Tu equipo externode ingeniería IA

Definimos el volumen esperado, el coste objetivo por petición y la métrica de fiabilidad antes de construir nada. Así la viabilidad se decide con ingeniería y no con intuición: sale un sí o un no explícito, la arquitectura recomendada y los datos que realmente harán falta. Si el coste por petición no aguanta al crecer el tráfico, mejor saberlo antes de escribir código.

Evals automáticas, golden set, revisión humana y guardrails con fallback cuando el modelo falla. En el sistema multiagente para informes periciales añadimos una doble capa anti-alucinación: reglas deterministas para fechas e incongruencias frente al baremo médico, más evaluación automática contra informes reales, sección a sección. Tracing, logs y alertas funcionan desde el día uno.

Rutas baratas, caching, batching, modelos mixtos enrutados por tarea y límites por feature. El orden importa: no bajas el coste eligiendo el modelo barato, lo bajas cuando tu sistema de evaluación demuestra que el barato no rompe nada. Así el sistema de informes periciales llegó a un −42% de coste por informe sin perder precisión, y la clasificación documental mantuvo un 95,5% de acierto top-5 con un 17% menos de llamadas al LLM.

Clasificación de datos, redacción de PII, políticas de acceso y trazabilidad completa. Cuando los requisitos lo exigen, el despliegue va on-premise: así construimos la plataforma de análisis de llamadas de Irontec, donde la elección de motores de voz y modelos vino condicionada por privacidad, con procesamiento asíncrono y despliegue en Kubernetes. También trabajamos IA on-premise en entornos regulados (ENS, EU AI Act).

El AI Gap Analysis es una reunión de contexto, un informe escrito y una segunda reunión para presentarlo: stack recomendado, datos y datasets que necesitarás, problemas previsibles, hoja de ruta por fases y baseline de costes. El Agent MVP añade la primera versión funcional del agente, golden set, pruebas de calidad y monitorización, y una guía explícita de lo que falta para producción.

Sí. Nos integramos con tu equipo de producto e ingeniería y trabajamos sobre el stack que ya tenéis, no sobre uno nuevo. Cerramos con handover técnico y documentación para que el sistema quede operativo sin depender de nosotros. En Qamarero fueron varios meses de trabajo conjunto hasta dejar los agentes de voz integrados con su CRM y su gestión de mesas, operando en producción.