No entrenamos modelos. Integramos los que existen —OpenAI, Anthropic, Google, xAI— en productos reales, con routing por tarea, guardrails, evals y observabilidad. La IA es una capa, no un fin.
Entrenar un modelo base requiere capital, GPUs y equipos de investigación. Integrar modelos existentes en productos reales requiere otro tipo de ingeniería: routing, evaluación, guardrails, costos, latencia y observabilidad. Esa es nuestra parte.
No entrenamos modelos fundacionales.
No vendemos "IA" como servicio genérico.
Integramos modelos donde resuelven un problema concreto.
Cada modelo tiene fortalezas y límites. Los elegimos por tarea, no por marca. Esta es nuestra lectura actual, sin marketing.
Cuando el producto necesita tools, function calling y estructura estable.
Cuando el producto necesita documentos largos o análisis denso.
Cuando el producto necesita procesar imágenes o video junto a texto.
Cuando el problema encaja con su perfil y queremos diversificar proveedores.
Seis categorías de integración que ya aplicamos. Cada una con sus propias reglas, costos y tolerancia a errores.
Resumir documentos, tickets, conversaciones y feedback de usuarios. Con control de longitud y formato.
Búsqueda sobre documentos propios con embeddings y vector store. Resultados por relevancia semántica, no por coincidencia.
Modelos que llaman funciones, consultan bases y ejecutan acciones dentro del producto, con permisos explícitos.
Clasificar tickets, leads, mensajes o documentos según reglas del negocio, con confianza y umbral por categoría.
Extraer información de imágenes, validar documentos, detectar objetos. Solo cuando el problema lo exige.
Workflows que combinan modelos con lógica determinista. Lo que se puede resolver con reglas, no se resuelve con IA.
Integrar un modelo es la parte fácil. Hacer que funcione en producción, con costos, latencia y errores controlados, es la parte que importa.
Cada feature con IA corre contra un set de casos curados. Si el output no cumple umbral, no se despliega.
El modelo responde contra un schema definido, no en texto libre cuando la salida alimenta otro sistema.
Si el modelo principal falla, hay un segundo modelo listo. Nunca un usuario queda viendo un error 500 por el LLM.
Cada llamada se loguea con input, output, tokens, costo y latencia. Se puede reconstruir cualquier decisión.
Presupuesto por feature, por usuario y por día. El producto no se vuelve inviable por un edge case.
Definimos qué sale del sistema y qué no. Cuando un dato no puede salir, el modelo corre dentro del cliente.
Cinco fases que aplican a cada feature con IA, sin importar el modelo o el caso de uso.
Definir la tarea con precisión: input, output, restricciones, presupuesto y tolerancia a errores.
Elegir modelo por tarea, no por marca. Probar variantes y fijar criterios de selección.
Construir set de casos y métricas. Sin evals no hay deploy en producción.
Conectar al producto con fallbacks, caching y observabilidad desde el día uno.
Monitorear calidad, costo y latencia. Iterar prompts y modelos con datos reales.
La inteligencia es una capa que atraviesa todas las demás. Se integra donde aporta, no donde se ve bonito.
Si tienes un caso de uso concreto y quieres saber si la IA aporta valor real —o si conviene resolverlo con reglas— ya sabes por dónde empezar.