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.
Para despachos que manejan documentos confidenciales y quieren ayuda de IA pero no pueden permitir que nadie, ni siquiera el anfitrión del servidor, lea los datos. Montamos un modelo de IA dentro de un área de cómputo sellada y cifrada y le damos una prueba de que sus datos se quedaron dentro.
Para negocios enterrados en correos, documentos y notas que mencionan números de pieza, códigos de producto u otros datos que el personal copia a mano. Entrenamos una IA para extraer esos datos automáticamente y volcarlos en una hoja de cálculo o un sistema.
Construimos un clasificador que dirige los mensajes, tickets o consultas entrantes a la intención y el equipo correctos, con puntuaciones de confianza y una categoría para intenciones desconocidas. Se reentrena a partir de las correcciones para que la precisión aumente con el tiempo.
Para marcas y agencias que necesitan muchas imágenes de producto y de campaña con un estilo coherente. Montamos un generador de imágenes privado entrenado con sus productos y su estilo, para que su equipo cree imágenes fieles a la marca sin pagar por cada una.
Añadimos marcas de agua y procedencia del contenido a los textos o imágenes generados por su IA para que los resultados puedan detectarse y rastrearse hasta su sistema. Esto respalda el etiquetado de contenido de IA, la protección de la marca y la investigación de usos indebidos.
Construimos una plataforma de captura de feedback dentro del producto y de etiquetado que convierte las señales de los usuarios y las decisiones de los revisores en datos de entrenamiento estructurados. Cierra el ciclo desde la salida en producción hasta la siguiente mejora del modelo.
Para equipos que usan un asistente de IA sobre sus documentos y no saben si un cambio mejora o empeora las respuestas. Creamos un banco de pruebas que puntúa lo bien que su sistema encuentra los documentos correctos y se vuelve a ejecutar tras cada cambio.
Para empresas cuyos modelos de IA se quedan obsoletos a medida que cambian los clientes y los productos. Creamos un flujo que reentrena su modelo cuando llegan datos nuevos, lo prueba y solo lo pone en producción si rinde al menos tan bien como el anterior.
Para negocios que quieren que los clientes hablen con una IA por teléfono o en su aplicación y tengan un diálogo natural. Creamos el motor de voz que escucha, responde con su propia información y contesta hablando, dejando que quien llama interrumpa como en una conversación real.
Para tiendas y sitios de reservas cuyas recomendaciones solo funcionan con clientes habituales. Añadimos una capa que sugiere buenos productos a visitantes completamente nuevos y da una oportunidad justa a los productos nuevos, usando cómo son los artículos y el contexto de la visita.
Para empresas de software cuya IA debe producir respuestas que se puedan comprobar automáticamente, como consultas a bases de datos o código que debe superar pruebas. Entrenamos tu modelo con tu propio verificador para que aprenda de lo que es realmente correcto.
Para empresas cuyas facturas de IA no dejan de crecer sin saber quién usa qué. Ponemos una única pasarela delante de todo su tráfico de IA que etiqueta cada solicitud con el equipo, envía los costes a sus códigos financieros y almacena en caché las solicitudes repetidas para ahorrar dinero.
Para empresas de software cuya función de IA más usada es lenta por el código que rodea al modelo y no por el modelo. Reescribimos ese único camino lento en un lenguaje de sistemas rápido, manteniendo la misma interfaz para que nada más en su producto cambie.
Para empresas que ejecutan un agente de IA como un simple script que vuelve a empezar cada vez que algo falla. Lo trasladamos a un motor de flujos de trabajo duradero en el que cada paso se guarda, un fallo se reanuda donde se detuvo y acciones como pagos o correos nunca se producen dos veces.
Para organizaciones con una biblioteca muy grande de documentos propios, como manuales técnicos o archivos de investigación. Seguimos entrenando un modelo abierto con esa biblioteca para que entienda de verdad las palabras de su sector y después lo afinamos para sus tareas.
Para empresas cuya IA toma decisiones que los clientes pueden cuestionar más adelante. Registramos cada decisión con su entrada, versión del modelo y resultado en un registro que no se puede editar, para que puedas mostrar exactamente lo que pasó meses después.
