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SaaS & Soluciones de IA optimizadas en costes

Sistemas de IA multi-inquilino de clase empresarial, inteligencia documental fundamentada y control de tono alineado con la marca – diseñados para ahorrar hasta un 90% en alojamiento.

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Ejemplo ilustrativo

Respuesta documental de ejemplo

Elegir una pregunta preparada

1. Fragmento de ejemplo

Fragmento seleccionado

Una API de pedidos puede validar un pedido entrante, guardar sus campos y devolver un identificador de registro.

Fuente de ejemplo: api-example.md

2. Respuesta preparada

En este ejemplo, un endpoint de pedidos valida los datos antes de crear un registro. La respuesta incluye su identificador para futuras referencias.

Listo

Documentos y respuestas de ejemplo preparados; no se consulta un buscador ni un modelo.

Lo que desarrollamos

Módulo // 01● Resumen

Arquitecturas de IA multi-inquilino

Aloje miles de experiencias de IA personalizadas para clientes en una infraestructura base compartida. Utilizamos capas de adaptadores intercambiables y escalado de GPU sin servidor para reducir sus costes operativos hasta en un 90%.

Módulo // 02● Resumen

RAG (Generación aumentada por recuperación)

Chatbots y motores de búsqueda internos que responden directamente desde sus PDFs, SOPs y tickets. Precisión absoluta de los datos con citas de fuentes, búsquedas híbridas semánticas y de palabras clave, y cero riesgo de alucinaciones.

Módulo // 03● Resumen

Ajuste fino (fine-tuning) de marca

Adapte los modelos para que hablen el vocabulario de su sector, adopten una persona específica y cumplan con estrictos formatos de conformidad. Estandarice esquemas de salida para una integración óptima con sus sistemas.

Módulo // 04● Resumen

Aislamiento de datos empresariales

Seguridad de cliente real tipo 'cero confianza'. Compartimentación completa de datos corporativos mediante espacios de nombres (namespaces) por inquilino en la base de datos vectorial y limitación de tasa (rate-limiting) para evitar filtraciones.

Resumen de capacidades
Ejemplo ilustrativoListo

Seleccione una capacidad para reproducir un ejemplo preparado de su descripción.

Cómo funciona un proyecto

01
● Sin consultar
// Fase 01 //

Descubrimiento

Una a dos semanas. Mapeamos los casos de uso de mayor impacto, establecemos la línea base de sus flujos de trabajo actuales y planificamos una prueba de concepto de bajo riesgo que pueda evaluar en un mes.

02
● Sin consultar
// Fase 02 //

Construcción

De dos a seis semanas hasta un piloto funcional. Creamos flujos de datos limpios, configuramos fragmentación (chunking) semántica y evaluamos el rendimiento en base al uso real para optimizar la precisión y latencia.

03
● Sin consultar
// Fase 03 //

Entrega

Despliegue en producción con paneles de control para clientes para supervisar costes, límites de tasa y aislamiento de inquilinos, respaldado por código limpio y soporte a largo plazo.

Ejemplo del desarrollo de un proyecto
Ejemplo ilustrativoListo

Seleccione una fase para conocer su función en un proyecto de ejemplo.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes
¿Puedo permitírmelo como pequeña o mediana empresa?
Sí. Al utilizar modelos base compartidos y capas de adaptadores intercambiables, mantenemos los costes mensuales de GPU y API extremadamente bajos. Nos enfocamos primero en un caso de uso estrecho y de alto ROI para que el ahorro sea inmediato.
¿Cuánto cuesta?
Los pilotos empiezan en $15k para un copiloto de un solo caso de uso o búsqueda documental. Un despliegue multi-flujo con integraciones personalizadas suele situarse entre $40k y $80k. El coste operativo mensual depende del tamaño del equipo y volumen de uso, pero raramente supera los $1k para equipos de menos de 50.
¿Ofrecen implementaciones de IA compatibles con la Ley Orgánica de Protección de Datos (LOPD-GDD) para pymes españolas?
Sí. Todas nuestras implementaciones para pymes españolas cumplen con la LOPD-GDD (Ley Orgánica 3/2018) y el RGPD. Ofrecemos despliegues privados en infraestructura europea, firmamos contratos de encargado de tratamiento y proporcionamos documentación de cumplimiento lista para tu delegado de protección de datos. Tus datos nunca salen de la UE salvo que lo autorices explícitamente.
¿Cuánto tardan en ver valor?
Treinta días hasta un piloto funcional que tu equipo usa a diario. Noventa días hasta ahorros de tiempo medibles: establecemos la línea base del proceso manual en el descubrimiento para que la mejora sea cuantificada, no percibida. Si en la cuarta semana el equipo no lo está usando activamente, rediseñamos antes de seguir construyendo.
¿Cómo eligen el modelo adecuado para nuestra escala?
Dos factores. Complejidad de la tarea: clasificación y extracción funcionan con modelos más pequeños y económicos; flujos con razonamiento intensivo necesitan modelos de frontera. Volumen: a bajo volumen, el precio por API gana; a alto volumen, los modelos open-source autoalojados resultan más baratos. Hacemos benchmark de ambos contra tu carga de trabajo y te mostramos los números.
// Respuesta preparada
Ejemplo de una respuesta
Ejemplo ilustrativoListo

Abra una pregunta para leer su respuesta y ver aquí el ejemplo preparado.

Fuente: las respuestas de esta página

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