Servicios de IA
IA integrada en el software que ya usas.
Copilotos, agentes e inteligencia documental: diseñados en torno a tus datos, integrados con tu producto y tus flujos de trabajo, y operando en producción. Empieza por encontrar qué vale la pena construir.
Sprint de 2 semanas · precio fijo · 100% acreditado a la implementación
Qué construimos
Sprint de AI Discovery
Dos semanas para mapear dónde la IA genera un ROI medible en tu software. La puerta de entrada a todo lo que sigue.
Agentes y asistentes de IA
Copilotos y agentes autónomos conectados a tu producto, tus herramientas y tus permisos: supervisados, evaluados y mejorados en producción.
Inteligencia y búsqueda documental
Contratos, facturas, tickets y conocimiento interno convertidos en respuestas y acciones, anclados en tus propios datos y no en internet abierto.
Visión por computadora
Detección, conteo y control de calidad sobre imágenes y video del mundo real, integrados con los sistemas que actúan sobre los resultados.
IA responsable
Barreras, evaluación y supervisión humana diseñadas dentro de cada sistema, para que lo que sale a producción siga siendo preciso, auditable y bajo tu control.
Qué lleva cada sistema
Todo sistema que entregamos empieza supervisado: una persona aprueba lo que propone. Eso no es una limitación por la que haya que disculparse; es cómo el sistema aprende los casos borde y cómo tu equipo aprende a confiar en él. Cada corrección se vuelve una regla. Cuando las correcciones se acercan a cero para un tipo de acción, se abre la compuerta para ese tipo, y sigue cerrada para los que todavía te sorprenden.
Anclaje
el sistema recupera de tus datos antes de actuar, y sus salidas señalan de dónde salieron. Cuando tus datos no contienen la respuesta, "no tengo eso" es la respuesta correcta, y el sistema la dice.
Alcance
una lista explícita de los sistemas y las acciones que puede tocar, impuesta por tus permisos y no por un prompt.
Evaluación
un conjunto de prueba con casos reales, que corre cada vez que cambia un prompt, un modelo o los datos. "Funciona" recibe un número antes de que construyamos.
Traza de auditoría
cada acción trazable hasta la entrada, el modelo y la regla que la permitió.
Es la forma con la que operamos lo nuestro, y la forma que construimos dentro de la de cada cliente.
Pruebas
Construimos Frankie, el asistente de voz de Amgen para sus representantes de venta en campo: sus datos, por voz, mientras conducen a la próxima visita. En producción desde 2019, antes de la era de los LLM. Nuestra propia contratación: un agente que convierte transcripciones de entrevistas en perfiles listos para el cliente viene manejando nuestra contratación desde comienzos de 2025, primero detrás de una compuerta humana, cada corrección una regla, y un año en producción desde entonces.
Ver el caso →Sophilabs nos presentó un producto que estábamos orgullosos de mostrar.
Notas de campo
Cómo trabajamos
Empieza por encontrar qué vale la pena construir. Un sprint de precio fijo con los ingenieros senior que construirían tu sistema: te vas con casos de uso priorizados, factibilidad honesta y una hoja de ruta que puedes ejecutar con nosotros o sin nosotros, y a veces la respuesta honesta es "todavía no". La mayoría de los equipos sigue con una implementación de precio fijo del primer caso de uso, entregada por los mismos ingenieros que la definieron; si ya sabes exactamente qué construir, puedes saltear el sprint y llevar el caso de uso directo a implementación. La construcción arranca angosta a propósito: un flujo de trabajo, un equipo, una métrica; un primer agente o flujo documental son semanas de trabajo, no trimestres. De ahí, muchos siguen construyendo con nosotros en una suscripción mensual cuyo precio se fija por lo que se entrega, no por horas. En cualquier caso, la hoja de ruta incluye los números, así que lo que viene después es una decisión, no una sorpresa.
Preguntas frecuentes
¿Pueden agregar funciones de IA a software que ya existe y tiene usuarios?
Sí. Es exactamente lo que hacemos: copilotos, asistentes, inteligencia documental, búsqueda y visión por computadora, construidos dentro de productos que ya corren en producción, con usuarios reales y restricciones reales.
¿Cómo trabajan dentro de nuestro modelo de permisos y de datos?
Los usamos tal como están. Una función de IA que ignora tu modelo de permisos es un incidente de seguridad esperando a ocurrir, así que la búsqueda y las acciones respetan las mismas reglas que tu producto ya aplica, por usuario y por tenant.
¿Qué modelos usan, y quién elige?
Comerciales, de código abierto o propios, elegidos por el caso de uso y no por el logo. Nosotros traemos los compromisos —costo, latencia, residencia de los datos, calidad en tu tarea— y tú decides. La arquitectura mantiene el modelo intercambiable, porque la respuesta correcta hoy pocas veces es la correcta dentro de un año. En la práctica: un modelo comercial por su API para la mayoría de los copilotos, un modelo de pesos abiertos en tu propia infraestructura cuando los datos no pueden salir de tu entorno o el volumen vuelve insostenible el precio por llamada, y machine learning clásico cuando la entrada es una tabla.
¿Cómo miden si una función de IA funcionó?
Con un número acordado antes de empezar el trabajo —horas ahorradas, errores evitados, tiempo para completar una tarea—, medido contra cómo se hacía antes ese mismo trabajo. Si una función no se puede atar a un número, es señal de que no es la primera que hay que construir.
¿Qué pueden sostener nuestros datos hoy?
Es una de las cuatro preguntas que responde el sprint de discovery. La mayoría de los equipos tiene más de lo que cree para búsqueda y menos de lo que cree para entrenamiento; saber qué es qué antes de construir es la diferencia entre una función que sale a producción y un piloto que se estanca. Donde todavía no alcanzan para un caso de uso, eso es un hallazgo, no un fracaso: la preparación que necesitan puede ser el primer paso de la hoja de ruta.
¿Cómo manejan los datos que no pueden salir de nuestro entorno?
No moviéndolos. El sistema corre dentro del acceso que otorgas: tu cloud, tus permisos, tu registro de auditoría. Donde un modelo comercial es la herramienta correcta, usamos términos que excluyen tus datos del entrenamiento; donde eso no alcanza, los modelos de pesos abiertos corren dentro de tu entorno.
¿Quién lo mantiene después del lanzamiento?
Tu equipo, si quieres: todo se entrega con el conjunto de evaluación, el runbook y las reglas aprendidas. Muchos clientes siguen construyendo con los mismos ingenieros de forma mensual, con el precio puesto sobre lo que se entrega y no sobre las horas; en cualquier caso, la entrega está escrita para funcionar sin nosotros.