción, resúmenes, extracción, clasificación y búsqueda sobre tus propios datos, con una recuperación de información que cita sus fuentes.
Agentes de IA y automatización de procesos
Procesos de varios pasos que llaman a tus sistemas y ceden el control a una persona en los puntos donde eso importa.
Pipelines de documentos y datos
Convertimos contratos, facturas, tickets y PDF en registros estructurados sobre los que tus sistemas ya pueden actuar.
Evaluación automatizada
Una batería de regresión para el comportamiento del modelo, para que un cambio de prompt no pueda degradar en silencio la calidad de ayer.
Salvaguardas y planes de contingencia
Validación de las salidas, gestión de las negativas del modelo y degradación elegante cuando un proveedor va lento o se cae.
Control de coste y latencia
Caché, enrutado entre gamas de modelos y techos de gasto estrictos, para que la economía unitaria siga siendo predecible.
Cómo funciona un proyecto de IA
Demuestra el valor antes de construir la plataforma
Triaje de casos de uso
Ordenamos tus casos candidatos por valor y por cuánto tolera cada uno equivocarse. El mejor primer proyecto casi nunca es el más vistoso.
Evaluación offline
Montamos un conjunto de prueba etiquetado con tus datos reales y medimos si el enfoque llega siquiera a tu nivel de calidad.
Construcción para producción
La funcionalidad, más la recuperación de información, las salvaguardas, la telemetría y los controles de gasto que necesita para poder operarse en lugar de tener que vigilarla constantemente.
Medir y ajustar
Seguimos calidad, latencia y coste por acción contra la línea base, y seguimos ajustando donde los números dicen que compensa.
Por qué nos llaman en segundo lugar
La distancia entre el prototipo y producción es un problema de ingeniería, no de prompts
Muchos de los proyectos de IA que heredamos funcionan técnicamente y están comercialmente atascados. El modelo hace más o menos lo correcto, y nadie sabe decir con qué frecuencia se equivoca, cuánto cuesta por cliente ni qué va a pasar cuando el proveedor cambie la versión del modelo.
Ese hueco se rellena con ingeniería poco glamurosa: conjuntos de prueba, prompts versionados, recuperación de información que se puede depurar, trazas en cada llamada, alarmas de presupuesto y un camino de vuelta atrás.
Es la misma disciplina que hace fiable a cualquier otro sistema en producción. La aplicamos a la IA, y suele ser lo que convierte un piloto prometedor en algo que un consejo está dispuesto a financiar.
Preguntas frecuentes
Lo que se pregunta antes de invertir en IA
¿Vais a usar nuestros datos para entrenar el modelo de otra empresa?
No en nuestras arquitecturas. Usamos las gamas empresariales de las API con el entrenamiento desactivado, mantenemos tus datos en regiones de la UE y, cuando la sensibilidad lo exige, ejecutamos modelos de pesos abiertos en infraestructura que controlas tú.
¿Cómo evitáis que alucine?
No se puede reducir a cero, así que la respuesta de ingeniería es contenerlo y no eliminarlo: anclar las respuestas en fuentes recuperadas y citarlas, validar las salidas contra un esquema antes de que lleguen a tus sistemas y derivar los casos de poca confianza a una revisión humana.
El error que queda se mide después contra un conjunto de prueba real, así que el riesgo residual es una cifra que has revisado y aceptado, no una sorpresa.
¿Qué modelo usáis?
El que llegue a tu nivel de calidad con un coste y una latencia aceptables, y construimos de forma que esa respuesta pueda cambiar. Los proveedores avanzan rápido, así que diseñamos la frontera de integración para que la elección siga siendo reversible.
¿Podéis trabajar con el prototipo que ya tenemos?
Sí, y es un punto de partida habitual. Auditamos lo que hay, te decimos con honestidad qué se puede reutilizar y conservamos las partes que se lo merecen, en lugar de empezar de cero por costumbre.
¿Y si la IA resulta no ser la herramienta adecuada para nuestro problema?
Te lo diremos durante el triaje, antes de que gastes un sprint en ello. Un motor de reglas o una consulta mejor a la base de datos le ganan a un modelo más a menudo de lo que se suele reconocer, y saberlo pronto te sale mucho más barato que descubrirlo en el cuarto mes.
Tráenos tu caso de uso de IA
Treinta minutos con un ingeniero senior y una respuesta honesta sobre si merece la pena construirlo.