Integración de IA en tu software
LLMs, RAG y agentes dentro de tu producto — diseñados para producción, no como demo de laboratorio.
¿Qué hace un AI engineer en tu proyecto?
Traduce un caso de uso concreto —asistente, búsqueda semántica, clasificación o agentes con APIs— en arquitectura, datos, prompts y pruebas medibles. La IA queda dentro de tu producto, con los mismos permisos y flujos que el resto del sistema.
Si ya tenés software en producción o en desarrollo, podés sumar capacidades por etapas: menos riesgo, entregas iterativas y sin rehacer lo que hoy ya funciona.
¿Qué integramos?
Capacidades típicas que llevamos a productos B2B y operaciones internas.
Asistentes en tu app
Chat y copilotos con contexto de usuario, permisos y tono de marca.
RAG con tu conocimiento
Respuestas ancladas a manuales, contratos y bases internas — no alucinaciones sueltas.
Agentes con herramientas
La IA consulta APIs, CRM o ERP y ejecuta pasos con trazas auditables.
APIs y orquestación
OpenAI, Anthropic, Gemini o modelos locales: elegimos según costo, latencia y privacidad.
Evaluación y métricas
Tests de regresión, costos por consulta y calidad medida antes de escalar tráfico.
Guardrails y compliance
Filtros, revisión humana en casos sensibles y logs para auditoría.
Cómo lo llevamos a producción
De la hipótesis al release con métricas y guardrails.
Caso de uso y datos
Definimos qué debe hacer la IA, con qué fuentes y qué no puede inventar.
Arquitectura y POC
Prototipo acotado en tu stack para validar valor antes del build completo.
Integración en producto
Backend, front y permisos: la IA vive donde la usa tu equipo o cliente.
Producción y mejora
Monitoreo, fine-tuning de prompts y releases iterativos con métricas claras.
Caso de uso y datos
Definimos qué debe hacer la IA, con qué fuentes y qué no puede inventar.
Arquitectura y POC
Prototipo acotado en tu stack para validar valor antes del build completo.
Integración en producto
Backend, front y permisos: la IA vive donde la usa tu equipo o cliente.
Producción y mejora
Monitoreo, fine-tuning de prompts y releases iterativos con métricas claras.
Qué podés esperar
Referencias de proyectos con alcance claro y adopción real.
Primeras capacidades de IA en producción en proyectos bien acotados
Más consultas resueltas sin sumar headcount en soporte o backoffice
Trazabilidad de prompts, respuestas y acciones del agente cuando el negocio lo exige
La IA en producto rinde cuando está acotada a un trabajo concreto, medida y supervisada — no cuando promete hacer de todo.
Preguntas frecuentes
¿Qué capacidad de IA le sumarías a tu producto?
Contanos el caso de uso. Te proponemos arquitectura, alcance de POC y camino a producción sin humo.
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