Ingenieros de IA para tu equipo — Construimos funcionalidades en producción, no demos
Integración LLM, sistemas de retrieval, workflows de agents. Incorporamos ingenieros de IA senior a tu equipo o construimos la capa de IA de tu producto directamente. Zona horaria EU, sin hype, evals reales.
Tres formas de integrar IA en tu negocio
Empieza donde el ROI sea más claro. Hemos visto muchas demos vistosas morir en producción — esas no las desplegamos.
Funcionalidades LLM en tu aplicación
Ideal cuando: tienes un SaaS o herramienta interna y quieres añadir chat / resumir / clasificar / generar
Añade funcionalidades impulsadas por LLM a productos existentes. UIs con streaming, versionado de prompts, A/B tests contra baselines deterministas, fallback paths cuando el modelo se equivoca.
- Anthropic Claude + OpenAI SDK con fallback entre proveedores
- Streaming con cancelación, reintentos y gestión de rate limits
- Versionado de prompts + evals contra golden datasets
Agents de IA y workflows
Ideal cuando: tienes trabajo repetitivo de varios pasos que hoy hacen personas
Construimos agents que completan tareas reales — research, clasificación, redacción, automatizaciones multi-paso. Alcance acotado, observability y human-in-the-loop donde sea necesario.
- Bucles de tool calls con evals sólidos + tracing
- Puntos de aprobación humana para acciones de alto impacto
- Presupuestos de coste y latencia aplicados en runtime
Retrieval (RAG) sobre tus datos
Ideal cuando: tienes un conjunto de docs / tickets / wikis / contratos que tu equipo consulta a diario
Conocimiento consultable sobre tus datos. Retrieval híbrido (semántico + palabras clave), citas, controles de frescura y permisos alineados con tu sistema actual.
- pgvector o Qdrant como vector store — tú decides
- Trazabilidad de citas — cada respuesta enlaza con su fuente
- Reranking + filtros por metadata (fecha, owner, ACL)
En lo que realmente somos buenos
Las piezas que separan la IA funcional de las demos impresionantes.
Prompt engineering
Prompts versionados, salidas estructuradas (JSON Schema, tool calls) y guardrails contra prompt injection. Tratamos los prompts como código — revisados, testeados y desplegados.
Evals y monitorización
Golden datasets, LLM-as-judge con rúbricas calibradas y detección de regresiones en cada cambio de modelo o prompt. Logs de producción muestreados hacia los eval sets.
Vector DBs y embeddings
pgvector, Qdrant, Weaviate — cada uno tiene sus trade-offs. Elegimos según la escala y tu infra existente, no por preferencia de proveedor. Búsqueda híbrida (BM25 + cosine).
Orquestación de agents
LangGraph, máquinas de estado a medida o simples bucles de tool calls — lo que mejor encaje con el problema. Distributed tracing entre los pasos del agent. Reanudable ante fallos.
Optimización de costes
Routing de modelos (barato para queries simples, potente para las difíciles), prompt caching, batch APIs y caching de respuestas. Reducción típica del 40–70% sin perder calidad.
Privacidad y on-prem
Despliegues on-prem para datos sensibles (LLMs open-source vía vLLM / Ollama), políticas de zero-retention en APIs comerciales, residencia de datos en la UE y alineación con GDPR.
Stack de IA con el que desplegamos
Herramientas que hemos llevado a producción, no a slides de demo.
Claude (Anthropic)
LLMGPT (OpenAI)
LLMLangGraph
Orquestaciónpgvector / Qdrant
Vector DBPython
LenguajeTypeScript
Lenguaje¿Por qué no contratar a uno de los AI hype-shops?
La mayoría del trabajo de IA falla en producción — no porque el modelo sea malo, sino porque la ingeniería que lo rodea es frágil. Venimos primero del mundo del software (ERP, POS, móvil), así que tratamos las funcionalidades de IA como cualquier otro sistema en producción: evals, monitorización, rollback paths y control de costes. ¿Necesitas ingenieros de IA dedicados en tu equipo en lugar de un proyecto puntual? Nuestro modelo de Team Extension también lo cubre.
Ver modelo de Team ExtensionCómo construimos funcionalidades de IA
Discovery primero. Nada de demos directas a producción.
Discovery y plan de evals
¿Cuál es la tarea, cuál es el impacto en el usuario y qué cuenta como 'bueno'? Definimos el eval antes que el modelo. Si no podemos medirlo, no lo construimos.
Prototipo rápido
La mínima rebanada end-to-end que toque datos reales y usuarios reales. Código desechable si hace falta — la velocidad de aprendizaje importa más que un scaffolding reutilizable.
Llevarlo a producción
Cuando los evals pasan, lo robustecemos. Rate limiting, observability, fallbacks, presupuestos de coste, revisión de seguridad y pipeline de despliegue.
Operar y mejorar
Monitorizamos los evals en producción. Detectamos drift. Iteramos sobre prompts y modelos. Nos quedamos en el equipo tras el lanzamiento — las funcionalidades de IA mejoran con feedback, no a la inversa.
¿Tienes una funcionalidad de IA en mente?
Cuéntanos el problema que estás resolviendo — no el modelo que quieres usar. Te respondemos con un plan de evals, una opinión honesta sobre si la IA es la opción correcta y un scope aproximado. Normalmente en menos de 48 horas.
Sin hype. Sin vídeos de demo. Sin evals, no cuenta.