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