03 — FLUJOS DE IA
Flujos de IA que sobreviven el contacto con producción
Cualquiera puede hacer que un modelo luzca bien en un demo. Que se comporte igual en la corrida diez mil — con tus datos, tus casos límite y tus reglas de cumplimiento — eso es ingeniería. Construimos pipelines de LLM como se debe construir infraestructura: evaluados, protegidos, observables y aburridos en el mejor sentido de la palabra.
Lo que recibes
- Sistemas RAG anclados en tus propios documentos y datos, con citas que puedes auditar
- Suites de evals que miden la calidad antes que tus clientes — con pruebas de regresión, como el software de verdad
- Guardrails de tono, seguridad, costo y alucinación, calibrados a tu tolerancia al riesgo
- Dashboards de observabilidad: qué hizo el modelo, por qué, a qué costo y dónde está derivando
Cómo funciona
- Mapeamos el genio. Auditamos cómo trabaja realmente tu equipo — y encontramos dónde la inteligencia compone más rápido.
- Construimos los agentes. Diseño, automatización y agentes se entregan en incrementos semanales. Primer agente en vivo en 14 días.
- Multiplicamos. Tu equipo revisa, los agentes ejecutan, el resultado se compone. Nos quedamos hasta que corre solo.
Mira el proceso completo en la página de inicio, o cómo se vivió con un cliente real en el caso de estudio de Puffsy.
Preguntas frecuentes
¿Con qué modelos trabajan?
Somos agnósticos: Claude, GPT, Gemini y modelos de pesos abiertos — muchas veces combinados, ruteando cada tarea al modelo más barato que pase la barra de calidad que definen tus evals.
¿Cómo evitan que el modelo invente cosas?
Anclaje (RAG con citas), guardrails que rechazan afirmaciones sin sustento y evals que miden la tasa de alucinación a lo largo del tiempo. Ningún sistema es perfecto; los nuestros te dicen cuándo y dónde fallan.
¿Pueden arreglar un feature de IA que ya lanzamos?
Sí — el trabajo de rescate es común. Normalmente empezamos agregando evals para cuantificar el problema, y luego iteramos sobre retrieval, prompts y guardrails hasta que los números aguanten.