IA que resuelve un problema. No IA que se ve impresionante.
Integramos LLMs y modelos de IA en aplicaciones de producción. Lo hacemos con tres principios: privacidad de datos del cliente, costos predecibles, y resultados que mejoran el negocio — no demos que impresionan en pitch.
Modelos y herramientas que usamos.
Anthropic Claude (Sonnet 4.6 para producción, Haiku 4.5 para tareas ligeras). Es nuestro default por desempeño en código y razonamiento, política de privacidad clara para corporativos, y precios predecibles.
OpenAI como segundo proveedor contractual. Higiene básica de proveedor — nunca depender de uno solo.
Modelos open source vía Ollama o vLLM cuando el cliente requiere que los datos no salgan de su infraestructura.
pgvector dentro de Postgres para casos comunes. Pinecone solo cuando el volumen lo justifica.
LangChain donde ayuda, evitándolo cuando agrega complejidad sin valor. La mayoría de las integraciones reales no lo necesitan.
Donde la IA agrega valor real.
Búsqueda semántica
Tu base de conocimiento, FAQ o documentación accesible por significado, no por keywords. Esto reemplaza buscadores frustrantes y reduce tickets de soporte.
Resúmenes y extracción de datos
Procesar transcripciones de llamadas, contratos, emails largos. Extraer estructuras útiles de texto desestructurado. Aquí Claude es particularmente bueno.
Asistentes internos
Para equipos internos que necesitan respuestas rápidas sobre datos propios. Mucho mejor ROI que un asistente externo, porque conoces el contexto exacto del usuario.
Generación de borradores
Emails, propuestas, primeras versiones de documentos. El humano siempre revisa y edita — la IA reduce el costo de empezar de cero.
Lo que no recomendamos.
Chatbots públicos abiertos sin acotar dominio. Predicciones críticas de negocio sin un humano en el loop. Cualquier sistema donde un alucinación es ilegal o peligrosa.
Si te están vendiendo "IA" como solución mágica a un problema vago, hay altas probabilidades de que estés a punto de gastar plata sin retorno. La IA es una herramienta — el problema concreto tiene que estar bien definido para que la herramienta valga la pena.
¿Tienes un caso de uso concreto en mente?
La primera llamada arranca con esa pregunta: ¿qué problema concreto querés resolver? Si la respuesta es "queremos meter IA porque está de moda", te lo decimos amablemente y no avanzamos.
Hablemos →