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Desde hace más de 10 años desarrollamos proyectos financieros basados en blockchain: exchanges de criptomonedas centralizados y descentralizados, bots cripto, pasarelas de pago, tokenización inmobiliaria, proyectos DeFi y NFT.
AI & ML
Desde 2023 desarrollamos IA para empresas: desarrollo de IA y LLM a medida, agentes de IA, chatbots e IA empresarial integrada con sus datos, productos y procesos.
Creamos aplicaciones de IA generativa que ayudan a las personas a encontrar información, preparar documentos y completar trabajo en los sistemas de la empresa. Desde asistentes internos hasta funciones de IA para productos SaaS, nos encargamos del desarrollo, las integraciones, las pruebas y el despliegue.
Tráiganos un proyecto definido o un proceso que quiera mejorar. Le ayudaremos a establecer el alcance, evaluar sus datos y elegir un punto de partida práctico.
Antes de comprometernos con un desarrollo completo, revisamos el flujo de trabajo, los datos disponibles y el resultado esperado. La fase de descubrimiento define qué debe hacer el sistema, qué acciones requieren aprobación humana y cómo se evaluará su rendimiento. Un prototipo enfocado pone a prueba las hipótesis que más importan para la inversión.
Desarrollamos aplicaciones en torno a sus usuarios y procesos de negocio. Nuestro trabajo abarca la interfaz, el backend, la integración del modelo, el acceso a datos y las herramientas de administración. El alcance puede ir desde un asistente interno de documentos hasta un producto para clientes con cuentas, suscripciones y varios roles de usuario.
Servicios de desarrollo de IAConectamos aplicaciones de IA con los documentos y bases de datos de la empresa mediante generación aumentada por recuperación (RAG). El trabajo incluye preparar el contenido, configurar la búsqueda, conservar las referencias a las fuentes y aplicar reglas de acceso. También definimos cómo se actualiza la información para que la aplicación distinga las indicaciones vigentes del material obsoleto.
Creamos copilotos que ayudan a los empleados y agentes que realizan tareas definidas mediante herramientas aprobadas. Pueden recuperar registros, preparar respuestas, completar campos y coordinar pasos entre aplicaciones. Los permisos, los puntos de revisión y la gestión de excepciones forman parte del flujo de trabajo.
Desarrollo de agentes de IAEvaluamos si la tarea necesita mejores instrucciones, una recuperación más sólida, un modelo diferente o fine-tuning. Cuando el fine-tuning está justificado, definimos el conjunto de datos necesario y el proceso de evaluación. La elección depende del comportamiento que necesita y de la evidencia disponible para probarlo.
Desarrollo de LLMConectamos la IA generativa con productos y sistemas operativos existentes. Esto incluye autenticación, API, procesamiento en segundo plano, monitorización y despliegue. Tras el lanzamiento, el soporte puede cubrir errores, cambios en las fuentes de datos, actualizaciones de modelos y mejoras basadas en el uso real.
Responden preguntas habituales con información de producto, políticas y documentación de soporte aprobadas. Cuando corresponde, conectan solicitudes autenticadas con los sistemas del cliente y transfieren la conversación a un empleado si la información disponible es insuficiente o el caso requiere revisión.
Ayudan a los empleados a buscar información de la empresa y a preparar respuestas con referencias a las fuentes originales. El acceso puede seguir las responsabilidades de cada equipo y los permisos de los usuarios, de modo que cada empleado reciba la información relevante para su trabajo.
Extraen información de los archivos entrantes, detectan campos que faltan y preparan resúmenes o borradores de documentos. Los empleados pueden revisar la fuente junto al resultado antes de aceptarlo o enviarlo a la siguiente etapa.
Ayudan en tareas como preparar respuestas a clientes, resumir la actividad de una cuenta y redactar informes. El copiloto reúne la información relevante dentro de las herramientas que los empleados ya utilizan, con revisión antes de acciones importantes.
Añada a su producto búsqueda, generación, análisis de documentos o funciones conversacionales. Desarrollamos la interfaz, los permisos, los controles de uso y los servicios backend necesarios para que la función encaje con su aplicación y su modelo comercial.
