Servicios
Seis disciplinas, una sola práctica de arquitectura.
Cada línea de trabajo a continuación es un sistema que diseñamos, construimos y entregamos, no una tecnología mencionada en una propuesta.
Sistemas de LLM en Producción
Serving, evaluación y control de costos para modelos que corren con tráfico real, no en un notebook.
Cuándo necesitas esto
Tienes una funcionalidad con LLM en producción, o a punto de lanzarse, y la latencia, el costo o la calidad no están donde deberían.
Qué recibes
- Arquitectura de serving (vLLM, TGI, endpoints gestionados) dimensionada para tu tráfico
- Pipelines de evaluación (Ragas, DeepEval, evals online personalizados)
- Modelado de costos y FinOps para gasto en tokens y GPU
- Observabilidad (Langfuse, OpenTelemetry) y guardrails
Sistemas Multiagente
Arquitecturas de agentes que traspasan tareas, verifican y fallan de forma segura, pensadas para lo que un solo prompt no puede resolver.
Cuándo necesitas esto
Un flujo basado en un solo modelo llegó a su límite y la tarea requiere planificación, uso de herramientas o varios roles especializados.
Qué recibes
- Diseño de orquestación (LangGraph, CrewAI o solución propia)
- Uso de herramientas, function calling y salidas estructuradas
- Guardrails, redacción de PII y mitigación de prompt injection
- Manejo de fallos y puntos de control humano (human-in-the-loop)
RAG y Búsqueda Semántica
Arquitectura de recuperación que devuelve el contexto correcto, no solo un puntaje de similitud.
Cuándo necesitas esto
Tu modelo da respuestas genéricas o incorrectas porque no logra encontrar o priorizar de forma confiable la fuente correcta.
Qué recibes
- Retrieval híbrido, reranking y reescritura de consultas
- Selección e indexación de base de datos vectorial (pgvector, Qdrant, Weaviate, Vertex AI Vector Search)
- Estrategia de chunking y embeddings ajustada a tu contenido
- Playbook de evaluación de retrieval y pruebas de regresión
Speech AI
Pipelines de STT/TTS construidos para la latencia y calidad que una conversación en tiempo real realmente exige.
Cuándo necesitas esto
Estás construyendo un producto de voz y necesitas transcripción en streaming, TTS natural, o ambos, con latencia de producción.
Qué recibes
- Diseño de pipeline de STT/TTS en streaming (Whisper, Deepgram, Google STT, ElevenLabs, Azure TTS)
- Presupuesto de latencia en todo el ciclo de voz
- Evaluación de calidad de transcripción y síntesis
- Integración con telefonía o infraestructura de aplicación existente
Ingeniería de Datos y Pipelines
La columna vertebral de ETL/ELT y streaming de la que dependen los sistemas de IA, y el resto del negocio.
Cuándo necesitas esto
Tus modelos o dashboards son tan buenos como los datos que los alimentan, y ese pipeline es frágil, lento o manual.
Qué recibes
- Diseño de ETL/ELT y migración a arquitectura cloud-native
- Pipelines de streaming (Kafka, Pub/Sub)
- Arquitectura lakehouse (Databricks, BigQuery)
- Ingeniería de SLA, costos y confiabilidad para plataformas de datos
Arquitectura Cloud-Native
Fundaciones en GCP y OCI, contenedores y CI/CD dimensionados para lo que realmente operas.
Cuándo necesitas esto
Necesitas una arquitectura de referencia y un pipeline de entrega que siga teniendo sentido con 10 veces más carga.
Qué recibes
- Arquitectura de referencia en GCP y OCI
- Base de Kubernetes, Docker y CI/CD
- Gobernanza de costos e infraestructura como código (Terraform)
- Revisión de arquitectura y preparación para producción