Diagnóstico
Entrevistas con la operación, mapa de procesos e inventario de datos. Priorizamos casos por impacto, viabilidad y riesgo.
- Mapa de oportunidades priorizado
- Score de madurez AI First
- Business case de los 3 primeros casos
Consultoría AI First
Tu operación, rediseñada con IA en el centro.
No se trata de pegar un chatbot al proceso actual. Diagnosticamos dónde la IA cambia la economía de tu negocio, diseñamos la arquitectura y llevamos los primeros agentes a producción — con métricas, gobernanza y costo bajo control.
- Diagnóstico
- 3 semanas
- Primer agente en producción
- 6–8 semanas
- Modelo de trabajo
- Squad + advisory
El giro
IA como recurso vs. IA como base
La mayoría de las empresas está del primer lado: herramientas sueltas, pilotos que no salen de la presentación. AI First es una decisión de arquitectura y de operación.
- Proceso
- IA añadidaFlujo antiguo con un asistente en el medio.
- AI FirstFlujo rediseñado: los agentes ejecutan, las personas deciden y auditan.
- Datos
- IA añadidaDocumentos dispersos, sin responsable.
- AI FirstContexto curado, versionado y expuesto vía MCP para los agentes.
- Calidad
- IA añadida“Se ve bien” en la demo.
- AI FirstEvals automatizados en cada cambio de prompt, modelo o herramienta.
- Costo
- IA añadidaFactura sorpresa a fin de mes.
- AI FirstCosto por tarea medido, enrutamiento entre modelos y caché.
- Riesgo
- IA añadidaPolítica genérica de “no pegues datos sensibles”.
- AI FirstGuardrails, trazabilidad y gobernanza alineada a la normativa local y a ISO/IEC 42001.
Método
Cuatro fases, una tripulación
Cada fase termina con algo que funciona o que decide. Nada de informes de 80 páginas que nadie lee.
Arquitectura y gobernanza
Diseño de la plataforma: modelos, orquestación, capa de contexto, evals y observabilidad. Políticas de uso y de datos escritas junto con legal.
- Arquitectura de referencia
- Política de IA y matriz de riesgo
- Plan de evals y métricas de éxito
Pilotos en producción
Construimos los primeros agentes con usuarios reales, humano en el loop y medición desde el día uno. Piloto que no cumple la métrica se apaga.
- Agentes en producción
- Panel de calidad y costo
- Playbook de operación
Escala y AgentOps
Los nuevos casos entran en un flujo predecible. Monitoreamos drift, costo y calidad, y capacitamos al equipo interno para operar solo.
- Backlog de casos con ROI
- Rutina de AgentOps
- Ruta de capacitación del equipo
Prácticas
Lo que separa un piloto de una operación
Prácticas que aplicamos en cada proyecto. Son las que hacen que la IA siga funcionando seis meses después del lanzamiento.
Calidad
Desarrollo guiado por evals
Antes del primer prompt, definimos qué es una buena respuesta. Conjuntos de prueba, evaluadores automáticos (incluido LLM-as-judge calibrado) y regresión en cada cambio.
Contexto
Context engineering
El modelo solo es tan bueno como el contexto que recibe. Curaduría, compresión, memoria y recuperación diseñadas como producto.
Operación
Humano en el loop por diseño
Puntos de aprobación explícitos donde el error cuesta caro. El agente propone, la persona decide, todo queda registrado.
Costo
FinOps de IA
Enrutamiento entre modelos grandes y pequeños, prompt caching y batch. Costo por tarea como métrica de producto.
Riesgo
Gobernanza continua
Guardrails de entrada y salida, red teaming, trazabilidad y revisión periódica de riesgo.
Visibilidad
Observabilidad de agentes
Tracing de cada paso del agente con OpenTelemetry: herramientas llamadas, tokens, latencia y fallas.
Técnicas
El repertorio que usamos hoy
Elegimos la técnica por el problema, no por la moda. Esta es la caja de herramientas actual — y cambia cada trimestre.
Agentes
- Tool use y structured outputsRespuestas tipadas y llamadas a herramientas confiables.
