IA aplicada a tu operación — no a una demo de feria.
Integramos modelos fundacionales y agentes especializados en flujos de negocio reales. RAG con tus datos, fine-tuning cuando vale la pena, evaluaciones serias antes de producción, MLOps con observabilidad y monitoreo de drift. CyberFort Lab —plataforma que ayudamos a construir— es la prueba: opera 24/7 con 9 agentes especializados.
Problemas recurrentes
- 01Equipo "quiere usar IA" sin un caso de uso claro
- 02POC de chatbot que funciona en demo pero alucina con clientes reales
- 03Modelo en producción sin evaluaciones — no sabes si está peor que el mes pasado
- 04Costos de OpenAI / Anthropic que se disparan cada vez que sube el tráfico
- 05Equipo legal preocupado por privacidad de datos en prompts
Qué entregamos
- 01Priorización honesta de casos de uso por ROI vs riesgo
- 02Agentes con guardrails, evals y observabilidad — no chatbots ingenuos
- 03RAG sobre tu data corporativa con segregación de permisos
- 04Pipelines MLOps: deploy, monitoring, drift detection, rollback
- 05Optimización de costos: routing por modelo, caching, batch processing
- 06Capacitación al equipo en prompting, evals y operación de agentes
Casos concretos donde lo hicimos
- Caso 01
CyberFort Lab (plataforma que ayudamos a construir): 9 agentes IA en producción 24/7 ejecutando auditorías de infraestructura, detección de amenazas y generación de reportes ejecutivos con firma eIDAS
- Caso 02
E-commerce: motor de recomendaciones (vector DB + collaborative filtering) + agente de soporte de primer nivel con RAG sobre el catálogo
- Caso 03
Fintech: scoring crediticio con explicabilidad SHAP — aprobado por superintendencia, no es caja negra
- Caso 04
Banca: detección de fraude con monitoreo de drift, fall-back a reglas determinísticas cuando el modelo no está seguro
Cifras y empresas anonimizadas o públicas con autorización. Referencias detalladas bajo NDA.
Stack típico que dominamos
Preguntas que más recibimos
01¿En qué casos NO recomiendan usar IA?
Cuando el problema se resuelve con reglas determinísticas (más barato, más auditable). Cuando no tienes datos de calidad. Cuando el costo del error es muy alto y no aceptas alucinaciones. Cuando tu equipo no puede operar el modelo después de la entrega.
02¿Qué modelos usan: OpenAI, Anthropic, modelos abiertos?
Los tres. Anthropic Claude para tareas complejas con reasoning. OpenAI GPT para volumen y costo. Modelos abiertos (Llama, Qwen) cuando la latencia, soberanía de datos o costo lo justifica. Routing inteligente por tipo de tarea baja costos 40-60%.
03¿Cómo evalúan que un agente está listo para producción?
Conjunto de evaluaciones (golden set, casos adversariales, métricas operativas) que corre en CI cada vez que cambia el prompt o el modelo. Un agente solo va a producción si supera el umbral acordado. Y se monitorea drift en producción.
Cómo entramos con este pilar
Industrias donde más aplicamos ia
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