ES EN Aplicar

Servicios

Cuatro capacidades. Una sola exigencia.

Nos organizamos por capacidad, no por industria. La especificidad la da el trabajo —el problema real, sus restricciones y sus datos— no una plantilla por sector.

01

Ingeniería de IA

Llevamos la IA de piloto a producción, con métricas de ROI y no una demo.

Problema
El 88% de las empresas usa IA, pero la mayoría de los pilotos nunca llega a producción ni mide su impacto.
Solución
Copilotos, asistentes y agentes embebidos en el flujo de trabajo real, sobre pipelines de datos→modelo que sostienen el resultado en el tiempo.
Cómo
Evaluación rigurosa y observabilidad desde el primer día: cada modelo se mide, se monitorea en vivo y se itera contra un objetivo cuantificado.
Resultado
IA en producción, integrada en el negocio, con un indicador de ROI definido antes de escribir la primera línea.
  • Copilotos y asistentes embebidos en el flujo de trabajo, no en una pestaña aparte.
  • RAG sobre tus propias fuentes, con citación y control de alucinaciones.
  • Agentes que ejecutan tareas acotadas con barandas y trazabilidad.
  • Pipelines de datos→modelo reproducibles, versionados y desplegados.
  • Evaluación y observabilidad: métricas de calidad, costo y latencia en vivo.
Stack
  • Python
  • LLMs
  • RAG
  • MLOps
  • AWS
02

Producto a medida

Producto digital end-to-end, construido bajo tus restricciones reales.

Problema
Las herramientas genéricas obligan al negocio a doblarse a su forma; el producto a medida hecho sin rigor envejece igual de rápido.
Solución
Descubrimiento, arquitectura y construcción de web, móvil y APIs por un equipo de élite que es dueño del problema de principio a fin.
Cómo
Iteramos contra el uso real, con entregas frecuentes y decisiones de arquitectura documentadas; propiedad end-to-end, sin traspasos.
Resultado
Un producto que encaja exactamente en tu operación, mantenible y listo para crecer —no un prototipo que hay que reescribir.
  • Descubrimiento que acota el alcance al problema que de verdad mueve la aguja.
  • Arquitectura pensada para las restricciones reales: escala, presupuesto y equipo.
  • Web y móvil con foco en rendimiento, accesibilidad y detalle.
  • APIs y servicios diseñados para integrarse, no para encerrarte.
  • Propiedad end-to-end: del primer boceto a producción y su operación.
Stack
  • TypeScript
  • React
  • Node
  • Astro
  • PostgreSQL
03

Modernización

Reescribimos sistemas heredados sin detener el negocio.

Problema
El sistema heredado sostiene la operación pero frena cada cambio; reemplazarlo de un solo golpe es un riesgo que pocos pueden asumir.
Solución
Estrangulamiento incremental: rodeamos el sistema viejo y migramos pieza por pieza, manteniéndolo en producción todo el tiempo.
Cómo
Cada hito reduce un riesgo concreto y es reversible; medimos cobertura, rendimiento y deuda en cada paso.
Resultado
Una base moderna y mantenible, alcanzada sin una sola ventana de caída y con el riesgo bajando hito a hito.
  • Mapa de dependencias y plan de migración por capas, no big-bang.
  • Patrón de estrangulamiento: lo nuevo convive con lo viejo y lo va sustituyendo.
  • Refactor con pruebas que blindan el comportamiento antes de tocarlo.
  • Migración a la nube y CI/CD para entregar con seguridad y frecuencia.
  • Observabilidad para probar, en cada hito, que el riesgo bajó.
Stack
  • Refactor
  • Cloud
  • CI/CD
  • Observabilidad
04

Data y plataformas

Los cimientos sobre los que la IA deja de ser un piloto y se vuelve infraestructura.

Problema
Sin cimientos de datos confiables, cada iniciativa de IA se reconstruye desde cero y ninguna se vuelve infraestructura.
Solución
Plataformas de datos, pipelines y gobernanza que convierten datos dispersos en una base única, fiable y consultable.
Cómo
Diseñamos para linaje, calidad y costo: cada dato tiene origen, dueño y contrato, y cada pipeline es observable.
Resultado
Una base de datos sobre la que producto e IA se construyen una vez y se reutilizan, en lugar de empezar de cero cada vez.
  • Data warehouse y modelado pensados para analítica y para alimentar modelos.
  • Pipelines ETL e ingesta en streaming, versionados y monitoreados.
  • Gobernanza, linaje y calidad de datos como parte del diseño, no un añadido.
  • Plataformas internas que dan autoservicio a los equipos sin perder control.
  • Base lista para IA: datos confiables que la vuelven infraestructura, no piloto.
Stack
  • Data Warehouse
  • ETL
  • Streaming
  • Governance

Cómo empezamos

No publicamos precios. Cada compromiso se dimensiona contra tu problema, tu contexto y el resultado que hay que mover —no contra una tarifa de catálogo.

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El siguiente paso

¿Tienes un reto que exige a los mejores ingenieros?

Revisamos cada aplicación personalmente. No trabajamos con todos —y ese es justamente el punto.

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