La IA puede hacer mucho. Hagamos que trabaje para ti.

Desarrollamos agentes de IA, automatización de procesos, búsqueda inteligente, procesamiento de documentos y aplicaciones con modelos generativos. También trabajamos con visión por computador, audio, predicción y modelos de Machine Learning especializados. Partimos de un problema concreto y conectamos la solución con las herramientas y procesos de tu empresa.

No. Puedes empezar con un objetivo, un proceso que quieras mejorar o una idea de producto. Analizamos qué necesitas resolver, qué datos tienes y qué restricciones existen. Después evaluamos las técnicas, los modelos y la arquitectura adecuados, incluyendo cuándo basta con una solución de software sin IA.

El coste depende del alcance, la preparación de los datos, las integraciones y las pruebas necesarias. También influyen los costes de uso de modelos, infraestructura y mantenimiento. Podemos trabajar por horas, con una bolsa mensual o con un proyecto cerrado. Definimos el presupuesto antes de empezar y consultamos los cambios de alcance; el soporte 24/7 con SLA se presupuesta por separado.

Depende de la disponibilidad y calidad de los datos, la complejidad del problema y los sistemas que haya que conectar. Una prueba de concepto tiene un alcance distinto al de una solución en producción. Definimos fases, entregables y criterios de validación para acordar un calendario realista tras revisar el proyecto.

Sí. Podemos conectar funcionalidades de IA con aplicaciones, APIs, herramientas internas, ERP y CRM, según las interfaces y permisos disponibles. Revisamos cómo circulan los datos y dónde debe intervenir la solución. Así podemos incorporar búsqueda, extracción de información o automatización a procesos existentes sin tener que rehacer toda la aplicación.

Un chatbot se centra en la conversación y las respuestas. Un agente de IA puede, además, consultar herramientas, utilizar APIs y ejecutar pasos dentro de un proceso definido. Desarrollamos ambos tipos de soluciones y delimitamos sus permisos, las acciones que requieren aprobación y los controles necesarios según la tarea.

Sí. Podemos desarrollar asistentes con búsqueda y generación aumentada por recuperación, conocida como RAG. El sistema recupera información de las fuentes autorizadas y la aporta al modelo para elaborar una respuesta. Diseñamos la indexación, los permisos, la actualización de contenidos y la referencia a fuentes; esta arquitectura no elimina por sí sola los errores del modelo.

RAG permite consultar información externa, como documentación que cambia con frecuencia. El fine-tuning adapta un modelo con ejemplos para mejorar su comportamiento en una tarea concreta. No son alternativas excluyentes: pueden combinarse. Evaluamos primero el problema y los resultados de referencia para decidir si hace falta recuperar información, adaptar un modelo o utilizar otra técnica.

Sí. Integramos modelos comerciales mediante APIs, utilizamos modelos de pesos abiertos y adaptamos o entrenamos modelos especializados cuando el proyecto lo requiere. Comparamos la calidad en tu tarea, el coste, la latencia, las condiciones de licencia y las opciones de despliegue. La elección del proveedor o del modelo responde a esos requisitos.

Depende de la tarea. Un asistente documental necesita fuentes fiables y actualizadas; un modelo predictivo puede requerir datos históricos y ejemplos del resultado que quieres anticipar. Revisamos la calidad, representatividad, permisos de uso y necesidad de etiquetado. No hay una cantidad mínima válida para todos los proyectos, ni siempre es necesario entrenar un modelo desde cero.

Podemos plantear despliegues privados o en tu propia infraestructura cuando los modelos y los recursos disponibles lo permiten. Antes de elegir la arquitectura, revisamos qué datos se procesan, quién puede acceder a ellos y qué servicios externos intervienen. También evaluamos requisitos de almacenamiento, retención y operación para elegir una solución acorde con tus necesidades de privacidad.

Probamos la solución con datos representativos y criterios definidos para el proyecto: precisión, relevancia, errores, latencia o coste por tarea, entre otros. En aplicaciones generativas podemos incorporar fuentes, validaciones y revisión humana en los pasos que lo necesiten. La validación permite conocer los límites de la solución antes de desplegarla y detectar cambios en su rendimiento.

Sí. Además de IA generativa, desarrollamos modelos para analizar imágenes y vídeo, procesar audio, predecir series temporales y detectar patrones o anomalías. También podemos trabajar con resultados de ensayos, medidas instrumentales y datos de sensores. Evaluamos las características de los datos y los criterios técnicos de validación de cada aplicación.

Sí. Podemos encargarnos de una evaluación técnica, una integración, el entrenamiento de un modelo o una mejora concreta, además de desarrollar proyectos completos. Ofrecemos trabajo por horas, bolsas mensuales y proyectos con alcance cerrado. Acordamos las responsabilidades, los entregables y la forma de colaborar con tu equipo antes de comenzar.

Podemos mantener la solución, evaluar su rendimiento y evolucionar modelos e integraciones tras el despliegue. El servicio puede incluir revisión de errores, cambios en los datos y control de costes, según el alcance acordado. La monitorización y el soporte 24/7 con SLA se contratan y presupuestan por separado; no están incluidos automáticamente en el desarrollo.