- Model Context Protocol (MCP)Conectores estandarizados entre agentes, sistemas y datos.
- Orquestación multiagentePlanificador, ejecutores y revisor con roles claros.
- Agent-to-agent (A2A)Agentes de sistemas distintos cooperando por protocolo.
- Computer useAutomatización de interfaces legadas sin API.
Conocimiento
- RAG híbrido con rerankingBúsqueda vectorial + léxica, con reordenamiento por relevancia.
- GraphRAGGrafos de conocimiento para preguntas que cruzan entidades.
- Memoria de largo plazoAgentes que recuerdan preferencias y decisiones anteriores.
- Contextos largos con cachéDocumentos completos en el contexto a costo controlado.
Modelos
- Enrutamiento de modelosEl modelo adecuado para cada tarea, por costo y calidad.
- Small language modelsModelos compactos para tareas específicas y on-premise.
- Fine-tuning con LoRAAjuste fino liviano cuando el prompt no alcanza.
- Datos sintéticosGeneración controlada de casos de prueba y de entrenamiento.
Interfaces
- Agentes de voz en tiempo realAtención por voz con latencia de conversación.
- Generative UIInterfaces armadas por el agente según la tarea.
- Copilotos integradosIA dentro del sistema que el equipo ya usa.
Radar de herramientas
Nuestra lectura del ecosistema
Herramientas que usamos o seguimos de cerca, por capa del stack. Somos agnósticos: la recomendación final depende de tu contexto.
Lectura de oct/2026
Modelos
- Claude
- GPT
- Gemini
- Llama
- Mistral
- Qwen
Orquestación
- Claude Agent SDK
- LangGraph
- OpenAI Agents SDK
- Mastra
- CrewAI
Datos y RAG
- pgvector
- Qdrant
- LlamaIndex
- Weaviate
- Neo4j (GraphRAG)
Evals y observabilidad
- Langfuse
- promptfoo
- Braintrust
- Arize Phoenix
- OpenTelemetry GenAI
Protocolos
- MCP
- A2A
Ingeniería asistida
- Claude Code
- Cursor
- GitHub Copilot
Infra y serving
- AWS Bedrock
- Vertex AI
- Azure AI Foundry
- vLLM
- Ollama
No tenemos acuerdos comerciales con los proveedores citados. El radar se revisa cada trimestre.
Autodiagnóstico
¿Dónde está tu empresa hoy?
Cinco preguntas, dos minutos. Es una lectura inicial — el diagnóstico completo lo cruza con datos reales de la operación.
Formatos
Cómo podemos trabajar juntos
3 semanas · alcance cerrado
Diagnóstico AI First
Para quien necesita decidir dónde invertir antes de construir.
- Mapa de oportunidades
- Score de madurez
- Roadmap de 2 trimestres
Desde 3 meses
Squad AI First
Para llevar agentes a producción con una tripulación dedicada.
- Arquitectura y gobernanza
- Pilotos en producción
- AgentOps y capacitación
Mensual
Advisory continuo
Para equipos internos que quieren un socio de revisión y dirección.
- Revisión de arquitectura
- Curaduría del radar
- Sesiones con liderazgo
Preguntas que escuchamos
Antes de la primera conversación
- ¿Necesito tener los datos organizados antes de empezar?
- No. Organizar el contexto correcto es parte del trabajo — y suele ser menor de lo que parece cuando nos enfocamos en los casos priorizados.
- ¿Con qué modelo de IA trabajan?
- Con el que tenga más sentido para cada tarea. Diseñamos para cambiar de modelo sin reescribir el producto.
- ¿Mis datos van a entrenar modelos de terceros?
- No. Usamos contratos y APIs corporativas sin retención para entrenamiento, y opciones on-premise cuando el riesgo lo exige.
- ¿Y si el piloto no da resultado?
- Toda iniciativa nace con una métrica de éxito. Si no se cumple, lo apagamos y reasignamos el esfuerzo — eso también es resultado.
¿Diseñamos tu operación AI First?
Una conversación de 45 minutos con quien va a conducir el proyecto. Sales con una lectura honesta del punto de partida.