Ingeniería de IA.Del diseño a la producción.
Entornos para agentes y personas · Agentic AI · Sistemas multisensoriales · Workflows y pipelines
Implementamos IA en empresas, instituciones y educación — desde procesos y agentes hasta sistemas que conectan software, sensores, robótica y datos del mundo real.
- Cientos de horas de trabajo ahorradas al año
- Más productividad, el mismo equipo
- Las competencias en IA se quedan en tu empresa
Elige la necesidad.
Nosotros elegimos la solución.
Un vistazo rápido a
lo que nos da credibilidad.
Cómo empezamos
La conversación depende de la etapa en la que estás.
Primero ordenamos el contexto.
Hablamos de objetivos, procesos, datos, equipo y limitaciones. A veces el mejor paso es una implementación, a veces una formación, y a veces decidir que la IA no es la respuesta adecuada aquí.
- Identificar el objetivo, el proceso y los datos
- Evaluar el riesgo, el sentido y la prioridad
- Propuesta del siguiente paso más razonable
Un proyecto con un objetivo claro.
Describe el objetivo de negocio, la forma de trabajar actual, los datos disponibles y las limitaciones de la organización. Con esa base evaluamos si la IA puede mejorar realmente el proceso y qué dirección de trabajo tiene sentido.
- Identificar el objetivo, los datos y las limitaciones
- Evaluar si la IA tiene sentido práctico aquí
- Dirección recomendada para los siguientes pasos
Implementamos tecnologíaque nosotros mismos mantenemos en producción.
Atomoshi, Prawigo, PrismEve — son nuestros propios productos, en marcha 24/7. Toda tecnología nueva, todo framework de agentic AI, toda integración la validamos antes en nuestra producción. Cuando te la proponemos, lleva semanas o meses de funcionamiento real a sus espaldas — no un demo, no un POC, no una promesa de marketing.
Los sistemas mal diseñados causan más pérdidas que beneficios. Por eso implementamos en pasos pequeños — con KPI, con ROI, con un plan de salida. No automatizaciones radicales end-to-end, sino evolución medible.
Qué evitar
Un agente que gestiona un proceso de ventas de 12 pasos end-to-end sin control humano amplifica los errores en lugar de contenerlos. Cada fallo se propaga en cascada a los pasos siguientes.
LangChain, CrewAI, Autogen — casi todos por debajo de la versión 1.0. Breaking changes cada pocas semanas. Un stack construido sobre ellos hay que reescribirlo más rápido de lo que entregas valor.
DELETE en la base de datos, enviar una factura, transferir fondos, publicar en redes sociales. Sin una puerta de aprobación, cada alucinación termina en consecuencias reales.
Un bucle de agente mal configurado puede quemar el presupuesto mensual en una hora. Sin rate-limits, sin alertas, sin límites por sesión = sin control.
Sin eval sets, sin regression tests, sin validación de esquema en la salida — el viernes funciona, el lunes devuelve basura. La producción no perdona.
Todo el sistema montado sobre GPT-4o, Claude o Gemini — sin capa de abstracción. Un cambio de precios o el deprecation del modelo obliga a semanas de migración.
Qué hacer
Un proceso, un dominio, un KPI medible. Cuando se estabilice, amplía. El primer agente de la organización no debería ser el más difícil.
Antes de implementar IA, establece un baseline: tiempo de gestión, coste del proceso, error rate, número de correcciones y nivel de implicación del equipo. Después de la implementación, mide los mismos indicadores de forma periódica. Solo así sabrás si la IA mejora realmente el trabajo o se convierte en otro coste sin impacto medible.
El agente prepara, la persona aprueba. La puerta de control es barata de mantener, pero elimina el 95 % de los desastres. La autonomía total es el último paso, no el primero.
El panorama de la IA cambia cada semana — probarlo todo no tiene sentido. Preselecciona los modelos más prometedores a partir de benchmarks públicos y opiniones de profesionales, y luego valida su utilidad real en un pipeline o workflow vivo. Los tests sintéticos mienten, los datos reales no — solo el contexto de producción da conclusiones acertadas a tiempo.
Trazas de cada decisión del agente, logs de cada llamada a herramienta, dashboards de latencia y coste. Sin esto, depurar un agente en producción es un callejón sin salida.
Feature flag en cada implementación agentic. ¿Fallo? Vuelves al proceso manual con un solo interruptor, no con una semana de refactorización. Seguridad > velocidad.
Una implementación segura de IA no es un sprint. Es una serie de iteraciones medibles, cada una de las cuales deja a la organización más sabia — y a la infraestructura más resistente.
Persona y agente de IA —juntos en un mismo entorno.
Trabajamos con tres modelos probados de colaboración con IA. A cada proyecto le asignamos el adecuado — según el riesgo, el sector y el equipo del cliente.
Objetivos comunes
Un equipo, una dirección.
Resultados reales
Ejecución más rápida, mejores decisiones.
- 01HAT — Human-Agent Teaming
Persona y agente como socios
La persona y el agente de IA tratados como miembros del equipo en igualdad — operan en el mismo entorno, realizan las mismas acciones y se intercambian tareas durante el proceso.
- 02Agentic Environment · Shared Workspace
El agente usa el ordenador como una persona
El agente de IA hace clic, usa el navegador y maneja los programas exactamente igual que un operador — en la misma interfaz. Esta capacidad se conoce como Computer Use o entorno compartido (Shared Workspace).
- 03HITL — Human-in-the-loop
La IA trabaja, la persona supervisa
La IA ejecuta el trabajo de forma autónoma, pero la persona tiene visibilidad en directo del mismo entorno — puede verificar sobre la marcha, aprobar decisiones o tomar el control de las tareas.
Para el cliente esto significa: control total del proceso, trazabilidad de cada decisión y una implementación segura — sea cual sea la escala de la automatización.
Elige el área.Nosotros vamos a lo concreto.
Lo que construimos.En producción, no en demos.
Hablemos
Un problema o un proyecto concreto.
¿No sabes por dónde empezar? Cuéntanos el contexto y el objetivo. ¿Ya tienes un proyecto concreto? Escríbenos qué quieres lograr y cuáles son las limitaciones.