Enfoque

Una metodología para crear, adaptar y desplegar soluciones de IA con impacto real en tu negocio.

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Partimos de modelos existentes como base de nuestras soluciones

Trabajamos con los grandes referentes del sector en modelos de lenguaje (LLMs y SLMs), tanto comerciales como open source.

Esto nos permite acelerar el desarrollo sin partir de cero, aprovechando capacidades ya probadas.

Mistral · OpenAI · Gemini · Cohere · Claude · LLaMA

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Aplicamos criterios clave para evaluar la viabilidad

Antes de avanzar, analizamos el entorno de aplicación y definimos qué hace falta para que la solución tenga sentido y funcione.

Revisamos aspectos como:

  • Gobernanza de IA y cumplimiento normativo
  • Preparación, adecuación y gobierno de los datos
  • Nivel de personalización necesario en el modelo y en los flujos
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Realizamos ejercicios de adaptación y entrenamiento

No todos los modelos funcionan igual para todos. Por eso, aplicamos técnicas para que entiendan tu contexto y actúen con precisión:

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Fine-tuning o ajustes sobre modelos ligeros
  • Ingeniería de prompts avanzada
  • Generación de datos sintéticos para cubrir vacíos
  • Otras técnicas de control, filtrado o validación
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Establecemos las bases sobre las que construir la solución

Definimos el enfoque técnico más adecuado según el objetivo del negocio:

  • Modelos de machine learning (predictivos, clasificativos, segmentación, detección de anomalías, optimización…), motores de recomendación, o arquitecturas híbridas.
  • Estructuramos también la lógica con la que se integrará en tus sistemas, procesos y decisiones.
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Desarrollamos la solución de IA

Construimos agentes, herramientas o módulos que aplican inteligencia -incluyendo machine learning y generación de lenguaje- para actuar en tiempo real o por lotes.

Asistentes conversacionales · Automatización inteligente · Generación de contenido · Sistemas de decisión · Recomendadores

La solución puede actuar sobre procesos internos, canales digitales o plataformas de clientes.

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Aplicamos las capas técnicas necesarias

Para que la IA funcione, también hay que integrarla con el entorno. Incorporamos las piezas necesarias para su operación:

  • Infraestructura como código (IaC)
  • Desarrollo e implementación de MCP Servers
  • Integraciones con sistemas internos (APIs, RPA, CRMs, ERPs)
  • Seguridad, redes y control de acceso
  • Reglas de negocio y lógica de decisión
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Optimizamos y desplegamos en producción

No solo hacemos pruebas de concepto, sino que entregamos soluciones funcionales y escalables.

Incluye:

  • Despliegue progresivo por caso de uso, equipo o región
  • Integración y entrega continua (CI/CD) de modelos, pipelines y aplicaciones
  • MLOps: control de versiones, seguimiento, validación y reentrenamiento
  • FinOps: control del coste, uso eficiente de infraestructura y reporting económico
  • Orquestación de entornos de desarrollo, testing, staging y producción
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Monitorizamos, mantenemos y mejoramos

El valor real se ve en el uso. Por eso aseguramos que la solución funcione, aprenda y evolucione.

  • Ingesta e interpretación de logs
  • Detección de desviaciones o degradación del rendimiento
  • Dashboards de operación (Grafana, Kibana, etc.)
  • Mejora continua a partir de métricas de negocio y feedback de usuario