Tu propia IA privada, configurada y ejecutada para ti, para que tus datos permanezcan contigo.
Para empresas que no pueden enviar documentos a servicios de IA externos. Instalamos un modelo de IA abierto en sus propios servidores o en su nube privada, para que el personal use la IA para redactar, resumir y resolver dudas sin que nada salga de su red.
Para empresas cuya IA debe redactar o clasificar a su manera. Creamos un proceso repetible que convierte sus datos de ejemplo en un modelo entrenado a medida, probado con ejemplos reservados antes de que cada nueva versión entre en producción.
Para empresas con muchos documentos en los que buscan empleados o clientes. Creamos una IA que lee sus documentos y responde preguntas citando la fuente exacta, probada con sus propias preguntas reales.
Construimos un conjunto de evaluación versionado que puntúa cada cambio de modelo o de prompt frente a un conjunto de datos de referencia antes de su lanzamiento, detectando regresiones automáticamente. Los resultados se registran a lo largo del tiempo para que veas la evolución de la calidad entre versiones.
Construimos una capa en línea que detecta y oculta nombres, correos electrónicos, números de tarjeta, identificadores de salud y entidades personalizadas antes de que el texto llegue a cualquier modelo o registro. Las ocultaciones son reversibles mediante una bóveda segura cuando hay autorización, para que los sistemas posteriores sigan funcionando.
Para empresas con funciones de IA que quieren pruebas de que una versión supera a otra. Creamos experimentos que reparten el tráfico real entre versiones de instrucciones o de modelo y miden resultados de negocio reales.
Para creadores de aplicaciones cuya IA debe funcionar rápido, sin conexión o de forma privada. Reducimos un modelo y lo instalamos dentro de su aplicación móvil, aplicación web o dispositivo, para que funcione sin servidor.
Para equipos cuya IA carece de ejemplos de casos poco frecuentes. Creamos un proceso que genera ejemplos ficticios realistas, los compara con sus datos reales y registra qué se generó y por qué.
Construimos una capa de validación que impone el esquema, bloquea contenido inseguro o contrario a la política y comprueba la fundamentación factual de cada respuesta del modelo antes de que llegue a un usuario. Las salidas que no pasan se corrigen automáticamente o se reintentan en lugar de entregarse.
Construimos un ciclo de retroalimentación que recoge los pulgares, las correcciones y las elecciones de los usuarios y los convierte en señal de entrenamiento DPO/RLHF para alinear progresivamente el modelo con tus usuarios. Cada ciclo se mide frente a un conjunto reservado para confirmar una mejora real.
Configuramos infraestructura de GPU con autoescalado que aumenta la capacidad bajo carga y la reduce cuando está inactiva, con colas y clases de prioridad. Los trabajos y la inferencia comparten el pool de forma eficiente para que dejes de pagar por aceleradores inactivos.
Para empresas que ejecutan sus propios modelos de IA en servidores costosos. Ajustamos el servicio de sus modelos para que el mismo hardware atienda más solicitudes y más rápido, y medimos el antes y el después.
Desplegamos un verificador de fundamentación que comprueba cada afirmación generada frente a sus pasajes de origen y señala o bloquea las afirmaciones sin respaldo. Puntúa la fidelidad en tiempo real y puede forzar una regeneración cuando la respuesta se desvía.
Destilamos el comportamiento de un modelo grande en uno pequeño y barato que funciona a una fracción del coste manteniendo la mayor parte de la calidad en tu tarea. Generamos las salidas del modelo maestro, entrenamos al modelo alumno y demostramos que la diferencia de calidad es aceptable.
Integramos una función de IA —resumen, redacción, búsqueda o clasificación— directamente en tu app existente con autenticación adecuada, límites de uso, estados de error y analítica. Se entrega como código de producción en tu stack, no como una demo.
Construimos una capa de defensa que detecta y neutraliza intentos de inyección de prompts y jailbreak ocultos en la entrada del usuario o en documentos recuperados. Aísla el contenido no fiable, elimina instrucciones y bloquea el uso indebido de herramientas antes de que se produzca un daño.
