AI Lab & Applied AI

Sistemas RAG y Redes de Agentes

Dotamos a la IA de contexto corporativo y capacidad de acción. Agentes autónomos que resuelven problemas reales.

• Arquitecturas RAG avanzadas (Retrieval-Augmented Generation)
• Orquestación de agentes multi-rol con LangChain/LlamaIndex
• Integración segura con bases de datos, APIs y sistemas internos
• Implementación de guardrails estrictos y validación de outputs
• Observabilidad de LLMs: trazabilidad de prompts, costos y latencia

Impacto en negocio: Automatización inteligente de flujos de trabajo complejos, decisiones basadas en datos privados y mitigación absoluta de alucinaciones.

Fine-Tuning y Modelos Locales

Entrenamos modelos open-source con tu conocimiento específico. Máxima privacidad, menor latencia y cero dependencia de APIs externas.

• Curación, limpieza y preparación de datasets sintéticos/reales
• Fine-tuning eficiente (LoRA/QLoRA) de modelos base (Llama, Mistral)
• Evaluación sistemática de calidad y benchmarks personalizados
• Cuantización y optimización para inferencia de alto rendimiento
• Despliegue de LLMs en infraestructura propia (On-Premise/VPC)

Impacto en negocio: Soberanía total de datos, modelos altamente especializados en tu dominio y reducción drástica de costos de inferencia a escala.

Voice AI de Ultra-Baja Latencia

Asistentes de voz conversacionales indistinguibles de humanos. Integración telefónica nativa para automatización de call centers.

• Arquitectura de streaming bidireccional (Speech-to-Text/Text-to-Speech)
• Integración directa con troncales SIP y plataformas PBX
• Manejo avanzado de interrupciones (barge-in) y latencia sub-500ms
• Arquitectura multi-tenant para despliegues B2B a escala
• Analítica de sentimientos, transcripción y extracción de insights

Impacto en negocio: Automatización de interacciones repetitivas, capacidad concurrente predecible y conversaciones medibles que pueden mejorarse con datos reales.

LLMOps, Evaluación y Gobernanza

Creamos el sistema de control necesario para que una solución de IA pueda evolucionar sin perder calidad, trazabilidad ni presupuesto.

• Versionado de prompts, modelos, datasets y configuraciones
• Evaluaciones automáticas y humanas con criterios de negocio
• Observabilidad de calidad, latencia, tokens, coste y errores
• Guardrails, red teaming y protección de datos sensibles
• Despliegues progresivos, rollback y comparación entre modelos

Impacto en negocio: Cambios de modelo controlados, calidad medible por versión y decisiones de evolución basadas en evidencia.

Integraciones AI y MCP

Conectamos modelos y agentes con las herramientas donde ya ocurre el trabajo, aplicando permisos y auditoría en cada acción.

• Servidores MCP y conectores con APIs o sistemas internos
• Integraciones con CRM, soporte, documentación y operaciones
• Permisos por herramienta, acción, usuario y organización
• Aprobación humana para operaciones sensibles
• Trazabilidad completa de llamadas, decisiones y resultados

Impacto en negocio: IA integrada en procesos reales, capaz de actuar con límites claros y sin crear una nueva caja negra operativa.