AI Product & Software Engineering
Producto, UX, arquitectura, backend, frontend, APIs, cloud e integración.
- Arquitectura de sistemas
- Integración con lo que ya existe
Cómo trabajamos
Empezamos por el problema y construimos evidencia antes de escalar.
Seis decisiones. Cada una produce algo revisable y un punto donde detenerse, corregir o continuar.
01 · Understand
Problema, usuario, workflow y baseline.
Salida
Mapa del trabajo real
Decisión al cierreContinuar, ajustar el alcance o detenerse con la evidencia disponible.
Qué se combina en cada etapa.
Generative AI & Knowledge Systems
LLMs, RAG, documentos, agentes, memoria, fuentes y evaluación.
- Recuperación con fuentes citables
- Agentes con límites explícitos
Machine Learning & Intelligent Systems
Predicción, anomalías, recomendación, optimización y deep learning cuando corresponde.
- Baseline antes de modelo
- Métrica ligada a la decisión
Computer Vision & Signals
Visión, imágenes, señales y geoespacial según el caso.
- Inspección asistida
- Series y señales
AI Trust & Operations
MLOps/LLMOps, observabilidad, costos, seguridad, privacidad, gobernanza y human-in-the-loop.
- Costo observable
- Participación humana explícita
Lo que declaramos antes de construir.
Madurez declarada
Cada demo dice qué es, en qué estado está y qué no demuestra.
Fuentes y trazabilidad
Si el sistema afirma algo, se puede seguir de dónde viene.
Evaluación antes de escalar
Definimos criterio de éxito y medimos contra él antes de proponer una construcción mayor.
Seguridad y privacidad
Datos, accesos y retención se deciden al inicio, no al final.
Participación humana
La IA propone; la persona con criterio decide y queda registrado.
Propiedad intelectual clara
El conocimiento del experto sigue siendo del experto.
Costos observables
El costo de operar el sistema se mide y se muestra.
Siguiente conversación
¿Tienes un proceso que podría pensar mejor con IA?
Empezamos por el problema. Si no es un caso para IA, lo decimos.