LLMs, RAG, agentes IA y automatización integrados en tu software y tus procesos. No "IA por moda" — solo donde reduce tiempo, errores o coste de forma medible. POC funcional en 4 semanas, cumplimiento EU AI Act y RGPD por diseño.
Estos son los tres patrones que más vemos en empresas españolas — pymes y enterprise — que llegan a nosotros con la pregunta «¿podríamos usar IA aquí?». Y la respuesta casi siempre es sí, pero hay que diseñarla bien.
Contratos, tickets, documentación, conversaciones de clientes, manuales… información valiosa enterrada en PDFs, drives y bases de datos. Nadie tiene tiempo para extraerla manualmente.
Clasificar emails, copiar datos entre sistemas, generar reportes, responder preguntas que siempre son las mismas, revisar documentos uno a uno. Trabajo manual que escala con los costes.
El 70% de los tickets repiten las mismas dudas, pero atender cada uno cuesta tiempo. Las herramientas SaaS de chatbot dan respuestas genéricas que frustran al cliente.
Ocho capacidades que cubren el 95% de los casos de uso reales que pide una empresa en Valencia, Madrid, Barcelona o cualquier punto de España. Empezamos por un POC funcional en 4 semanas — si valida, escalamos a producción.
Integramos GPT-4, Claude, Gemini, Llama y Mistral en tu software. Cuando el caso lo justifica, fine-tuning sobre datos del dominio para precisión y voz de marca.
Retrieval-Augmented Generation sobre documentación, contratos, manuales o bases de datos. La IA responde con tu información real, no con respuestas genéricas — y cita la fuente.
Agentes que ejecutan workflows reales con tool use, function calling y MCP (Model Context Protocol). Múltiples pasos, decisiones intermedias, integración con tus sistemas.
Asistentes conversacionales para soporte interno o externo. Multilingüe (ES, EN, IT…), integrados a tu CRM/ERP, con handover humano y métricas de satisfacción.
Procesamiento masivo de documentos: extracción de campos en facturas, análisis de contratos, clasificación de correos, anonimización de PDFs y generación automática de resúmenes ejecutivos.
Visión artificial para control de calidad en manufactura, retail analytics (footfall, planograma), biometría y procesamiento de imágenes médicas o industriales.
Machine learning aplicado a problemas reales: predicción de churn, forecasting de demanda, lead scoring, detección de fraude y mantenimiento predictivo industrial.
¿No sabes por dónde empezar? Auditamos tus casos de uso, los priorizamos por ROI esperado y entregamos un POC funcional en 4 semanas — para validar con datos reales antes de invertir en producción.
El EU AI Act es plenamente aplicable desde agosto 2026. Las sanciones llegan hasta 35M€ o el 7% de la facturación global. Cada sistema IA que construimos cumple por defecto.
Clasificación de riesgo, documentación técnica obligatoria, supervisión humana en decisiones críticas, monitorización de bias, transparencia para el usuario final, logging y auditoría. Cross-funcional con nuestros servicios de RGPD y NIS2.
No empezamos a construir hasta saber si tiene sentido. Workshop, POC con datos reales, decisión informada. Luego escalamos a producción con MLOps de verdad.
Workshop de 1–2 semanas para mapear casos de uso, priorizarlos por ROI esperado y descartar los que no tienen sentido. Sin compromiso de seguir.
Prototipo funcional sobre datos reales con el caso priorizado. Métricas claras de éxito acordadas antes de empezar. Si no funciona, lo sabes en un mes.
Si el POC valida, escalamos a producción con compliance, MLOps, observabilidad, evaluación continua y CI/CD para modelos. Coste cerrado por hitos.
Monitorización de drift, A/B testing entre modelos, reentrenamiento programado y mejora de prompts con datos de uso real. La IA no se entrega, se opera.
No somos casados con un proveedor. Elegimos modelo, framework y stack según el caso de uso, la latencia, el coste y los requisitos de privacidad. Arquitectura abierta, sin vendor lock-in.
Las preguntas que escuchamos siempre antes de empezar un proyecto IA. Si la tuya no está aquí, escríbenos — respondemos en menos de 24h.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) permite que un LLM responda con la información real de tu empresa — documentos, contratos, bases de datos, knowledge bases — en lugar de respuestas genéricas. Reduce las alucinaciones, garantiza citaciones y permite que la IA conozca tu negocio sin reentrenamiento. Es la arquitectura estándar para chatbots empresariales y asistentes internos en 2026.
Sí, con la arquitectura correcta. Utilizamos endpoints empresariales (Azure OpenAI, Anthropic Enterprise, Google Vertex AI) con cumplimiento RGPD, residencia de datos en la UE, no uso para entrenamiento y cifrado en tránsito y en reposo. Para datos especialmente sensibles desplegamos modelos open source (Llama, Mistral) on-premise o en cloud privado. Cumplimiento NIS2 y AI Act incluido por diseño.
En el 90% de los casos no. La inferencia con LLMs comerciales (OpenAI, Anthropic, Google) corre en cloud y se paga por uso. Para escenarios con volumen alto o requisitos de privacidad estrictos desplegamos modelos open source en GPU cloud (AWS, OVHcloud, Azure) o on-premise. Te asesoramos en la decisión make-or-buy en función de tu volumen, latencia y compliance.
Combinamos varias técnicas: RAG con citaciones obligatorias a la fuente, validación de outputs contra esquemas estructurados (JSON Schema, Zod), guardrails programáticos, prompt engineering con few-shot examples, fine-tuning sobre datos del dominio cuando aplica, y evaluación continua con datasets propios. Cada output crítico pasa por capas de validación antes de llegar al usuario.
Sí. Diseñamos cada sistema IA con el EU AI Act por defecto: clasificación de riesgo, documentación técnica obligatoria, logging y observabilidad, supervisión humana en decisiones críticas, monitorización de bias y transparencia para el usuario final. Cumplimiento RGPD pleno: legitimación, minimización de datos, derechos del interesado y DPIA cuando se requiere. Cross-funcional con nuestros servicios NIS2 y RGPD.
Funciona con lo que ya tienes. Integramos IA sobre tus sistemas actuales — Salesforce, HubSpot, SAP, Odoo, Holded, Notion, Confluence, SharePoint, bases de datos SQL/NoSQL — mediante APIs, conectores nativos y MCP (Model Context Protocol). Sin migrar, sin reemplazar. La IA debe potenciar tu stack, no obligarte a cambiarlo.
La IA funciona mejor cuando se integra con software a medida, ciberseguridad y formación al equipo. Echa un vistazo a los otros pilares.