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Software, integraciones e IA

Software, integraciones
e IA en producción.

Desarrollamos aplicaciones, conectamos tus sistemas y aplicamos IA con tus datos. También revisamos sistemas que ya existen y no funcionan como deberían.

Cómo medimos calidad, rendimiento y valor
Arquitectura ilustrativa
Resolver una entrega que no ha llegado.

PeticiónEl pedido no ha llegado. ¿Podemos reponerlo?

Resultado del ejemploEnvío creado tras la aprobación.

Ejemplo ilustrativo · Paso 1 de 5Investigar una entrega fallida

El cliente facilita el número de pedido y pide una reposición. Antes de consultar los datos, el sistema comprueba que el pedido es de ese cliente.

PermisosEvaluaciónObservabilidad

Un cliente pide una reposición. El agente consulta el pedido y el transporte, comprueba las existencias y prepara el envío. La persona responsable autoriza el gasto.

Si falta información, la incidencia queda pendiente. El sistema guarda lo que ya ha comprobado para que el equipo pueda retomarla.

Mostrando Agentes.

Ingeniería de software y producto

Diseñamos, desarrollamos y modernizamos aplicaciones web, APIs y sistemas de gestión, con IA o sin ella.

Todas las especialidades

Diseño de producto, servicio e interacción

Analizamos las necesidades de los usuarios y el recorrido completo del servicio, y probamos las hipótesis con prototipos. Desarrollamos interfaces accesibles y sistemas de diseño reutilizables.

Arquitectura de aplicaciones y modernización

Definimos los límites del dominio, los modelos de datos y los contratos de API en torno al negocio, con la arquitectura más sencilla que cumpla los requisitos. Modernizamos por pasos, con migraciones de datos ensayadas.

Calidad del código y desarrollo colaborativo

Hacemos cambios pequeños y fáciles de revisar. La revisión entre pares, el análisis estático y el control de dependencias detectan los problemas pronto, y la seguridad forma parte del desarrollo diario.

Desarrollo guiado por pruebas y garantía de calidad

Usamos desarrollo guiado por pruebas (TDD) para definir el comportamiento antes de implementarlo, con pruebas unitarias, de integración y de extremo a extremo. Cada defecto se reproduce en una prueba antes de corregirlo.

Entrega continua y mantenimiento en producción

Automatizamos compilación, pruebas y publicación en CI/CD, con despliegues graduales y plan de recuperación. Las guías de operación y la documentación se mantienen al día para que tu equipo pueda operar el sistema.

Desarrollo de software asistido por IA

Incorporamos agentes y asistentes de programación al análisis, la implementación, las pruebas y el mantenimiento. Preparamos el contexto del repositorio, los permisos y los criterios de revisión, y comparamos plazos, defectos y retrabajo con una referencia inicial.

Estrategia y adopción de IA

Te ayudamos a decidir dónde merece la pena invertir y qué hace falta para que se use a diario.

Todas las especialidades

Evaluación de oportunidades y preparación

Analizamos cómo se hace el trabajo, localizamos los cuellos de botella y revisamos los datos disponibles. Ordenamos las oportunidades por valor, viabilidad, riesgo y esfuerzo necesario para cambiar el proceso.

Decisiones tecnológicas y costes

Para cada tarea comparamos automatización convencional, modelos predictivos e IA generativa. Valoramos desarrollar o comprar, la dependencia de cada proveedor y el coste completo, desde la preparación de datos hasta la operación.

Hoja de ruta y adopción en la organización

Definimos una primera versión acotada y sus criterios de aceptación. Rediseñamos el flujo de trabajo con quienes lo usan, formamos a cada perfil y seguimos la adopción, los comentarios y las peticiones de soporte. Esa formación sirve también para las medidas de alfabetización en IA del Reglamento europeo de IA.

Modelo operativo y seguimiento del valor

Acordamos quién se responsabiliza del producto, los datos, las decisiones de riesgo y el soporte. Medimos el punto de partida, asignamos un responsable a cada beneficio esperado y comparamos los resultados con el coste total. Con esa información decides si continuar, ajustar o parar.

