IA donde realmente amplifica.
Ayudamos a las empresas a adoptar LLMs para obtener valor real — no «una red neuronal para la nota de prensa». Desde la auditoría de procesos y la estrategia hasta agentes en producción, sistemas RAG y formación del equipo.
Vivimos a diario en Cursor, Claude, GPT, Gemini y decenas de herramientas de nicho. Sabemos dónde la IA ahorra horas — y dónde solo estorba. Ayudamos a evitar las trampas evidentes.
Formatos de colaboración
Estrategia IA
Auditoría de procesos, mapa de oportunidades, ROI, roadmap a 6–12 meses.
Sistemas RAG
Bases de conocimiento corporativas consultadas vía LLM. Respuestas precisas con citas a la fuente.
Agentes IA
Para soporte, ventas y operaciones. No bots parlanchines — ejecutores: tool use, memoria, guardrails.
Formación del equipo
Talleres de uso productivo de Claude / GPT / Cursor. Rituales IA, librerías de prompts, plantillas de automatización.
Fine-tuning
SFT, DPO, destilación, evaluación de calidad, despliegue seguro. Cuando un modelo general ya no llega.
Evaluación & seguridad
Bucles de eval, regresiones sobre prompts, monitorización de alucinaciones, defensa frente a prompt injection.
Caja de herramientas
Elegimos modelo y orquestación según la tarea. Modelos abiertos cuando son lo bastante fuertes; frontier cuando la tarea lo exige.
Cómo arrancamos un proyecto
Sesión de discovery
1–2 semanas: auditoría de procesos, mapa de oportunidades, estimación de ROI. Sin compromiso de continuar.
Proyecto piloto
1–2 meses: un caso real (p. ej. un copiloto de IA para soporte). Lanzamiento a producción con métricas.
AI Resident
3+ meses: acompañamiento de largo plazo, evolución, formación. Nos convertimos en tu departamento de IA.
Respondemos las preguntas habituales por adelantado
¿Por dónde empezar la adopción de LLM en una empresa?
Por una sesión corta de discovery: 1–2 semanas de auditoría de procesos, mapa de oportunidades y estimación de ROI — sin compromiso de continuar.
¿Qué modelos utilizan?
Claude (Sonnet, Opus), GPT-5 y 4.1, Gemini 2 Flash/Pro y modelos abiertos Llama, Qwen y DeepSeek. Elegimos por calidad, coste, latencia y requisitos on-prem.
¿En qué se diferencia RAG del fine-tuning?
RAG inyecta documentos relevantes en el prompt en el momento de la consulta — ideal para conocimiento actual y cambiante. El fine-tuning modifica los pesos del modelo — mejor para estilo, formato y patrones estables. A menudo se combinan.
¿Cómo miden la calidad de una IA?
Montamos bucles de evaluación: un dataset de consultas reales, tests automáticos LLM-as-judge, controles de regresión en cada release y métricas de alucinaciones. Nada de «parece mejor, va».
¿Dónde podría amplificar la IA tu negocio?
Una hora de consultoría gratuita: revisamos tus procesos y encontramos 3–5 puntos donde los LLMs se amortizan en un trimestre.