02 · Integración de AI / LLMs
Inteligencia artificial sobre tus propios datos.
Modelos de lenguaje conectados a los sistemas que ya usas, apoyados en tu información y con controles de calidad que hacen la diferencia entre una demo y algo que aguanta producción.
Un modelo de lenguaje genérico no conoce tus productos, tus políticas ni tu histórico de clientes. Por eso la mayoría de los pilotos de AI impresionan en la demo y decepcionan en el uso diario: responden bien en general y mal justo donde tu negocio es específico.
El trabajo real no es llamar a una API, es construir la capa que hay alrededor: de dónde sale el contexto, cómo se recupera la información correcta, qué pasa cuando el modelo no sabe, y cómo mides si lo que responde es aceptable. Esa capa es lo que convierte a la AI en una funcionalidad y no en un experimento.
01 · Integración de AI / LLMs
Qué incluye
Evaluación de casos de uso
Revisamos dónde la AI aporta valor medible y dónde una regla de negocio sencilla resuelve mejor. No todo problema necesita un modelo.
RAG sobre tu información
Recuperación aumentada: indexamos tus documentos, manuales, catálogos o base de conocimiento para que el modelo responda con datos tuyos y pueda citar la fuente.
Integración con tus sistemas
Conexión con ERP, CRM, bases de datos y APIs existentes, respetando permisos y roles de cada usuario.
Fine-tuning cuando hace falta
Ajuste del modelo cuando el tono, el formato de salida o un dominio muy específico no se resuelven solo con contexto.
Evaluación y control de calidad
Conjunto de pruebas con casos reales para medir precisión antes y después de cada cambio, más registro de respuestas para auditar qué contestó el sistema.
02 · Integración de AI / LLMs
Cuándo tiene sentido
- Tu equipo pierde horas buscando información que ya existe en documentos internos.
- Recibes muchas consultas repetidas que requieren consultar varias fuentes para responder.
- Hiciste una prueba con AI que funcionó en la demo pero no resistió el uso real.
- Necesitas que la AI respete permisos: que cada usuario solo vea lo que le corresponde.
03 · Integración de AI / LLMs
Con qué trabajamos
- Modelos
- Claude, GPT, modelos abiertos desplegados en tu infraestructura
- Recuperación
- Bases de datos vectoriales, embeddings, búsqueda híbrida, reranking
- Calidad
- Conjuntos de evaluación, trazabilidad de respuestas, control de costos y latencia
04 · Cómo trabajamos
Un proceso corto, transparente y con entregas cada dos semanas.
Descubrimiento
Entendemos el proceso, los usuarios y el retorno esperado. Definimos alcance y métricas.
Diseño y arquitectura
Prototipo navegable y decisiones técnicas validadas antes de escribir código.
Desarrollo iterativo
Sprints de dos semanas con demo al final de cada uno. Sin sorpresas.
Lanzamiento y mejora
Despliegue, monitoreo y evolución del producto con datos reales.
05 · FAQ
Preguntas frecuentes
No. Trabajamos con configuraciones donde tus datos no se usan para entrenamiento, y cuando el caso lo exige desplegamos modelos abiertos dentro de tu propia infraestructura.
RAG le da al modelo tu información en el momento de responder, y es lo adecuado cuando los datos cambian. El fine-tuning ajusta el comportamiento del modelo, y sirve para fijar formato, tono o un dominio muy particular. La mayoría de los casos se resuelven con RAG, a veces con ambos.
Con recuperación que obliga a responder sobre fuentes citables, instrucciones para declarar cuando no hay información suficiente, y un conjunto de evaluación con casos reales que se ejecuta ante cada cambio.
Sí. La AI se apoya en tus sistemas actuales mediante sus APIs o bases de datos; no los reemplaza ni obliga a migrar.