Integración de sistemas de negocio y datos

Conectamos las aplicaciones y los datos que tu empresa ya utiliza, cada conexión con sus propios permisos.

Todas las especialidades

Aplicaciones empresariales y canales

Conectamos procesos de CRM, ERP, soporte y colaboración mediante APIs autorizadas, entre otros con Salesforce, HubSpot, Microsoft 365, SharePoint, Google Workspace, Slack y Teams, dentro de las condiciones de uso de la API de cada proveedor.

Procesamiento y sincronización de datos

Conectamos bases de datos SQL, almacenes de datos, almacenamiento de objetos y bases vectoriales. Diseñamos procesos por lotes y en tiempo real, con captura de cambios cuando hace falta, linaje de datos, comprobaciones de vigencia y gestión de eliminaciones.

Productos de datos y responsables

Diseñamos productos de datos reutilizables con responsables identificados, definiciones de negocio compartidas y expectativas de calidad. Modernizamos el almacén de datos o lakehouse, documentamos los contratos de datos y publicamos los conjuntos autorizados en un catálogo.

APIs, eventos y MCP

Desarrollamos APIs de servicio, webhooks, colas y servidores MCP. Usamos identidades con permisos delimitados y OAuth cuando procede, gestionamos los secretos y hacemos seguros los reintentos con idempotencia y gestión explícita de errores.

Arquitectura y despliegue en la nube

Desarrollamos sobre AWS, Google Cloud o Microsoft Azure, partiendo de la infraestructura que ya tienes.

Todas las especialidades

Decisiones de arquitectura y despliegue

Valoramos servicios de modelos gestionados, aplicaciones sin servidor, Kubernetes e inferencia dedicada. Cuando lo exigen los límites de los datos o la infraestructura existente, planificamos despliegues híbridos o en instalaciones propias.

Infraestructura e identidad

Creamos entornos reproducibles con infraestructura como código, incluido Terraform. Diseñamos a la vez los límites de red, las identidades de las cargas de trabajo, los secretos, el cifrado y la región.

Residencia de datos y elección de proveedores

Documentamos dónde se guardan los datos, dónde los procesan los modelos y dónde quedan los registros. La inferencia entre regiones puede procesar peticiones fuera de la región elegida, así que cuando la residencia importa usamos despliegues regionales o en la UE y preparamos un plan de salida.

Fiabilidad y costes de la nube

Planificamos el escalado, la capacidad, la recuperación y los objetivos de nivel de servicio. Asignamos los costes por producto o equipo, fijamos presupuestos y usamos la demanda medida para elegir recursos y orientar las decisiones de FinOps.

AWS

Acceso gestionado a modelos, servicios de agentes y aprendizaje automático personalizado en tu entorno AWS.

Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore y SageMaker AI.

Google Cloud

Gemini y aprendizaje automático personalizado, conectados a tus datos y desplegados en servicios gestionados o contenedores.

Gemini Enterprise Agent Platform (la evolución de Vertex AI), Cloud Run y GKE.

Microsoft Azure

Aplicaciones de IA y recuperación integradas con tus servicios de Azure y la identidad corporativa.

Microsoft Foundry, Azure AI Search y Microsoft Entra ID.

Plataformas de IA, enrutamiento y optimización

Una plataforma compartida para varias aplicaciones de IA, con calidad, tiempo de respuesta y coste medidos.

Todas las especialidades

Enrutamiento semántico

Usamos clasificación de intenciones o similitud de embeddings para enviar cada petición al proceso, agente o fuente de conocimiento adecuados. Fijamos umbrales de confianza y una alternativa para las peticiones ambiguas, y aplicamos la autorización por separado.

Pasarelas de modelos e inferencia

Seleccionamos modelos según calidad medida, latencia y coste, y centralizamos el acceso a proveedores, los límites de peticiones, los presupuestos y las alternativas ante fallos.

Caché semántica

Reutilizamos la respuesta a una petición parecida solo cuando el contexto, los permisos y la vigencia lo permiten. Medimos la reutilización incorrecta e invalidamos las entradas caducadas.

MLOps y LLMOps

Versionamos datos, prompts, modelos y configuración. Los registros y la evaluación forman parte de CI/CD, con despliegues graduales y marcha atrás. Los criterios de supervisión y reentrenamiento hacen que los cambios sean reproducibles y revisables.

