IA dentro de tu producto.
Añadimos funcionalidades de IA, machine learning y LLM a productos que ya están en producción, sin parar lo que funciona. Desde un único modelo hasta un agente completo, evaluado, monitorizado y activado de forma gradual.
Cuéntanos qué producto tienes- Para quién
- Equipos de producto con software en producción
- Empieza con
- Una auditoría de tu producto y tus datos
- Después
- La funcionalidad en producción, activada por fases
- Ejemplos
- Scoring de llamadas en EE. UU., agente de riesgo para una fintech
Integrar sin
parar nada.
Lo difícil no es el modelo: es encajarlo en un sistema que ya tiene usuarios.
Integrar IA en un producto existente significa que una parte del trabajo (clasificar, puntuar, resumir, extraer datos, responder) la hace un modelo, dentro de tu arquitectura y sin cambiar lo que tus usuarios ya usan. Puede ser un LLM comercial, un modelo entrenado con tus datos o los dos. Lo que decide si funciona es todo lo que lo rodea: cómo recibe los datos, qué pasa si tarda o falla y cómo se mide si acierta.
- AuditoríaTu producto, tus datos y dónde aporta valor real la IA, y dónde no.
- ArquitecturaAPIs, colas o flujos de eventos, para que el modelo nunca bloquee el flujo principal.
- ModeloUn LLM, un modelo propio o los dos, elegido por calidad, coste y privacidad.
- EvaluaciónCasos reales con la salida esperada, ejecutados en cada cambio. Aquí es donde fallan la mayoría de integraciones.
- DespliegueDetrás de feature flags, primero a un grupo pequeño y con marcha atrás.
- MonitorizaciónCalidad, coste y latencia de cada petición, en producción.
- APIs REST
- Colas
- AWS Kinesis
- Feature flags
- LLMs
- ML a medida
- Langfuse
- AWS Bedrock
- Vertex AI
- Azure OpenAI
Los términos, en una frase
- Feature flag
- Un interruptor en el código que activa la nueva funcionalidad solo para quien tú decidas, y la apaga sin desplegar de nuevo.
- Cola
- Las peticiones al modelo se procesan aparte, así una respuesta lenta no frena al resto de la aplicación.
- Flujo de eventos
- Datos que se procesan en cuanto llegan (por ejemplo con AWS Kinesis), útil cuando la IA tiene que reaccionar en tiempo real.
- Evals
- Baterías de casos reales con la respuesta esperada, para saber si un cambio de modelo o de prompt mejora o empeora el resultado.
- Fallback
- Qué hace el producto si el modelo falla o tarda demasiado: una regla, una respuesta por defecto o una persona.
- Observabilidad
- Registro de cada llamada al modelo con su entrada, su salida, su coste y su latencia.
Qué te llevas.
- Auditoría y planDónde aporta valor la IA en tu producto, qué cuesta y qué riesgos tiene, por escrito.
- IntegraciónLa funcionalidad en tu código, con sus APIs, su interfaz y sus feature flags.
- EvaluaciónBaterías de pruebas con casos reales que se ejecutan en cada cambio.
- Coste y latencia medidosCuánto cuesta y cuánto tarda cada petición, antes de activarla para todos.
- NormativaClasificación del riesgo según el AI Act europeo y tratamiento de datos conforme al RGPD.
- El sistema es tuyoCódigo, infraestructura y documentación, en tu repositorio y tu cuenta de nube desde el primer día.
Lo que nos preguntan.
¿Cómo se añade IA a un producto SaaS que ya funciona?
Empezamos con una auditoría del producto y de los datos para decidir dónde aporta valor. Después la integramos como un servicio más, vía API, colas o eventos, detrás de feature flags, y la activamos primero para un grupo pequeño de usuarios.
¿La IA puede ralentizar o romper nuestro producto?
No si se integra bien. El modelo trabaja fuera del flujo principal, con límites de tiempo y un fallback si falla o tarda. Y como va detrás de feature flags, se puede apagar sin desplegar de nuevo.
¿Qué habéis integrado antes?
Por ejemplo, un pipeline de voz y scoring que transcribe y puntúa el 100 % de las llamadas de un contact center de EE. UU. en tiempo real, y un agente de análisis de riesgo dentro de la plataforma bancaria de una fintech europea, con trazabilidad hasta cada documento de origen.
¿API de un LLM o modelo propio?
Depende de la tarea. Para entender o generar texto, casi siempre un LLM en AWS, Google Cloud o Azure. Para decisiones estrechas y repetidas (puntuar, clasificar, ordenar), un modelo entrenado con tus datos suele ser más barato, más rápido y más fácil de explicar. A menudo combinamos los dos.
¿Cómo cumplís el AI Act y el RGPD?
Clasificamos el nivel de riesgo del sistema, documentamos su funcionamiento, registramos cada decisión y dejamos la supervisión humana donde hace falta. Los datos se quedan en la región que elijas y no se usan para entrenar modelos de terceros.
¿El sistema es nuestro?
Sí. El código, la infraestructura y la documentación viven en tu repositorio y en tu cuenta de nube desde el primer sprint. Si quieres, seguimos operándolo y evolucionándolo contigo.