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
Conectamos modelos de lenguaje a tus datos internos con generación aumentada por recuperación: copilotos, preguntas sobre documentos y agentes de IA que actúan en tus sistemas. Nuestro servicio de agentes de IA, LLM y RAG lo cubre de punta a punta.
↓ 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 tras el despliegue con versionado, detección de deriva y reentrenamiento automatizado. Nuestro servicio de MLOps e infraestructura de IA profundiza en el serving, los clústeres de GPU y LLMOps.
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.
Servicios de IA
Del primer agente a una IA gobernada y segura.
El trabajo de IA en Privum se reparte en cuatro servicios especializados. Empieza por el que encaja con tu momento: están pensados para funcionar juntos.
Agentes de IA, LLM y RAG
Integración de LLM, copilotos de conocimiento con RAG y agentes que usan tus herramientas, con evaluación, trazas y control de costes.
Ver servicio →MLOps e infraestructura de IA
Pipelines, registro de modelos, inferencia en Kubernetes, clústeres de GPU y LLMOps para modelos que siguen siendo fiables.
Ver servicio →Seguridad de IA y red teaming de LLM
Pruebas de prompt injection y jailbreak, seguridad de agentes y MCP, cadena de suministro de modelos, guardrails y monitorización.
Ver servicio →Gobernanza de IA y EU AI Act
Clasificación de riesgo según el EU AI Act, preparación para ISO/IEC 42001, NIST AI RMF y modelado de amenazas con MITRE ATLAS.
Ver servicio →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.
Empieza por cómo arranca. Un buen socio pregunta por el problema de negocio y por cómo se medirá el éxito antes de hablar de modelos. Pide ver algo que haya construido y que funcione en producción, y cómo se monitoriza: calidad de las respuestas, coste por petición, fallos. Pregunta cómo se tratan tus datos, dónde se procesan y si hay modelos autoalojados cuando los datos deben quedarse en tu infraestructura. Comprueba que el diseño no te ata a un único proveedor de modelos y que tu propio equipo podrá operar y cambiar el sistema cuando termine el proyecto. Empezamos cada proyecto con una fase de definición del alcance que fija las métricas de éxito, ofrecemos LLMs autoalojados para datos sensibles y normalmente entregamos una prueba de concepto en 4-6 semanas.
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Tanto si empiezas de cero como si escalas lo que ya tienes, nuestros ingenieros están listos para ayudar.