Agentes y automatización de procesos

Agentes que consultan información y realizan tareas en tus sistemas, con límites acordados de antemano.

Todas las especialidades

Orquestación y estado

Diseñamos flujos de uno o varios agentes con estado persistente, memoria delimitada y puntos de control. Los límites de ejecución, los reintentos y las vías de recuperación permiten reanudar con seguridad las tareas largas.

Uso de herramientas y coordinación de agentes

Conectamos herramientas mediante APIs y Model Context Protocol (MCP), y agentes mediante Agent2Agent (A2A) cuando hace falta. Un servidor MCP es código de terceros, así que fijamos versiones y damos a cada uno credenciales limitadas.

Contexto, memoria y habilidades reutilizables

Separamos el contexto de trabajo de la memoria persistente, resumimos las sesiones largas y cargamos las instrucciones solo cuando hacen falta. Los procedimientos repetibles se convierten en habilidades de agente versionadas, con alcance y revisión definidos.

Supervisión humana y ejecución controlada

Añadimos aprobaciones y puntos de intervención en las acciones con consecuencias. Cuando no hay API, valoramos agentes que usan el navegador o el ordenador en entornos aislados, con acceso restringido y controles de recuperación.

RAG, grafos de conocimiento y búsqueda

Búsqueda preparada para que cada respuesta pueda comprobarse en sus fuentes.

Todas las especialidades

Procesamiento del conocimiento

Preparamos los documentos mediante ingesta, análisis, fragmentación y embeddings. Registramos su procedencia, permisos, actualizaciones y eliminaciones para que el sistema recupere información vigente que el usuario puede ver.

Recuperación híbrida y contextual

Combinamos búsqueda por palabras clave y por vectores, filtros de metadatos y reordenación. Cuando mejora los resultados, añadimos contexto del documento a cada fragmento, y probamos la reformulación de consultas con preguntas representativas.

GraphRAG e ingeniería del conocimiento

Modelamos entidades y relaciones para conectar información entre fuentes. Los recorridos del grafo y los resúmenes por comunidades ayudan con preguntas sobre relaciones o sobre toda una colección. Requieren resolución de entidades, trazabilidad y un plan para mantener el grafo actualizado.

Recuperación mediante agentes y composición del contexto

El sistema divide la pregunta, elige las fuentes y vuelve a buscar cuando falta información. Limitamos los pasos de búsqueda y el tamaño del contexto, conservamos las citas y hacemos que el sistema lo indique cuando las fuentes no bastan.

Datos estructurados y consultas analíticas

Conectamos preguntas en lenguaje natural con vistas autorizadas de la base de datos mediante text-to-SQL restringido. Validamos las consultas y las definiciones de métricas, aplicamos controles de acceso y guardamos cada consulta y su resultado para revisarlos.

La búsqueda depende de la pregunta.

Estos enfoques pueden combinarse. Los comparamos con tus preguntas y datos de origen, teniendo en cuenta la calidad de las respuestas, el tiempo de respuesta y el coste de mantener el sistema actualizado.

Búsqueda híbrida y reordenación
Cuándo aplicarloEncontrar hechos y pasajes concretos entre documentos, incluidos términos exactos y coincidencias semánticas.
Qué evaluarRelevancia de la recuperación, contexto de los fragmentos y calidad de la ordenación. Es la referencia con la que comparamos enfoques más complejos.
GraphRAG
Cuándo aplicarloConectar entidades entre fuentes, seguir relaciones o resumir temas de una colección.
Qué evaluarCalidad del grafo, coste de extracción e indexación, reglas de acceso y esfuerzo para mantener actualizadas las relaciones.
Recuperación mediante agentes
Cuándo aplicarloPreguntas que requieren varias búsquedas, múltiples fuentes o una investigación adicional antes de poder responder.
Qué evaluarPresupuesto de pasos de búsqueda, latencia, cobertura de las fuentes y capacidad del sistema para saber cuándo detenerse.
Enfoques de contexto largo
Cuándo aplicarloTrabajar con un conjunto acotado de documentos relevantes que quepa en el contexto útil del modelo.
Qué evaluarExactitud a medida que crece la entrada y según dónde aparece cada dato, límites del contexto, coste de tokens, latencia y vigencia. Lo comparamos con la recuperación en las mismas tareas.

