Asistentes LLM & chatbots
Asistentes para soporte, ventas o equipos internos—con roles claros, reglas de respuesta seguras y fuentes trazables. Ideal cuando la información está dispersa y importan las respuestas rápidas.
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IA & Aprendizaje automático
Desarrollamos soluciones de IA que realmente ayudan en el trabajo del día a día: desde asistentes LLM y búsqueda semántica hasta predicción y automatización. Siempre con una visión objetivo clara, calidad medible e integración limpia en tus sistemas—para que la IA no se quede en una “demo”, sino que se convierta en un producto.
PoC
Validar rápido, planificar bien
RAG
Hacer el conocimiento utilizable
MLOps
Monitorización & calidad en producción
De la idea a la prueba de valor
Protección de datos & guardrails
Lo que hacemos posible para ti con IA
La IA aporta valor real cuando está integrada en los procesos: una base de datos sólida, flujos de usuario sensatos, integraciones limpias y calidad medible. Construimos soluciones que quitan presión a los equipos, hacen el conocimiento accesible y apoyan la toma de decisiones—sin la sensación de “caja negra”.
Búsqueda semántica & RAG
Sistemas de conocimiento basados en embeddings y búsqueda vectorial: documentos, tickets, Confluence, PDFs o wikis se vuelven buscables—incluida la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para respuestas precisas y contextuales.
Procesamiento de documentos & PLN
Clasificación, extracción y resumen de textos—p. ej., facturas, contratos, correos o informes. Objetivo: menos captura manual, mejor calidad de datos y procesamiento más rápido.
Pronóstico & analítica predictiva
Pronósticos de demanda, ingresos o capacidad, detección de anomalías y modelos de scoring. Para una mejor planificación, menos sorpresas y decisiones basadas en datos.
Visión por computador
Reconocimiento de imágenes para calidad, documentos o inspecciones visuales—p. ej., detección de defectos, clasificación o análisis estructurado de datos de imagen. Implementado de forma pragmática según el caso de uso.
MLOps, monitorización & operaciones
Despliegue, evaluaciones, detección de deriva, logging y bucles de feedback. Para que los modelos & asistentes sigan siendo fiables a largo plazo—incluidas actualizaciones, versionado y rollbacks.
Cómo la IA pasa de experimento a producto
Empezamos por el valor y la realidad de los datos: ¿qué decisiones, textos o flujos de trabajo deberían mejorar? Después construimos una solución con evaluación clara, guardrails e integración en tus sistemas. Esto mantiene la IA explicable, segura y medible en producción.
01
Descubrimiento & preparación de datos
Aclarar casos de uso, roles de usuario, riesgos y fuentes de datos. Resultado: un alcance claro, criterios de éxito (KPIs) y una recomendación sólida sobre si encaja RAG, ML clásico o ambos.
02
Diseño de solución & evaluación
Definir arquitectura, modelo de datos, prompts/policies, estrategia de recuperación y set de pruebas. La calidad se vuelve medible (p. ej., precisión, tasa de alucinaciones, fidelidad, latencia).
03
Implementación & integración
Entrega iterativa: pipelines de datos, índice vectorial, conectividad modelo/LLM, APIs e integración en la UI. Incluye guardrails, logging y manejo claro de errores—para que el sistema siga siendo robusto.
04
Puesta en marcha & MLOps
Despliegue controlado, monitorización, bucles de feedback y mejoras continuas. Así la IA sigue siendo fiable—aunque cambien los datos, los procesos o los requisitos.
Tecnología & estándares
DevSolux implementa la IA de forma responsable y mantenible: la calidad de datos, políticas claras, seguridad & protección de datos, y evaluación medible son estándar. Elegimos modelos y arquitectura en función de tu caso de uso—no de palabras de moda.
- LLM & RAG: embeddings, búsqueda vectorial, citas de fuentes, diseño de prompts/policies
- Evaluación: sets de prueba, métricas de calidad, checks de regresión, human-in-the-loop
- Seguridad & GDPR: minimización de datos, control de acceso, secretos, auditabilidad
- MLOps: versionado, monitorización, detección de deriva, feedback & mejora continua
Preguntas que casi siempre surgen al principio
Para preguntas de conocimiento, trabajo con textos y casos de uso de asistentes, los LLM con RAG suelen ser ideales.
Para predicciones, scoring, anomalías u optimización estructurada, el ML clásico suele ser mejor.
En muchos proyectos, la mejor solución es una combinación—dependiendo de los datos, el riesgo y la visión objetivo.
Con guardrails claros, citas de fuentes (RAG), evaluación mediante sets de prueba y checks de regresión regulares.
Además, incorporamos bucles de feedback y monitorización para que la calidad sea visible en producción—y no solo en una demo.
Sí—si se planifica correctamente. Nos centramos en minimización de datos, control de acceso, secretos seguros,
logs de auditoría y flujos de datos claros. Según los requisitos, elegimos modelos operativos adecuados
(p. ej., entornos aislados, indexación controlada, acceso al retrieval basado en roles).
Mediante APIs limpias, webhooks e integración en la UI—por ejemplo, en aplicaciones web, portales, back offices de administración o apps móviles.
Lo importante es el proceso: quién lo usa y cuándo, qué aprobaciones aplican, qué datos pueden procesarse
y cómo se revisa el resultado (human-in-the-loop, si hace falta).
Una breve descripción del caso de uso (problema, usuarios, beneficio esperado), fuentes de datos relevantes
(p. ej., documentos, tickets, CRM, logs), requisitos de calidad y cualquier restricción de cumplimiento.
Luego proponemos un siguiente paso claro—normalmente un discovery/proof-of-value con criterios medibles.
¿Listo para una IA que aporta valor medible—en lugar de solo impresionar?
Describe brevemente tu caso de uso, tus fuentes de datos y qué significa “bueno” de forma concreta. Te responderemos con un siguiente paso claro y accionable—incluida una recomendación de proof-of-value.
Empecemos