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Las tecnologías se eligen según sus necesidades. Son opciones, no una obligación de usar todas.
Conocimiento y búsqueda
Preparar documentos, mantener las reglas de acceso y recuperar el contexto relevante. Respuestas que remiten a sus fuentes en lugar de depender de la memoria del modelo.
Conectar los modelos con acciones del producto y servicios externos. Validar las respuestas estructuradas, gestionar los fallos y exigir aprobación antes de acciones sensibles.
Evaluar tareas representativas antes del lanzamiento. Seguir la calidad de las respuestas, la latencia y el coste, con una alternativa cuando el modelo no puede completar la petición.
Integración de LLM (OpenAI, Anthropic, código abierto)
Pipelines RAG con bases de datos vectoriales
Búsqueda semántica (pgvector, Pinecone, Weaviate)
Interfaces de chat con IA y respuestas en streaming
Monitorización en producción: precisión, latencia y alucinaciones
Sincronización automática de la base de conocimiento e indexación de documentos
Integración con varios proveedores (OpenAI, Claude, Gemini)
Gateway de API seguro con autenticación y límites de peticiones
Automatización de tareas de soporte y operaciones
Pipelines CI/CD para actualizaciones de modelos y despliegues
Cómo funciona
Identificar dónde la AI aporta valor real. Definir criterios de evaluación.
Qué recibe
Un caso de uso acotado, tareas de ejemplo y criterios de aceptación medibles.
Elegir modelos, diseñar el flujo de datos, planificar la gestión del contexto.
Qué recibe
Un plan de acceso a los datos, un diseño de recuperación y la justificación del modelo elegido.
Construir y probar el pipeline AI con muestras de datos reales.
Qué recibe
Un prototipo evaluado con ejemplos representativos y con sus limitaciones conocidas.
Conectar a tu aplicación existente con una UX adecuada para las interacciones con AI.
Qué recibe
Un flujo de producto funcional con validación, revisión humana y gestión de fallos.
Configurar evaluaciones, monitorizar la calidad, iterar según el uso real.
Qué recibe
Un conjunto de evaluación, un plan de monitorización y próximas mejoras concretas.
Qué recibe
Un caso de uso acotado, tareas de ejemplo y criterios de aceptación medibles.
01
Qué recibe
Un plan de acceso a los datos, un diseño de recuperación y la justificación del modelo elegido.
02
Qué recibe
Un prototipo evaluado con ejemplos representativos y con sus limitaciones conocidas.
03
Qué recibe
Un flujo de producto funcional con validación, revisión humana y gestión de fallos.
04
Qué recibe
Un conjunto de evaluación, un plan de monitorización y próximas mejoras concretas.
05
Preguntas frecuentes
¿Cómo empezamos a trabajar juntos?+
Envíame una breve descripción del proyecto o utiliza el formulario de contacto. Revisaré los objetivos, el alcance y los riesgos, y propondré los siguientes pasos.
¿Puedes trabajar con una base de código existente?+
Sí. Puedo incorporarme a un proyecto existente, auditar el código, corregir problemas críticos o modernizar la arquitectura de forma gradual.
¿Recibiré una estimación clara antes de empezar?+
Sí. Antes de comenzar recibirás un alcance claro, una estimación de tiempos, prioridades y un rango de presupuesto.
¿Ofreces soporte después del lanzamiento?+
Sí. Después del lanzamiento puedo mantener el producto, corregir errores, actualizar dependencias, optimizar el rendimiento y añadir nuevas funciones.
¿Trabajas bajo NDA?+
Sí. Puedo firmar un NDA antes de hablar de los detalles y mantengo confidenciales el producto, el código y los datos del negocio.
Trabajemos juntos
Mis compañeros están preparados para ayudarte con tu proyecto. Envía una solicitud para hablar del alcance y la disponibilidad.
Python
Pinecone