Selección de modelos y aprendizaje automático aplicado

Comparamos modelos con tus datos y comprobamos antes si basta una solución más sencilla.

Todas las especialidades

Selección de modelos y diseño de prompts

Comparamos modelos alojados y de pesos abiertos en tareas representativas, con prompts versionados y salidas estructuradas. Ese mismo conjunto de evaluación permite validar un sustituto cuando el proveedor retira un modelo.

Ajuste fino y adaptación de modelos

Cuando hay suficientes datos curados, valoramos el ajuste fino, completo o con métodos eficientes como LoRA, y la destilación o cuantización para despliegues pequeños. Comprobamos la calidad con datos reservados y revisamos licencias y procedencia de los datos.

Predicción, clasificación por relevancia y apoyo a decisiones

Desarrollamos modelos de clasificación, previsión, recomendación y detección de anomalías. Los comparamos con referencias sencillas, separamos los datos de entrenamiento y de evaluación, y tenemos en cuenta la incertidumbre y el coste de una predicción errónea.

Inteligencia documental, visual y de voz

Extraemos de documentos, imágenes y audio la información que necesita el proceso, con referencia al original.

Todas las especialidades

Análisis, extracción y clasificación

Combinamos OCR, análisis de la maquetación y modelos con visión para clasificar archivos y extraer información. Las salidas se validan con esquemas y reglas de negocio.

Experiencias de voz y audio

Desarrollamos aplicaciones de voz encadenando reconocimiento, modelo de lenguaje y síntesis, o con modelos de voz a voz, y comparamos ambos en latencia y control. El diseño contempla interrupciones, consentimiento y traspaso a una persona.

Calidad de datos y revisión

Conservamos las referencias a las fuentes, medimos la exactitud campo a campo y enviamos los resultados dudosos a una persona. Preparamos ejemplos etiquetados para la evaluación y revisamos los datos sintéticos antes de usarlos.

Evaluación y experimentación

Convertimos lo que debe hacer la aplicación en casos de prueba y pasamos cada cambio por ellos.

Todas las especialidades

LLM como evaluador y calibración humana

Usamos puntuación con modelos, con rúbricas explícitas, ejemplos de referencia y casos etiquetados por personas. Antes de fiarnos de las puntuaciones, medimos la concordancia con los revisores y analizamos los desacuerdos.

Conjuntos de datos y pruebas de regresión

Creamos conjuntos de evaluación con tareas representativas, casos límite y fallos observados. Reservamos ejemplos independientes y repetimos las comprobaciones cada vez que cambian los prompts, los modelos o la recuperación.

Simulaciones de agentes y verificación de resultados

Probamos tareas de varios turnos en entornos controlados, revisamos el uso de herramientas y verificamos el estado final del sistema. Repetimos los ensayos para medir la variabilidad y comprobamos la recuperación, los permisos y la derivación cuando algo falla.

Experimentos y decisiones de lanzamiento

Comparamos configuraciones con los criterios de aceptación, con tráfico en sombra o pruebas A/B controladas además de la evaluación fuera de producción. Un agente en sombra usa simulaciones en lugar de las herramientas que hacen cambios.

Observabilidad y métricas

Registramos el recorrido de cada petición para saber dónde falla y cuánto cuesta.

Todas las especialidades

Trazabilidad de todo el sistema

Unimos en una sola traza las llamadas al modelo, la búsqueda, las herramientas y los pasos del agente, con los datos sensibles ocultos. Cuando las herramientas lo permiten, seguimos las convenciones de OpenTelemetry para IA generativa y así las trazas no dependen de un proveedor.

Supervisión de calidad y operación

Configuramos paneles y alertas sobre resultados de tareas, evaluaciones, distribución de la latencia, errores, consumo de tokens y costes.

