Qué resolvemos
- Pruebas de concepto de IA que nunca llegan a producción.
- Agentes sin observabilidad ni control de coste.
- RAG con calidad inconsistente sobre datos propios.
- Procesos manuales que un LLM puede automatizar bien.
Cómo lo hacemos
- Diseño de evaluaciones antes de elegir modelo.
- Pipeline de prompts versionado y verificable.
- Métricas de latencia, coste y calidad por funcionalidad.
- Guardrails y respuesta determinista cuando algo se sale de lo esperado.