Copilotos de conocimiento interno
Asistentes con LLM entrenados sobre tu documentación, Confluence y Slack que responden al instante a las preguntas de los empleados — reduciendo el tiempo de incorporación y los silos de conocimiento.
Deja de experimentar
en notebooks.
IA en producción: copilotos con LLM, sistemas RAG y pipelines de ML que automatizan flujos complejos.
De confianza en toda Europa
Sectores que atendemos.
Equipos de ingeniería en sectores regulados y críticos — cada proyecto auditado, documentado y llevado a nivel de producción.
Banca y pagos
FinTech
Infraestructura de pagos y core bancario conforme a PCI-DSS — latencia p99 por debajo de 100 ms, trazabilidad de auditoría de extremo a extremo y tokenización en el edge.
PCI-DSS · ISO 27001
Datos de pacientes
Salud
Pipelines de datos de pacientes alineados con HIPAA
HIPAA · SOC2
5G y redes
Telecomunicaciones
Observabilidad del core 5G a escala
NFV · ETSI MANO
Retail y marketplaces
E-Commerce
99.99% de disponibilidad en picos de tráfico
PCI-DSS · GDPR
Soberano y público
Gobierno
Nube soberana con trazabilidad completa
eIDAS · FIPS 140-2
Flotas e IoT
Logística
Seguimiento de flotas en tiempo real e ingesta IoT
MQTT · OPC-UA
LLMRAG y copilotos
MLOpsPipelines en producción
80%Reducción de ruido
GPUClústeres de IA en la nube
Qué entregamos
Nuestros servicios de IA
Del prototipo a producción — soluciones de IA que resuelven problemas de negocio reales
Recorta un 90% el tiempo de búsqueda de tus empleados con copilotos de IA que entienden tu dominio. Conectamos grandes modelos de lenguaje a tus datos internos con generación aumentada por recuperación para chatbots, preguntas y respuestas sobre documentos y asistentes de IA.
↓ 90% tiempo de búsqueda · 85% precisión en las respuestasConvierte datos en bruto en capacidad predictiva con flujos de ML de extremo a extremo. Del feature engineering al serving del modelo, construimos modelos predictivos con trazabilidad completa de experimentos y reproducibilidad.
ML de extremo a extremo · reentrenamiento automatizadoLibera a tus equipos de tareas repetitivas que cuestan miles en esfuerzo manual. Motores de decisión con IA para clasificación de documentos, procesado de facturas, enrutado de correo y detección de anomalías.
↓ 70% revisión manual · 85% procesado automáticamenteExtrae conclusiones accionables de texto no estructurado a escala. Análisis de sentimiento, extracción de entidades y resumen que convierten documentos, correos y conversaciones en datos estructurados.
analítica de texto en tiempo real · salida estructuradaAutomatiza la inspección y el análisis visual que antes exigía ojos humanos. Clasificación de imágenes, detección de objetos y control de calidad para flujos de fabricación, retail y seguridad.
95%+ precisión · inferencia en tiempo realMantén los modelos precisos mucho después del despliegue inicial. El versionado de modelos, los tests A/B, la detección de deriva y los pipelines de reentrenamiento automatizado aseguran que la IA en producción siga siendo fiable.
deriva detectada a tiempo · monitorización continuaEvaluación gratuita
Solicita una evaluación gratuita de IA
Nuestros ingenieros revisan tu configuración actual y entregan una hoja de ruta priorizada — sin compromiso.
Casos de uso de IA
Aplicaciones del mundo real
Cuatro patrones en producción con impacto medible en seguros, industria, finanzas e ingeniería.
Mantenimiento predictivo
Modelos de ML que predicen los fallos de los equipos antes de que ocurran y recortan hasta un 40% el tiempo de inactividad no planificado.
Inteligencia documental
Extracción y clasificación automatizadas de facturas, contratos y documentos de cumplimiento.
AIOps
Correlación inteligente de alertas, detección de anomalías y análisis de causa raíz — reduciendo el ruido de alertas un 80% y recortando el MTTR en los equipos de ingeniería.
Stack de IA
Construido sobre cimientos probados de IA
Las mejores herramientas de todo el ecosistema de IA — desde LLMs de frontera como GPT y Claude hasta modelos open source que puedes alojar tú mismo. Nuestro stack de MLOps garantiza que cada experimento queda registrado, cada modelo versionado y cada despliegue monitorizado.