Deriva y comentarios de usuarios

Vigilamos los cambios en los datos de entrada y en el comportamiento del modelo, desglosamos los resultados por caso de uso e investigamos las desviaciones. Los fallos revisados y los comentarios de usuarios se incorporan a los conjuntos de evaluación y a las decisiones de reentrenamiento.

Seguridad, IA responsable y gobierno

Convertimos el RGPD y el Reglamento europeo de IA en controles que tu equipo pueda entender y aplicar.

Todas las especialidades

Permisos y límites de los datos

Aplicamos controles de acceso al conocimiento, las herramientas y las interacciones con modelos. El aislamiento entre clientes, la retención de datos, la ocultación de información sensible y la gestión de secretos se diseñan según la información que necesita cada proceso.

Controles de seguridad y pruebas adversariales

Hacemos pruebas adversariales de inyección de prompts, exfiltración de datos y uso inseguro de herramientas. La inyección de prompts no se puede evitar del todo, así que el contenido no fiable no debe poder lanzar acciones con privilegios ni enviar datos fuera.

Auditabilidad y responsabilidad

Mantenemos un inventario de modelos y usos y registramos decisiones y aprobaciones. Para cada uso documentamos su clasificación según el Reglamento europeo de IA; la valoración jurídica corresponde a tus asesores.

Equidad, explicabilidad y revisión humana

Medimos el rendimiento en los grupos de usuarios pertinentes y documentamos limitaciones e incertidumbre. Las explicaciones se adaptan a la decisión que se toma, las personas saben cuándo tratan con un sistema de IA y tienen una vía práctica para cuestionar un resultado o pedir revisión humana.

Elegir las métricas adecuadas

Métricas para evaluar
resultados y costes.

Acordamos qué resultado necesita el usuario y medimos el punto de partida. Después elegimos las métricas del proyecto, incluidos el coste y el tiempo que dedica el equipo a revisar o corregir.

Calidad de respuestas y recuperación

¿La respuesta resuelve la pregunta y está respaldada por las fuentes?

Ejemplos de métricas
Relevancia de la respuesta, fidelidad a las fuentes, exactitud de las citas, precisión y exhaustividad de la recuperación.

Usamos datos de referencia adecuados y revisión humana. La puntuación de un evaluador automático es una estimación que hay que validar, no un dato definitivo.

Eficacia de los agentes

¿El proceso completa la tarea prevista?

Ejemplos de métricas
Finalización verificada de tareas, uso correcto de herramientas, tasa de éxito en ejecuciones repetidas y frecuencia con la que todas aciertan, derivaciones a personas y resultado de las aprobaciones.

Leemos los resultados en contexto: pasar el caso a una persona en el momento adecuado puede ser el resultado correcto.

Corrección del enrutamiento y la caché

¿Cada petición llega al destino adecuado?

Ejemplos de métricas
Exactitud al clasificar intenciones, frecuencia de alternativas, tasa de aciertos válidos de caché y reutilización incorrecta de respuestas.

Comprobamos peticiones ambiguas, contexto obsoleto y límites de permisos. Una tasa de aciertos alta no demuestra por sí sola que la caché funcione bien.

Rendimiento predictivo

¿Las predicciones mejoran la decisión frente a la referencia inicial?

Ejemplos de métricas
Precisión y exhaustividad, calibración de probabilidades, error de previsión y calidad de la ordenación.

Elegimos las métricas según el coste de cada tipo de error y tenemos en cuenta el desequilibrio de clases, la validación temporal, las fugas de información y la deriva.

Velocidad y fiabilidad

¿El sistema responde de forma fiable cuando se necesita?

Ejemplos de métricas
Tiempo hasta el primer token, latencia total p50 y p95, capacidad de procesamiento, tiempos de espera agotados y tasas de error.

Analizamos las distribuciones y cada fase del proceso. Una media puede ocultar una mala experiencia para algunos usuarios.

Coste y valor del producto

¿El ahorro o los ingresos que aporta justifican lo que cuesta operarlo?

Ejemplos de métricas
Coste por tarea completada, coste operativo total, adopción, tiempo ahorrado tras revisar y corregir, y avance hacia el resultado de negocio acordado.

Evaluamos el ahorro junto con la calidad y los resultados de las tareas, e incluimos el tiempo de revisión y corrección en el coste total.