De la necesidad de negocio a producción.
Definimos el caso de uso, construimos los datos, entrenamos los modelos, diseñamos los agentes y operamos el conjunto una vez en servicio. Un solo equipo, sin relevos.
Cómo trabajamos
Siempre empezamos igual: una reunión con sus equipos, para entender el negocio antes que nada. Después puede unirse a nosotros en cualquier etapa, o confiarnos toda la cadena.
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Alcance
Partimos de la necesidad de negocio, no de una tecnología.
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Pipelines de datos
Pipelines que hacen sus datos fiables, documentados y reproducibles.
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Modelos y agentes
Seleccionados, entrenados, evaluados y empaquetados para producción.
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Integración
Entregados dentro de sus aplicaciones, activados por sus eventos.
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Supervisión
Vigilados, ajustados y escalados a medida que crece el uso. Nos quedamos a largo plazo.
Lo que hacemos
Pipelines y plataformas de datos
Convertimos lo que ya tiene en una fuente fiable y gobernada para la IA, sobre una plataforma que puede operar usted mismo.
Modelos de IA a medida
Clasificación, extracción, predicción y búsqueda. Seleccionamos, ajustamos y evaluamos lo que conviene a cada tarea, incluidos los modelos pequeños, y los desplegamos sobre sus datos.
Agentes de IA
Sistemas que leen sus datos, deciden, actúan y rinden cuentas, con cada ejecución trazada y una supervisión que sus equipos pueden auditar.
Integración y explotación
Entregados dentro de las aplicaciones que sus equipos ya utilizan, y después supervisados, ajustados y escalados una vez en producción.
Trabajar con sus equipos
Acompañamos a sus equipos en lo que debe cambiar alrededor del sistema: el proceso, las responsabilidades y las decisiones que alimenta.
Formación
Sesiones para quienes van a usar y explotar lo que construimos, desde los equipos de negocio hasta los ingenieros que lo heredan.
Del prototipo a producción
Muchas organizaciones ya tienen algo que funciona: un notebook que responde a la pregunta, un agente que un equipo montó por su cuenta, un modelo que puntúa bien con los datos del año pasado. Lo que no tienen es una versión de la que la empresa pueda depender. La distancia entre ambas es sobre todo ingeniería, y se reduce a tres cosas.
Los datos que lee
Un prototipo funciona sobre una exportación. Un sistema en producción funciona sobre datos vivos: conectados, gobernados, actualizados, con la procedencia en cada fila. Construimos esa fuente, o conectamos Atlas.
Cómo se evalúa
«Parece correcto» no es una métrica. Construimos conjuntos de prueba a partir de casos reales, puntuamos cada versión y los volvemos a ejecutar cuando cambia un prompt, una herramienta o un modelo.
Qué pasa cuando se equivoca
Todo sistema falla alguna vez. Los nuestros fallan de forma visible: cada ejecución trazada, puertas de aprobación donde lo justifica el riesgo, un historial completo cuando alguien pregunta por qué, y una forma de volver atrás.
Tráiganos el prototipo. Le diremos qué hace falta para convertirlo en algo de lo que la empresa pueda fiarse.
Sus datos siguen siendo suyos
La soberanía no es una función que se añade al final. Da forma a la arquitectura desde el primer día: dónde se ejecutan los modelos, quién puede llegar a los datos y qué se podrá demostrar después.
Desplegado en su entorno
Los modelos y el cómputo se ejecutan dentro de su infraestructura, o en una nube soberana de su elección.
Usted es dueño de lo que construimos
Modelos, pipelines y código le pertenecen, en formatos abiertos y sin dependencia de proveedor.
Seguridad
El acceso queda limitado a las personas de su proyecto, y sus datos nunca entrenan el modelo de otro.
Trazabilidad
De dónde viene cada dato, qué lo transformó y qué modelo lo utilizó.
Hablemos de su proyecto
Díganos qué intenta resolver. Le diremos qué hace falta, qué no hace falta y dónde la IA es realmente la respuesta correcta.