Creamos un asistente para el flujo de despacho y facturación de un transportista. Lee confirmaciones de tarifa, reúne documentos de entrega, obtiene la posición de los vehículos y prepara registros y mensajes para que el despachador los apruebe.
Durante el piloto de cuatro semanas, el tiempo entre la entrega y la factura bajó de tres a cinco días a un solo día. El equipo de despacho recuperó 22 horas por semana. Las acciones salientes siguieron sujetas a aprobación humana.
Leer el caso de IA para transporte por carretera
Desarrollamos un POC de apoyo a la decisión que combina seis agentes LLM especializados, modelos numéricos y memoria vectorial. El sistema reúne información de mercado y presenta señales con su análisis a través de un panel y notificaciones de Telegram.
El alcance incluyó historial de decisiones, herramientas de evaluación y observación en paper trading. La ejecución automatizada quedó fuera del alcance inicial.
Leer el caso del sistema de trading con IA
La aplicación se conecta a los documentos, registros y fuentes externas que necesita para su tarea. Definimos qué información debe estar en una base de conocimiento consultable y qué solicitudes requieren datos actuales de un sistema de negocio.
Asignamos la generación de lenguaje, la recuperación, los cálculos y otras operaciones a los componentes adecuados. Así el equipo puede evaluar el resultado de fondo por separado de la redacción que ve el usuario.
Las API y los servicios en segundo plano permiten a la aplicación obtener información y preparar o actualizar registros. Cada integración necesita permisos definidos, entradas validadas y una respuesta ante fallos.
Establecemos qué resultados requieren revisión y qué acciones puede realizar el sistema de forma independiente. Las pantallas de revisión deben mostrar suficiente contexto para que los empleados aprueben, corrijan o rechacen el resultado.
Creamos escenarios de evaluación a partir de las tareas que encontrará la aplicación. Las pruebas cubren información incompleta, fuentes contradictorias, entradas inesperadas y fallos de integración. Los criterios de aceptación se acuerdan en función del caso de uso.
Definimos a qué puede acceder cada usuario y cada componente de IA. La información sensible, los permisos de las herramientas, las credenciales y los requisitos de conservación influyen en la arquitectura y en las decisiones de despliegue.
La aplicación necesita una respuesta definida cuando falta evidencia o una tarea queda fuera de su alcance. Según el flujo de trabajo, puede pedir una aclaración, mostrar las fuentes o derivar el trabajo a un empleado.
Supervisamos tiempos de respuesta, fallos, uso de modelos y costes operativos. En un producto por suscripción, el coste de completar una tarea típica del usuario también orienta los límites de uso y los precios.
Hablamos con las personas que realizan el trabajo, revisamos entradas representativas e identificamos los pasos que la aplicación apoyará. Juntos establecemos el alcance, las restricciones y los criterios de éxito.
Construimos un prototipo para probar las hipótesis técnicas y de producto más importantes. Esta etapa ayuda a determinar si los datos disponibles y el enfoque elegido pueden producir un resultado útil.
Construimos la aplicación, conectamos los sistemas necesarios e implementamos permisos y flujos de revisión. Las demostraciones permiten a su equipo evaluar el avance y resolver dudas durante el desarrollo.
Probamos con los escenarios acordados, resolvemos los problemas y preparamos la documentación de despliegue y operación. Un despliegue por etapas permite a los usuarios revisar el sistema en un entorno controlado antes de una adopción más amplia.
Tras el lanzamiento, revisamos errores, correcciones de los usuarios, cambios en las fuentes y rendimiento. Estos hallazgos guían las actualizaciones de la recuperación, los prompts, las integraciones y el comportamiento de la aplicación.
La estimación depende del flujo de trabajo, la preparación de los datos, las integraciones y los requisitos de despliegue y revisión. Dividimos el alcance en entregables para que vea qué incluye cada etapa.
| Alcance del proyecto | Trabajo habitual incluido | Principales factores de la estimación |
|---|---|---|
| Prototipo enfocado | Un escenario principal, datos de muestra, interfaz básica, evaluación | Calidad de las entradas, idoneidad del modelo, complejidad de la tarea |
| Aplicación de negocio | Interfaz de usuario, permisos, integraciones, pruebas, despliegue | Número de flujos de trabajo, acceso a sistemas, requisitos de revisión |
| Implantación más amplia | Varios equipos o procesos, servicios compartidos, controles operativos | Propiedad de los datos, dependencias de integración, necesidades de despliegue y soporte |
Seleccionamos el stack según su entorno actual, sus requisitos de datos y la carga de trabajo prevista.
