Agencia de desarrollo de IA y automatización
Muchos proyectos de IA se estancan después de la demostración. El prototipo responde bien en una reunión, pero se equivoca con datos reales y nadie confía lo suficiente en él como para depender de él. Construimos agentes de IA, sistemas de recuperación (RAG) y automatizaciones de flujos de trabajo conectados a sus herramientas y datos reales, con salidas validadas, pruebas y monitorización, para que el sistema sea lo bastante fiable como para encomendarle trabajo real.
Lo que esto le aporta
- Tareas concretas y repetitivas resueltas automáticamente, con personas que revisan las excepciones
- Salidas comprobadas frente a sus reglas antes de llegar a un cliente o a otro sistema
- IA funcionando dentro de las herramientas que su equipo ya utiliza
Algunos de los equipos con los que hemos trabajado
Qué incluye
El trabajo del que nos responsabilizamos.
Agentes y asistentes de IA
Agentes que completan tareas de varios pasos entre sus sistemas, como clasificar solicitudes o preparar documentos, con una persona que aprueba los pasos en los que un error saldría caro.
Automatización de flujos de trabajo
Automatizaciones creadas en n8n, Make o código a medida que mueven información entre sistemas y se ocupan de los pasos rutinarios que su equipo hace hoy a mano.
RAG y chatbots
Asistentes que responden a partir de sus propios documentos y datos, y muestran de dónde procede cada respuesta para que el personal pueda comprobarla.
Integración de LLM
Modelos de OpenAI, Anthropic y AWS Bedrock conectados con salidas estructuradas validadas frente a un esquema, para que los sistemas posteriores reciban los datos en un formato predecible.
Pruebas y monitorización
Conjuntos de evaluación creados a partir de sus casos reales, salvaguardas en las entradas y salidas, y una monitorización que le avisa cuando baja la calidad.
IA para equipos pequeños
Para las pequeñas empresas empezamos con una automatización acotada y con un beneficio claro, y construimos a partir de ahí cuando ha demostrado su valor.
Entregables
Lo que conserva cuando el trabajo termina.
- Plan de casos de uso y de coste-beneficio
- Sistema de IA funcional
- Integraciones
- Salvaguardas y evaluaciones
- Monitorización y documentación
Cómo trabajamos
Definir el alcance y diseñar el sistema
Un ingeniero sénior define con usted el modelo de datos, las integraciones y el plan de desarrollo. Estas decisiones condicionan todo lo que viene después, así que las toma una persona.
Desarrollar, con IA en el trabajo rutinario
Las herramientas de IA preparan estructuras base, código repetitivo y primeras pruebas, de modo que las horas de ingeniería se dedican a lo específico de su negocio.
Revisar y reforzar
Los ingenieros revisan el código, comprueban la seguridad y responden por la calidad de lo que se entrega. Nada redactado por IA sale sin revisión.
Lanzar y seguir mejorando
Salida a producción con supervisión activa y, después, ciclos cortos de cambios basados en cómo usa el producto la gente.
FAQ
Preguntas frecuentes sobre Desarrollo de IA y automatización
¿Qué puede construir para nosotros una agencia de desarrollo de IA?
Los proyectos habituales incluyen un asistente de soporte que responde a partir de su documentación, un agente que extrae y comprueba datos de facturas, la cualificación de leads y automatizaciones que conectan sus herramientas. El denominador común es una tarea repetitiva con reglas claras sobre qué es un buen resultado. Nuestro foco es lo que hace falta para operar estos sistemas en producción: salidas validadas, pruebas y monitorización.
¿Compensa la automatización con IA en una pequeña empresa?
A menudo sí, si la tarea es concreta. Los mejores retornos suelen venir de trabajos acotados, como clasificar la bandeja de entrada, introducir datos o generar informes periódicos, y no de proyectos amplios de estrategia de IA. Empezamos con una automatización acotada y la ampliamos cuando se ha ganado su lugar.
¿Cómo evitan que la IA se invente cosas?
No se puede eliminar el riesgo por completo, pero sí controlarlo. Anclamos el modelo en sus propios datos, validamos las salidas frente a un esquema y a sus reglas de negocio, probamos con ejemplos reales antes del lanzamiento y mantenemos a una persona en el circuito siempre que un error sería costoso.
¿Qué modelos utilizan?
El que mejor se adapte a la tarea: OpenAI, Anthropic (Claude) o modelos en AWS Bedrock, elegidos según calidad, coste y tiempo de respuesta. Mantenemos la integración independiente del modelo, para que pueda cambiar de proveedor a medida que cambian los precios y las capacidades.
¿Qué necesitan de nosotros para empezar?
Una descripción clara de la tarea, ejemplos de cuándo se hace bien y cuándo mal, acceso a los sistemas implicados y tiempo con alguien que hoy hace ese trabajo. Su conocimiento de las excepciones suele ser lo que distingue una automatización útil de otra que necesita correcciones constantes.
Servicios relacionados
Cuéntenos qué quiere crear o corregir.
Comparta algunos detalles de lo que necesita. Nuestro objetivo es responder en un día hábil con preguntas o una propuesta de siguiente paso.