IA & Tecnología

Integración LLM en flujos
Automatización (RPA + APIs)
Chatbots internos/cliente
Data pipelines & dashboards

¿Conversamos?

Cuéntanos tu proyecto

Integramos IA y herramientas tecnológicas en tus operaciones: conectores, automatizaciones y modelos evaluados para generar impacto real y medible.

01Pipeline

< AI_Pipeline />

$ run --production --optimize

INPUT

> data.collect()

> validate(schema)

> clean(rules)

PROCESS

> transform()

> ai.analyze()

> extract(features)

ML_MODEL

> train(epochs=100)

> optimize()

> evaluate(metrics)

OUTPUT

> predict(data)

> api.deploy()

> monitor(24/7)

~/production/pipeline.log

[ok] Pipeline initialized successfully

[→] Processing records in batches

[ok] Model evaluated against baseline

[→] API deployed at https://api.example.com/v1

[..] Monitoring active...

02Stack Tecnológico

Tecnologías que dominamos

Implementamos las mejores herramientas y frameworks para automatizar, analizar y escalar tu negocio

IA & ML

OpenAI GPT-4

Claude

Gemini

LangChain

Vector DBs

Automatización

Zapier

Make

n8n

Power Automate

APIs REST

Data & Analytics

Python

SQL

Power BI

Looker

Data Pipelines

Cloud & DevOps

AWS

Azure

GCP

Docker

Kubernetes

03Casos de uso

Casos de uso

Chatbots Inteligentes

Atención al cliente 24/7 con IA que aprende de cada interacción

Disponible 24/7

Automatización RPA

Elimina tareas repetitivas y libera tiempo para trabajo estratégico

Menos tareas repetitivas

Dashboards en Tiempo Real

Visualiza tus métricas clave y toma decisiones basadas en datos

Métricas en un solo lugar

04Capacidades

AI Capabilities Matrix

> Implementación agnóstica de tecnología · ROI medible · Escalabilidad por diseño

AI_GENERATIVE

{ LLMs & RAG systems }

Integramos los modelos más avanzados (GPT-4, Claude, Llama) con RAG para contexto específico de tu negocio.

chatbot.deploy(RAG + vector_db)

model.fine_tune(your_data)

ai.generate(content, context)

assistant.integrate(slack | teams)

LLMs + RAG · contexto de tu negocio

AUTOMATION

RPA + IA workflows

→ Zapier/Make/n8n

→ Custom scripts

→ API orchestration

DATA_PIPE

ETL & ML models

→ Real-time dashboards

→ Predictive analytics

→ Data warehousing

API_INTEGRATIONS

Conectamos todo tu ecosistema tecnológico

•REST & GraphQL APIs

•Webhooks realtime

•Bi-directional sync

•Middleware custom

</>

CLOUD_INFRA

AWS · Azure · GCP

→ Kubernetes + Docker

→ CI/CD pipelines

→ Cost optimization

SECURITY_COMPLIANCE

Pentesting · Audits · SOC2 · ISO27001 · GDPR

Least privilege

Zero-trust

05Ejemplo ilustrativo

deployment_logs.example

$ cat escenarios_tipicos.log // ejemplos ilustrativos, no corresponden a clientes reales; cifras referenciales

~/ai_legal_001

LegalTech (ejemplo)GPT-4 + RAG + Vector DB

$ deploying contract_analyzer_v2.0...

$ initializing vector_database (Pinecone)...

$ training RAG on 50K+ legal docs...

$ [ok] deployment successful | latency: 120ms

processing_time

8h→15min

-98.5%

cost_per_contract

$500→$50

-90%

accuracy_rate

85%→98%

+13%

~/ai_ecom_002

E-commerce (ejemplo)Claude + Langchain + Redis

$ spinning up chatbot_service...

$ connecting to product_catalog_api...

$ configuring context_window (128K tokens)...

$ [ok] 92% queries resolved autonomously

resolution_rate

60%→92%

+53%

response_time

4h→<1min

-99.6%

customer_nps

45→82

+82%

~/ai_data_003

Data analytics (ejemplo)Python + Airflow + BigQuery

$ orchestrating ETL pipeline...

$ connecting 15 data sources...

$ building real-time dashboard (Looker)...

$ [ok] automated 95% of manual reporting

report_generation

40h/week→2h/week

-95%

data_freshness

weekly→real-time

∞

integrations

3→15

+400%

06Ecosistema

tech_ecosystem.map()

[ Stack agnóstico · Mejores prácticas · Producción ready ]

AI_MODELS

→GPT-4

→Claude

→Llama

→Mistral

AUTOMATION

→Zapier

→Make

→n8n

→Airflow

DATA_INFRA

→BigQuery

→Snowflake

→PostgreSQL

→Redis

CLOUD

→AWS

→Azure

→GCP

→Vercel

FRAMEWORKS

→FastAPI

→Next.js

→React

→Django

INTEGRATIONS

→REST API

→GraphQL

→Webhooks

→gRPC

ANALYTICS

→PowerBI

→Tableau

→Looker

→Metabase

SECURITY

→OAuth

→JWT

→Vault

→IAM

Technology agnostic

Production ready

Scalable architecture

Best practices enforced

~/tech_audit.sh --free

$ initiating free_tech_audit.process()

→ Duration: 60 minutes

→ Format: Video call + live demo

→ Output: Technical roadmap + ROI estimate

07Auditoría

{ free_tech_audit }

stack.analyze()

Revisión de arquitectura, pain points y bottlenecks actuales

ai.opportunities()

Identificación de procesos automatizables con IA y quick wins

roadmap.build()

Plan técnico con fases, stack recomendado, costos y ROI proyectado

// No commitment · No sales pitch · Pure tech value

08FAQ

Preguntas Frecuentes

¿Qué tipo de proyectos de IA pueden implementar?

Chatbots con LLMs, automatizaciones con IA, análisis predictivo, procesamiento de lenguaje natural, computer vision, y cualquier caso de uso que requiera ML o IA.

¿Cuánto cuesta implementar IA en mi empresa?

Depende del alcance: un chatbot básico desde $3K USD, automatizaciones desde $2K, proyectos de ML custom desde $10K. Hacemos estimaciones después de la consultoría.

¿Cuánto tiempo toma un proyecto de IA?

Chatbot o automatización simple: 2-4 semanas. Integración de sistemas: 1-2 meses. Proyecto ML custom: 2-4 meses.

¿Dan soporte post-implementación?

Sí, ofrecemos planes de soporte mensual con monitoreo, mantenimiento, updates y mejoras continuas. También capacitamos a tu equipo.

¿Trabajan con cualquier stack tecnológico?

Sí, somos agnósticos de tecnología. Nos adaptamos a tu stack actual o recomendamos el mejor stack para tu caso de uso.

¿Listo para automatizar con IA?

Conversemos sobre tus desafíos técnicos y diseñemos una solución de IA que genere impacto real.

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09Contacto

Contacto - IA & Tecnología

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