Para empresas que lanzan o amplían funciones de IA. Simulamos muchos usuarios a la vez sobre su IA y le mostramos con qué rapidez responde, dónde falla y qué capacidad necesita para crecer.
Desplegamos una monitorización que vigila la distribución de las entradas y la calidad de las salidas a lo largo del tiempo y avisa cuando el modelo empieza a desviarse de su línea base de entrenamiento. Distingue la deriva de datos de la deriva de concepto para que sepas si reentrenar o replantear.
Para equipos que entrenan y ejecutan sus propios modelos. Creamos un almacén de variables (feature store) para que las mismas definiciones de datos alimenten tanto el entrenamiento como las predicciones en vivo, acabando con los desajustes que estropean los modelos sin que nadie lo note.
Construimos un pipeline que ejecuta modelos sobre millones de registros de forma eficiente con checkpoints, reintentos y controles de coste. Los grandes trabajos de puntuación se ejecutan durante la noche y se reanudan limpiamente si se interrumpen.
Configuramos lanzamientos progresivos que envían una pequeña parte del tráfico a una nueva versión, observan la calidad y los errores, y deciden automáticamente si continuar o volver atrás según los resultados. Las versiones que no funcionan bien nunca llegan a todos tus usuarios.
Para empresas cuya búsqueda con IA falla por términos especializados. Entrenamos el modelo de búsqueda con sus términos y ejemplos para que encuentre los documentos correctos, y medimos la mejora frente al modelo estándar.
Construimos una capa de memoria que almacena, resume y recupera el historial de conversaciones para que tu asistente recuerde a los usuarios entre sesiones sin desbordar la ventana de contexto. Equilibra el recuerdo con el coste mediante resúmenes por niveles.
Para empresas de software que añaden funciones de IA para muchos clientes empresariales. Creamos un único backend que mantiene estrictamente separados los datos de cada cliente, mide su uso y le permite fijar límites y modelos por plan.
Desplegamos un servicio que aplica límites de tokens y de solicitudes por usuario, por equipo y por plan, con degradación controlada e información clara sobre la cuota. Protege tu presupuesto e impide que un solo cliente deje sin recursos al resto.
Construimos y desplegamos un clasificador de moderación ajustado a tu política que señala contenido tóxico, inseguro o contrario a la política en texto o imágenes a escala. Incluye una cola de revisión y reentrenamiento continuo a partir de las decisiones de los moderadores.
Desplegamos una canalización ASR con diarización de hablantes, marcas de tiempo y ajuste de vocabulario del dominio que transcribe con precisión llamadas y reuniones grabadas con aviso a los participantes. Se ejecuta en su infraestructura, de modo que las grabaciones nunca salen de su control.
Para tiendas online y sitios de contenido que muestran a todos los mismos artículos. Creamos un motor de recomendaciones que aprende de la navegación y las compras para sugerir los productos adecuados a cada visitante, con sus reglas de negocio por encima.
Para negocios que quieren saber cuándo ocurre algo raro: una caída de ventas, un pico de pagos, una oleada de errores del sistema. Desplegamos un modelo que aprende cómo es lo normal y le avisa de anomalías reales, no de ruido.
Construimos una batería de pruebas adversariales que sondea automáticamente tu IA en busca de jailbreaks, fugas de datos, sesgos e incumplimientos de políticas, y se vuelve a ejecutar en cada versión. Los hallazgos incluyen gravedad, reproducciones y orientación para la corrección.
Para negocios cuyas preguntas exigen enlazar datos entre muchos registros. Combinamos un mapa de cómo se conectan sus personas, empresas, productos y documentos con la búsqueda de documentos, para que la IA responda preguntas de varios pasos.
Construimos recuperación y generación sobre imágenes y texto para que los usuarios puedan consultar a la vez diagramas, capturas de pantalla, fotos de productos y documentos. Las imágenes se vectorizan, se recuperan y se analizan junto con el texto que las rodea.
