Integración IA para la empresa.
Sistemas multi-agente, RAG, automatización inteligente y selección de modelos — construido para pasar el cumplimiento, diseñado para sobrevivir al escaldo. Desde sprint de descubrimiento hasta producción.
Desde €5k sprint de descubrimiento · por proyecto · para scale-ups financiados y equipos enterprise
Qué incluye
RAG & recuperación
Elección de almacén vectorial (pgvector, Qdrant, Pinecone), estrategia de fragmentación, generación con citas, arnés de evaluación.
Orquestación multi-agente
Bucles plan/actuar/reflexionar con llamadas a herramientas, especialización de roles, patrones supervisores, trazas observables, rutas de respaldo.
Automatización inteligente
Clasificación, extracción, enrutamiento, resumen a escala. Manejo de errores de grado producción.
Moderación de contenido
Clasificadores de seguridad, aplicación de políticas de contenido, registros de decisiones de grado auditoría.
Selección de modelo & fine-tuning
OpenAI, Claude, Llama, Mistral — análisis de compromiso costo/calidad. Fine-tuning cuando está justificado.
AI ops
Seguimiento de presupuesto de tokens, versionado de prompts, evaluación A/B, detección de regresiones.
Ejemplos de proyectos
Dealko
Primer asistente IA de telecomunicaciones esloveno — multi-agente, widget embebible, flujo de leads conforme a GDPR.
CrewPress
Sistema CrewAI de 7 agentes para automatización WordPress — agentes de contenido, SEO, desarrollo, mantenimiento, analítica.
Preguntas frecuentes
¿Cómo eliges entre modelos — OpenAI, Claude, código abierto?
Por caso de uso. Uso de herramientas + salida estructurada favorece Claude Sonnet/Haiku 4.5. Clasificación masiva o RAG suele ser más barato en modelos más pequeños. Código abierto (Llama, Mistral) para on-prem o mandatos de residencia de datos. Ejecuto los experimentos de costo/calidad antes de recomendar un stack.
¿Qué hay del riesgo de alucinaciones?
Lo restringes a nivel de arquitectura — RAG con cita explícita, llamadas a herramientas que obtienen datos autoritativos, salidas estructuradas validadas contra esquemas y humano en el bucle en rutas de alto riesgo. El modelo es un componente, no el sistema.
¿Puedes mantener los datos dentro de la UE / on-prem?
Sí. AWS Bedrock o Azure OpenAI en regiones de la UE, OpenAI EU Data Residency, o Llama/Mistral autoalojado en tu infraestructura. Diseño el flujo de datos antes de la selección del modelo.
¿Quién es propietario de los prompts, los modelos fine-tuned, la IP?
Tú. El contrato es claro: código, prompts, fine-tunes, suites de evaluación — todo transferido. La excepción son las bibliotecas de propósito general (Anthropic SDK, wrappers de LangChain) donde contribuimos upstream.
¿Cuánto dura un proyecto típico?
Un sprint de descubrimiento dura 1 semana. La construcción de MVP dura 4-8 semanas. Integración enterprise de grado producción 3-6 meses incluyendo arnés de evaluación, monitoreo y procedimientos de rollback.
Reserva un sprint de descubrimiento
Una semana. Leo tu sistema existente, delimito la integración IA honestamente, entrego un plan escrito con costo, cronograma y un sí/no sobre si el proyecto vale la pena ejecutar.
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