Para empresas que ejecutan modelos de IA en ordenadores pequeños en muchas sedes, como cámaras en tiendas o sensores en plantas. Montamos una gestión central que despliega con seguridad las actualizaciones de modelos, vigila la salud y la precisión de cada sede y da marcha atrás si algo sale mal.
Para plantas en las que la misma bomba o motor tiene un identificador distinto en cada sistema de monitorización. Los unificamos en un único registro de activo y creamos un almacén de datos compartido, para que cada modelo e informe vea juntos todos los datos de cada máquina.
Para equipos de ingeniería de enzimas que solo pueden fabricar una fracción de los diseños que imaginan. Ajustamos una IA de proteínas con sus propios resultados de ensayos para que puntúe miles de secuencias candidatas al día antes de que ninguna pase al laboratorio.
Para equipos de ingeniería que esperan horas por cada simulación. Entrenamos un sustituto rápido de IA con tus simulaciones anteriores y datos reales de sensores para que los ingenieros obtengan respuestas casi inmediatas dentro de sus herramientas de diseño.
Para químicos analíticos que pasan horas deduciendo estructuras a partir de espectros de RMN o de masas. La IA, ajustada con sus estructuras confirmadas, sugiere estructuras candidatas ordenadas desde su software de espectroscopía.
Para ingenieros cuyas simulaciones se alejan de lo que la planta o el laboratorio miden realmente. Encontramos los parámetros físicos desconocidos que hacen que tu simulador coincida con las mediciones reales, y lo repetimos automáticamente a medida que llegan datos nuevos.
Para equipos de software cuyas pruebas pasan pero aun así se les escapan errores. Encontramos las rutas de código que tus pruebas no protegen de verdad, escribimos pruebas nuevas justo para ellas y añadimos una comprobación que impide fusionar una cobertura de pruebas más débil.
Para empresas que operan un sistema crítico cuyos autores ya no están. Observamos lo que el código hace realmente con tráfico de prueba, creamos un mapa con búsqueda de su comportamiento y escribimos pruebas que lo fijan antes de que nadie lo cambie.
Para equipos de software cuyos ingenieros sénior escriben una y otra vez los mismos comentarios de revisión. Entrenamos un bot de revisión con sus propias revisiones pasadas, incluidos los comentarios que llevaron a cambios y las fusiones que luego se revirtieron, para que dé a cada nueva pull request una primera revisión al estilo de su equipo.
Para empresas de software que pagan por IA en cada petición de usuario. Medimos qué modelo de IA es suficientemente bueno para cada tipo de petición usando tus propias respuestas anteriores, y luego dirigimos cada petición al más barato que lo supera.
Para empresas cuyo asistente de IA responde a partir de sus documentos pero a menudo se equivoca. Averiguamos si está recuperando los documentos equivocados o interpretando mal los correctos, arreglamos la búsqueda y reconstruimos su índice.
Para productos en los que los usuarios hacen una y otra vez preguntas parecidas. Guardamos las buenas respuestas de IA y las reutilizamos cuando una nueva pregunta significa lo mismo, para que dejes de pagar de nuevo por respuestas que ya tienes.
Para empresas con muchos registros de uso de IA y una tarea que los modelos generales siguen haciendo mal. Convertimos tus peticiones anteriores y las correcciones de tu equipo en un conjunto de entrenamiento, entrenamos tu propio modelo ajustado y demostramos si supera al estándar.
Para empresas con funciones de IA y una bandeja de soporte llena de errores pasados. Convertimos los tickets cerrados y las correcciones de tu equipo en pruebas que tu IA debe superar, las ejecutamos en cada cambio e informamos de lo que falla.
Para empresas que usan varias funciones de IA y pierden la pista de lo que cuestan y de lo bien que funcionan. Cada solicitud se rastrea desde la pregunta hasta el resultado, de modo que ve el gasto y la calidad juntos por cada función.