Para empresas que ofrecen IA personalizada por cliente o por tarea. Montamos un servicio en el que un modelo base intercambia muchos pequeños complementos personalizados, de modo que cada cliente tiene su propia versión ajustada sin un servidor dedicado.
Reducimos tu modelo mediante poda, cuantización y compresión estructurada para que quepa en presupuestos de memoria y coste más ajustados, midiendo en cada paso la pérdida de calidad. Obtienes el modelo más pequeño que sigue cumpliendo tu umbral de calidad.
Para sitios que deben mantener los datos totalmente desconectados: fábricas, laboratorios, archivos privados. Entregamos un sistema de IA completo que funciona sin internet alguno: el modelo, la búsqueda de documentos y una pantalla de chat, que se actualiza solo con paquetes firmados sin conexión.
Para equipos de software que conectan varias aplicaciones con su back end de IA. Creamos una biblioteca de código tipada con reintentos, transmisión, inicios de sesión y gestión de errores incorporados, además de documentación y ejemplos en los lenguajes que usa su equipo.
Para negocios cuya búsqueda con IA ha superado su configuración de demostración. Trasladamos su base de datos de búsqueda a una configuración de producción que soporta el crecimiento y los fallos, con un cambio sin tiempo de inactividad.
Construimos un entorno que busca y optimiza prompts de forma programática frente a tu conjunto de evaluación, tratando la ingeniería de prompts como un problema de optimización medible. Converge en prompts que superan a los escritos a mano.
Para equipos que necesitan calificar a gran escala los resultados de una IA. Creamos un juez de IA que puntúa las respuestas según su rúbrica y lo contrastamos con valoraciones humanas para que pueda fiarse de sus puntuaciones.
Para negocios cuyo chatbot frustra a los clientes cuando se atasca. Creamos un chatbot que responde con sus contenidos y pasa la conversación, con todo el contexto, a una persona cuando no está seguro o cuando el cliente lo pide.
Construimos un conjunto de prueba de referencia rigurosamente curado para tu tarea de IA, con cobertura equilibrada, etiquetas de expertos y casos límite dirimidos. Se convierte en la verdad de referencia contra la que se ejecutan todas las evaluaciones y comprobaciones de regresión.
Para negocios cuya búsqueda con IA se queda obsoleta o cuesta una fortuna reconstruir cada noche. Creamos un flujo que actualiza solo lo que ha cambiado, con comprobaciones de que la búsqueda se mantiene coherente.
Instrumentamos tu infraestructura de IA para atribuir el gasto en GPU y tokens a equipos, funcionalidades y clientes, y sacar a la luz desperdicios como GPU inactivas y modelos sobredimensionados. Obtienes una visión de costes en vivo y acciones de ahorro concretas.
Para equipos técnicos que ya ejecutan su software en Kubernetes y ahora tienen sus propios modelos de IA que servir. Montamos un servicio de modelos que escala hacia arriba cuando sube el tráfico, hacia abajo cuando hay calma y despliega con seguridad nuevas versiones del modelo.
Construimos una capa que restringe la salida del modelo a un esquema JSON o una gramática estrictos para que el código posterior nunca falle por respuestas mal formadas. Las salidas no válidas se restringen en el momento de la generación o se reparan y se vuelven a validar.
Construimos un pipeline que encuentra y elimina contenido casi duplicado por su significado, no solo por el texto exacto, limpiando de redundancias los conjuntos de entrenamiento y las bases de conocimiento. Agrupa los elementos similares y conserva el mejor representante de cada grupo.
Entrenamos un reranker cross-encoder personalizado con tus datos de clics y relevancia para que la clasificación refleje lo que tus usuarios realmente encuentran útil. Medimos las mejoras de NDCG frente a rerankers genéricos antes de ponerlo en producción.
Desplegamos un gateway que unifica varios proveedores de modelos detrás de una sola API, con conmutación por error automática, balanceo de carga y claves independientes del proveedor. Si un proveedor se degrada o te limita la tasa, el tráfico se desplaza sin interrupciones.