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IA evaluada antes de producción y solo donde se justifica.

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 de casos de uso por ROI y riesgo, incluidos los que no necesitan IA
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 del equipo

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

OpenAIAnthropicLangChainPyTorchVector DBs (Pinecone, Weaviate)ModalLlamaHugging FaceMLflowRagas

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.