Quieres usar IA de forma real, no como experimento.
Llevamos modelos, agentes y automatización a producción, sobre tus datos y tus reglas de negocio.
- Análisis predictivo
- IA agentiva
- Automatización inteligente
- Personalización
Cómo trabajamos.
La secuencia es siempre la misma; el alcance y los tiempos los definimos juntos en la primera conversación.
Caso de uso y datos disponibles
Revisamos qué decisión quieres mejorar y si los datos que tienes alcanzan. Si no alcanzan, lo decimos antes de facturar.
Prototipo evaluable
Una versión que se puede medir contra el proceso actual. Sin métricas no hay decisión, solo entusiasmo.
Puesta en producción
Integración al producto, control de costos de inferencia, límites y comportamiento cuando el modelo se equivoca.
Medición y ajuste
Evaluaciones periódicas: los modelos se degradan y los datos cambian. Nadie lo deja andando solo.
- + Definición del caso de uso y criterios de éxito
- + Revisión de calidad y disponibilidad de datos
- + Prototipo con métricas comparables
- + Integración en producto y control de costos
- + Evaluación continua y monitoreo del modelo
Preguntas frecuentes.
¿Necesitamos muchos datos para empezar?
Depende del caso. Automatizar tareas con lenguaje suele necesitar poco; predecir comportamiento necesita historia. En la primera semana te decimos en cuál de los dos estás.
¿Cómo controlamos el costo de inferencia?
Con presupuesto por operación desde el diseño: modelos más pequeños donde alcanzan, caché, y límites duros. El costo se mide desde el prototipo, no cuando llega la factura.
¿Qué pasa con la confidencialidad de nuestros datos?
Se define antes de escribir código: qué sale de tu infraestructura, qué no, y bajo qué acuerdo. Cuando el dato no puede salir, se trabaja con modelos desplegados en tu entorno.