Inteligencia Artificial
Inteligencia Artificial
Construimos motores que sugieren productos, contenidos y acciones basados en comportamiento real.
Implementamos búsqueda semántica sobre documentos, productos o conocimiento interno.
Desarrollamos agentes que ejecutan tareas, consultan APIs y orquestan flujos con supervisión.
Creamos asistentes conversacionales conectados a vuestro conocimiento corporativo.
Desplegamos modelos que analizan imágenes y vídeo: detección de objetos, OCR y control de calidad.
Entrenamos modelos para predecir demanda, detectar fraude, segmentar clientes y puntuar riesgo.
Problemas típicos de IA y cómo los abordamos
Solución
Pipelines de MLOps que automatizan entrenamiento, evaluación y despliegue.
Cada capa diseñada para fiabilidad, rendimiento y gobierno
Documentos, APIs, bases de datos y streams. Preparación y vectorización de datos.
Documentos, APIs, bases de datos y streams. Preparación y vectorización de datos.
LLMs, modelos predictivos, embeddings y clasificadores. Entrenamiento y fine-tuning.
LLMs, modelos predictivos, embeddings y clasificadores. Entrenamiento y fine-tuning.
Pipelines de inferencia, agentes, memoria y gestión de contexto.
Pipelines de inferencia, agentes, memoria y gestión de contexto.
APIs de inferencia, caching, batching y escalado automático.
APIs de inferencia, caching, batching y escalado automático.
Evaluación, monitorización de deriva, auditoría y control de costes.
Evaluación, monitorización de deriva, auditoría y control de costes.
IA en producción para equipos que exigen fiabilidad, gobierno y ROI.
Guía completa de MLOps en producción: desde LLMs self-hosted hasta evaluación, embeddings y seguridad de agentes. Todo lo que necesitas para operar ML con control.
Guía de implementación de RAG en producción: arquitectura, chunking, embeddings, retrieval, evaluación y control de costes. Desde el prototipo hasta un sistema gobernable.
Comparativa de Ollama, vLLM y TGI para inferencia self-hosted con foco en latencia, throughput, control y coste total.
Comparativa 2026 de AWS, GCP y Azure para IA/ML con foco en control, costes, despliegue de modelos y friccion operativa.
