Chatbots, agentes autónomos y sistemas RAG diseñados para tu operación. El core de tu software es inteligente.
Sistemas de IA pensados para resolver problemas reales: conversación, automatización y generación de conocimiento.
Asistentes que entienden contexto, recuerdan historial y resuelven consultas complejas integradas a tus bases de conocimiento.
Agentes autónomos que ejecutan flujos complejos: buscan información, toman decisiones y actúan en sistemas externos sin intervención humana.
Respuestas generadas a partir de tus documentos internos: contratos, manuales y bases de conocimiento, sin alucinaciones.
Adaptamos modelos pre-entrenados a tu vocabulario, tono y datos propios para obtener resultados precisos y personalizados.
Un ciclo de desarrollo iterativo que parte por entender tu operación y termina con un sistema en producción.
Entendemos tu proceso, diseñamos la arquitectura de IA, desarrollamos con iteraciones de feedback y desplegamos con monitoreo continuo.
Entender proceso, datos y restricciones del negocio.
Diseño del sistema, modelo y stack tecnológico.
Iteración con feedback y pruebas de calidad.
Producción, monitoreo y métricas de uso reales.
Lo que más nos preguntan antes de comenzar.
El costo depende de la complejidad del chatbot, los sistemas con los que debe integrarse y el volumen de usuarios. Un chatbot básico con FAQ automatizada puede estar listo en pocas semanas, mientras que uno con acceso a bases de datos, autenticación de usuarios y flujos multi-paso requiere un presupuesto mayor. Realizamos un discovery inicial para entregar un estimado preciso.
Sí. Diseñamos módulos de IA que se integran con tu software existente a través de APIs. No es necesario reescribir tu aplicación: podemos agregar funciones de IA como clasificación automática, generación de contenido o asistencia conversacional como una capa adicional.
El fine-tuning de un modelo puede tardar entre algunos días y 2 semanas, dependiendo del tamaño del dataset, la calidad de los datos y la complejidad del dominio. Primero preparamos y limpiamos los datos de entrenamiento, luego ejecutamos iteraciones de entrenamiento y evaluación hasta alcanzar la métrica deseada.
Evaluamos ambas opciones según las necesidades del proyecto. LangChain es útil para prototipos rápidos y flujos estándar, pero para sistemas de producción con requerimientos específicos de rendimiento o seguridad preferimos código propio que nos da control total sobre cada componente.
Trabajamos con modelos de OpenAI (GPT-4, GPT-4o), Azure OpenAI, Anthropíc Claude, modelos open source como Llama y Mistral, y modelos especializados según el caso de uso. La elección depende de factores de costo, latencia, privacidad y calidad requerida.
Implementamos evaluación continua con métricas de exactitud, relevancia y seguridad. Usamos técnicas de RAG para anclar respuestas en documentos reales, aplicamos filtros de contenido y mantenemos un ciclo de retroalimentación con usuarios para mejorar el modelo.