Sistemas de IA y Agentes
Diseñamos sistemas de IA que entienden tus datos y trabajan como parte de tu equipo.
Problemas típicos que resolvemos
- Conocimiento disperso en documentos, Notion y CRMs — sin un único lugar donde preguntar.
- Operaciones y soporte repetitivos que podrían ser resueltos por IA con las guardas adecuadas.
- Necesitas orquestación a medida (agentes + RAG + tus APIs), no un chatbot genérico.
Qué construimos
- Sistemas RAG sobre tus documentos internos, bases de conocimiento y datos — para que tu equipo (y los agentes) puedan consultarlos con fiabilidad.
- Agentes de IA para operaciones, investigación y atención al cliente — con flujos claros y humano-en-el-bucle cuando haga falta.
- Orquestación a medida con FastAPI, Supabase, Neo4j y búsqueda vectorial — adaptada a tu stack y requisitos de cumplimiento.
Cómo trabajamos
- 1. Descubrimiento y diseño — Mapeamos tus casos de uso, fuentes de datos y criterios de éxito.
- 2. Prototipo en 2–3 semanas — Una prueba de concepto funcionando con tus datos, para que veas valor antes de escalar.
- 3. Escalado y observabilidad — Pipelines listos para producción, supervisión y responsabilidad clara.
Casos de uso ejemplo
- RAG interno “pregunta a tus documentos” para producto y legal — reduciendo el tiempo de encontrar respuestas.
- Agentes de investigación en varios pasos que consultan tu BD y APIs externas, con resúmenes y citas.
- Triaje de soporte y borradores de respuesta sobre tickets y base de conocimiento, con revisión humana.
Por qué sistemas de IA a medida
Los chatbots genéricos no pueden acceder a tus datos internos ni aplicar tus reglas de negocio. Construimos sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) que fundamentan las respuestas en tus documentos y bases de datos, y agentes de IA que orquestan múltiples pasos (búsqueda, resumen, APIs) con guardas claras y humano-en-el-bucle cuando hace falta. Nuestro stack — FastAPI, Supabase, Neo4j y almacenes vectoriales — se elige por control, escalabilidad y cumplimiento para que tu IA funcione donde lo necesitas.
Recursos y lecturas
Referencias útiles sobre RAG, agentes y orquestación LLM (enlaces externos se abren en nueva pestaña).
- Python — Entorno para FastAPI y la mayoría de librerías IA/ML
- Supabase — Postgres, auth y datos en tiempo real para aplicaciones
- Neo4j — Base de datos de grafos para grafos de conocimiento
- FastAPI — Framework de APIs que usamos para orquestación y servicios
- Automatización (n8n) — Combina IA con automatización de flujos
- Web3 y RWA — Tokenización y plataformas RWA
- Todos los servicios
Siguiente paso
Cuéntanos cuál es tu mayor reto ahora. Te proponemos dónde agentes de IA o RAG pueden ayudar y cómo podría ser un primer prototipo.