Desarrollo de AI
Desarrollo de productos de AI end-to-end: desde el scoping del caso de uso y la selección de modelos hasta el deploy en producción, el monitoreo y los loops de mejora continua.
2M+
usuarios · TranscribeMe
30M+
transcripciones · TranscribeGo
Production
no demos
90-day
garantía
5.0 · 10 reseñas verificadas en Clutch
Scoping de casos de uso
Te ayudamos a identificar dónde la AI genera valor real y dónde solo agrega complejidad sin un ROI medible. Resultado: una lista priorizada de qué construir, no un roadmap vago.
MCP e integración de tools
Conectamos LLMs con tus bases de datos, APIs y sistemas internos usando el Model Context Protocol. Construimos la capa de integración que convierte un modelo en un producto útil.
RAG y sistemas de conocimiento
Pipelines de Retrieval-Augmented Generation con bases de datos vectoriales, estrategias de chunking y búsqueda híbrida.
Agentes de AI y automatización
Sistemas de agentes autónomos con uso de tools, memoria y orquestación multi-agente. Definimos el límite entre lo que debe ser agéntico y lo que debe seguir siendo determinístico.
Fine-tuning y adaptación de modelos
Fine-tuning específico por tarea (clasificación, extracción, formateo, vocabulario de dominio) e instruction tuning alineado con RLHF cuando los modelos base se quedan cortos.
Cómo trabajamos
El proceso del proyecto
Auditoría de casos de uso
Mapeamos tu workflow para identificar las oportunidades de AI con mayor ROI. No todo workflow debería usar AI; te ayudamos a priorizar los correctos.
Prototipar y validar
Prototipo rápido para validar que el enfoque de AI funciona antes de invertir de lleno. Definimos las métricas de evaluación de entrada para que el prototipo tenga un criterio claro de aprobado/reprobado.
Build de producción y evaluación
Infraestructura de inferencia, prompt engineering, gestión de costos y manejo de fallbacks, construidos junto con un pipeline de evaluación con golden datasets y scoring con LLM-as-judge.
Monitoreo e iteración
Observabilidad en producción de latencia, costo y tasa de alucinaciones. Recolección de feedback de usuarios y una cadencia de mejora continua desde el día uno.
Llevado a workflows reales, no a demos
Llevamos productos de AI a producción, incluido Clinsia, un generador de resúmenes de alta clínica con GPT-4 fine-tuneado, usado en workflows reales de salud.
Honestos sobre lo que la AI no puede hacer
Te vamos a decir cuándo un sistema basado en reglas o un algoritmo determinístico es la herramienta correcta en lugar de un LLM. Optimizamos por tu resultado, no por construir más AI.
Web3 y AI bajo el mismo techo
Nuestro lab está activo en agentes de AI on-chain: extensiones multichain de ElizaOS, agentes DeFi autónomos GAIA. Si tu caso de uso vive en esa intersección, ya tenemos la base construida.
Nuestros stacks y herramientas
- OpenAI GPT-4o
- Claude
- Gemini
- Llama
- Mistral
- Hugging Face
- LangChain
- LangGraph
- LlamaIndex
- MCP
- AWS Bedrock
- Whisper
- Pinecone
- Weaviate
- ChromaDB
- pgvector
- ElizaOS
- Python
- TypeScript
- FastAPI
- Next.js
- y más
Garantía de 90 días post-lanzamiento
Cada proyecto incluye una garantía de 90 días después del lanzamiento. Si algo se rompe en producción, lo arreglamos. Sin contrato nuevo, sin conversación de facturación.
Preguntas que escuchamos seguido
¿Tenés preguntas específicas? Agendá una llamada de descubrimiento de 30 minutos. Sin compromiso, solo respuestas honestas.
Ponete en contactoSí, es uno de nuestros engagements más comunes. Arrancamos con un review del codebase para evaluar qué conviene mantener, reescribir o desriesgar. Documentamos las brechas de arquitectura y proponemos un camino práctico hacia un sistema production-grade.
RAG conecta un LLM con conocimiento externo en el momento de la inferencia (bueno para bases de conocimiento grandes y cambiantes). El fine-tuning ajusta los pesos del modelo para tareas o tono específicos (bueno para formateo consistente, vocabulario de dominio o tareas de clasificación). En la mayoría de los casos RAG es el punto de partida correcto; te vamos a decir con honestidad si el fine-tuning se justifica.
Sí. Nuestro innovation lab tiene prototipos de agentes de AI multichain (basados en ElizaOS) que leen el estado on-chain y ejecutan transacciones de forma autónoma. Podemos scopear sistemas de agentes que conecten la toma de decisiones de la AI con la ejecución on-chain.
Construimos pipelines de evaluación con golden datasets y scoring con LLM-as-judge. Definimos umbrales de calidad aceptables antes del lanzamiento e instrumentamos producción con recolección de feedback para poder trackear la calidad a lo largo del tiempo.
Ponete en contacto
Construyamos lo que sigue
Contanos tu desafío o agendá una llamada directamente. Te respondemos dentro de un día hábil.
La vía más rápida
Agendá una llamada de 30 min
Elegí un horario que te sirva. Sin formularios largos, llegamos preparados con las preguntas correctas.
- 1
Llamada de descubrimiento de 30 min
Entendemos tu sistema, tiempos y restricciones. Sin ventas forzadas, sin presión.
- 2
Evaluación honesta de fit
Si no somos el match indicado, te lo decimos y te sugerimos alternativas.
- 3
Revisión de arquitectura
Si hay alineación, una revisión corta valida el alcance y reduce el riesgo de la entrega.
- 4
Entrega por sprints
Ownership senior de punta a punta, con 90 días de garantía post-lanzamiento.
Marcos Tacca
VP of Operations, Rather Labs. Vas a hablar directamente con él.