Tecnologías principales
Python, PyTorch y TensorFlowLangChain, LlamaIndex y frameworks RAGOpenAI, Anthropic Claude y LLMs open sourceHugging Face TransformersMLflow, Weights & BiasesClústeres GPU de Kubernetes y servicios de IA en la nube
Proyecto real
Procesamiento de documentos con IA para una aseguradora
01 / 02
Una aseguradora procesaba a mano más de 2.000 siniestros al día con un plazo medio de 48 horas, lo que generaba cuellos de botella y disparaba los costes operativos.
Tech stack
PythonLangChainGPT-4Tesseract OCRFastAPIPostgreSQLDocker
Procesado manual de más de 2.000 siniestros/día, con un plazo medio de 48h.
Pipeline RAG con LLM para clasificación de documentos, extracción de datos y enrutado automatizado.
85% de los siniestros procesados automáticamente, plazo de 48h a 2h, 70% menos de revisión manual.
Resultados y método
IA que entrega valor de negocio
La mayoría de las iniciativas de IA fracasan por un mal planteamiento del problema, una preparación de datos insuficiente o falta de ingeniería de producción. Nosotros cerramos la brecha entre la experimentación y los sistemas fiables a escala.
Business outcomes
- 01
Decisiones basadas en datos
Los modelos de ML sacan a la luz patrones que las personas no ven — de la previsión de demanda a la detección de fraude — dando a la dirección información accionable.
- 02
Eficiencia operativa a escala
La automatización inteligente se encarga de tareas que antes exigían horas de esfuerzo manual, reduciendo costes y acelerando el rendimiento.
- 03
Diferenciación competitiva
Los productos con IA crean ventajas competitivas difíciles de replicar — de las experiencias personalizadas a las capacidades predictivas.
How we implement
- 01
Descubrir y acotar
Evaluamos tu panorama de datos, identificamos las oportunidades de IA de mayor impacto y definimos métricas de éxito antes de escribir código de modelo.
- 02
Construir y validar
El desarrollo iterativo con prototipado rápido, demos para los interesados y evaluación rigurosa asegura que los modelos resuelven el problema correcto.
- 03
Desplegar y evolucionar
Despliegue en producción con monitorización, detección de deriva y pipelines de reentrenamiento automatizado que mantienen el rendimiento de los modelos con el tiempo.
Modelo de colaboración
Cómo trabajamos
De la primera llamada a producción — un modelo de colaboración probado en 4 pasos que mantiene la conversación transparente y la velocidad honesta.
- 01
Descubrimiento
Auditamos tu stack actual, identificamos carencias y alineamos los objetivos de negocio.
- 02
Evaluación
Una hoja de ruta detallada con prioridades, estimaciones de esfuerzo y quick wins.
- 03
Entrega
Nuestros ingenieros se integran en tu equipo y ejecutan sprint a sprint.
- 04
Soporte
Monitorización continua, optimización y transferencia de conocimiento a tu equipo.
Disciplinas relacionadas
Servicios relacionados
Prácticas adyacentes que combinan bien con esta — la mayoría de los proyectos mezclan dos o tres.
Dudas habituales
Preguntas frecuentes
Respuestas prácticas sobre alcance, plazos y cómo suelen ser los proyectos con nuestro equipo de IA.
Una prueba de concepto suele durar de 4 a 6 semanas. Los despliegues en producción van de 8 a 16 semanas según la complejidad de los datos y los requisitos de integración. Siempre empezamos con una fase de acotación para definir métricas de éxito y validar la viabilidad.
Depende del caso de uso. Las soluciones basadas en LLM, como los copilotos RAG, pueden funcionar con los documentos y bases de conocimiento que ya tienes. Los modelos de ML para predicción necesitan datos históricos — evaluamos la madurez de los datos durante la fase de descubrimiento y recomendamos estrategias para cubrir los huecos.
Un análisis en profundidad de 2 horas de tu panorama de datos, tus procesos de negocio y tus oportunidades de IA. Recibes una lista priorizada de casos de uso con valoración de viabilidad, ROI estimado, requisitos de datos y una hoja de ruta de implementación recomendada.
Sí. Nos integramos con el stack de datos que tengas — desde almacenes como Snowflake y BigQuery hasta bases de datos en bruto y sistemas de archivos. Si tu infraestructura de datos necesita mejoras, también podemos ayudarte con eso.
Seguimos protocolos estrictos de tratamiento de datos, incluidos el cifrado en reposo y en tránsito, los controles de acceso y la minimización de datos. Para datos sensibles, recomendamos LLMs autoalojados y opciones de despliegue on-premises que mantienen los datos dentro de tu infraestructura.
Habla con nuestros ingenieros
Hablemos de tu estrategia de IA
Tanto si empiezas de cero como si escalas lo que ya tienes, nuestros ingenieros están listos para ayudar.