Podemos hablar de un proyecto definido o de un apoyo continuo al desarrollo. Las responsabilidades del equipo, los entregables y las condiciones de soporte se establecen en la propuesta.
Hablemos de su proyectoNuestro trabajo incluye todo lo necesario para que una función de IA sea utilizable: interfaces, lógica de negocio, acceso a datos, integraciones y despliegue. Esto resulta especialmente útil cuando la aplicación debe funcionar dentro de un producto existente.
Dividimos los proyectos en etapas con entregables definidos. Su equipo puede evaluar el prototipo, revisar las integraciones y comparar los resultados con los criterios acordados antes de ampliar el alcance.
Nuestros proyectos involucran documentos, sistemas externos, varios roles de usuario y revisión humana. Tenemos en cuenta estas dependencias al definir lo que la aplicación puede hacer de forma fiable.
La colaboración inicial puede centrarse en un flujo de trabajo concreto. Una adopción más amplia, integraciones adicionales y nuevas funciones pueden llegar una vez evaluada la primera versión.
“Merehead se tomó el tiempo de entender cómo nuestro equipo gestiona los siniestros antes de crear el agente de IA. Nos ayuda a revisar los documentos entrantes, encontrar los detalles de las pólizas y preparar respuestas que nuestro personal verifica. Valoramos que el equipo hiciera preguntas prácticas desde el principio y trabajara las excepciones con nosotros. El agente encaja en nuestro trabajo diario y nuestras personas mantienen el control de las decisiones.”
El coste depende del alcance, el estado de los datos, las integraciones y los requisitos de despliegue. Preparamos una estimación en torno a entregables concretos e identificamos por separado los gastos recurrentes. Si hay hipótesis importantes sin probar, una fase enfocada de descubrimiento o prototipo puede ayudar a definir el alcance completo.
Un piloto acotado y una aplicación de negocio tienen requisitos distintos. La limpieza de datos, la aprobación de accesos y las integraciones pueden influir en el calendario tanto como el desarrollo. Proponemos un plazo tras revisar estas dependencias y los criterios de aceptación.
Sí. Primero revisamos la arquitectura de la aplicación, las API disponibles, la autenticación y el acceso a datos. Según el producto, la funcionalidad de IA puede incorporarse como un servicio independiente o integrarse en los componentes existentes.
Muchas aplicaciones pueden usar modelos existentes con instrucciones y recuperación de información de la empresa. El fine-tuning es una decisión aparte. Al principio necesitamos un conjunto representativo de tareas, material de referencia relevante y ejemplos de resultados aceptables.
RAG aporta información relevante de las fuentes en el momento de la solicitud. El fine-tuning cambia el comportamiento del modelo mediante ejemplos de entrenamiento. Primero evaluamos el problema: la falta de conocimiento, las respuestas inconsistentes y el comportamiento especializado pueden requerir soluciones distintas.
Establecemos qué datos utiliza el sistema, dónde se procesan, quién puede acceder a ellos y qué servicios externos los reciben. Los controles de acceso, la conservación, el registro y los requisitos de despliegue se reflejan después en la implementación.
La propiedad, el acceso al repositorio, la documentación y las condiciones de entrega se definen en el contrato. La propuesta también identifica los servicios de terceros y las dependencias de software necesarias para operar la aplicación.
Sí. El soporte puede incluir monitorización, investigación de incidentes, cambios en las integraciones, actualizaciones de modelos y mejoras planificadas. Acordamos el alcance y las responsabilidades antes de que comience el periodo de soporte.
Cuéntenos qué quiere crear o qué proceso necesita mejorar. Incluya los sistemas implicados, los datos disponibles y cualquier requisito de plazos o despliegue.
Revisaremos la solicitud y hablaremos del alcance, las opciones técnicas y las cuestiones que deben resolverse antes de una estimación.