Para empresas cuya factura de la nube no deja de crecer. Medimos lo que sus servicios usan realmente durante un ciclo completo de mucho trabajo, los redimensionamos, añadimos un autoescalado razonable y capacidad de reserva más barata, y volvemos atrás automáticamente si algo se ralentiza.
Su equipo hace preguntas en el chat como '¿qué tiendas vendieron menos paraguas este mes?' y obtiene una respuesta extraída de su propia base de datos, con el procedimiento a la vista.
Construimos y desplegamos la conexión que permite a los asistentes de IA iniciar sesión en tu producto y usarlo en nombre de tus clientes, con los límites que fijes.
Cuando el modelo de IA que usa su producto va a dejar de estar disponible, le trasladamos a un sustituto y comprobamos con sus solicitudes reales que funciona igual de bien antes del cambio.
Tomamos el modelo de predicción que alguien creó en un notebook, lo hacemos funcionar de nuevo y lo ejecutamos como un servicio en regla que sus sistemas pueden usar, con comprobaciones de que sigue funcionando.
Cada modelo de IA o conjunto de datos que descarga su equipo se revisa automáticamente en busca de código dañino oculto y problemas de licencia antes de que pueda usarse.
Recopilamos grabaciones de sensores de su dispositivo, entrenamos un modelo diminuto que reconoce los eventos que le interesan y lo adaptamos al chip de su dispositivo.
Antes de que un modelo de IA entrenado con sus datos privados entre en producción, comprobamos si se le puede hacer repetir esos datos y bloqueamos su lanzamiento si es así.
Agrupamos por temas todo lo que los usuarios preguntan a su función de IA y mostramos qué tipos de solicitudes gestiona mal, para que sepa qué corregir a continuación.
Antes de que cada actualización de su chatbot entre en producción, se ejecutan contra él cientos de conversaciones de práctica realistas y le mostramos dónde falló.
Creamos un modelo que clasifica sus registros en sus propias categorías usando reglas de sus expertos en lugar de meses de etiquetado manual.
Añadimos una comprobación de confianza a su modelo de IA existente para que solo actúe automáticamente cuando tiene una seguridad fiable, y envíe el resto a su equipo.
Encontramos los tipos concretos de casos en los que su modelo de IA comete errores, les ponemos nombre y seguimos comprobándolos después de cada actualización.
Añadimos a su software una función con la que cada uno de sus clientes puede entrenar su propia versión de su IA con sus datos, probada antes de entrar en producción.
Empaquetamos su producto de IA para que sus clientes puedan instalarlo y actualizarlo en sus propios servidores o cuentas en la nube, con claves de licencia.
Entrenamos un modelo de sugerencias de código con su propio código y lo ejecutamos en sus servidores, para que sus desarrolladores reciban sugerencias acordes a su código sin que este salga de su empresa.
Colocamos un punto de control entre los agentes de IA y tus sistemas de negocio para que solo puedan hacer lo que permitas, y cualquier acción arriesgada espera la aprobación de una persona.
Reducimos la base de datos de búsqueda que hay detrás de sus funciones de IA, comprobamos con sus búsquedas reales que los resultados siguen siendo igual de buenos y le avisamos si no es así.
Usamos su historial de búsquedas y clics para estimar cómo habría funcionado un nuevo modelo de ranking o de recomendación antes de probarlo con clientes reales.
Jugadores de IA juegan cada nueva versión de su juego buscando cierres inesperados, lugares donde los jugadores se atascan y dificultad injusta, y los registran en su lista de errores con repeticiones.
Sus usuarios describen con palabras cotidianas la regla, el filtro o la fórmula que quieren, y su producto la escribe por ellos, verificada antes de usarse.
Todas las herramientas de programación con IA dicen ser las mejores. Convertimos sus propias correcciones de errores anteriores en una prueba privada, ejecutamos las herramientas sobre ella y le mostramos cuál funciona realmente mejor con su código.
Si su software de ingeniería o análisis tarda horas, trasladamos sus cálculos más pesados a procesadores gráficos y comprobamos que los resultados coinciden con los originales.