AI Engineering

Agrega inteligencia a tus procesos existentes con IA que conoce tu operación

No es necesario reemplazar todo. Conectamos modelos de lenguaje a tus datos, documentos y flujos de trabajo para que la IA tome decisiones informadas, no genéricas.

Ver cómo lo hacemos
OpenAI GPT-4o Claude RAG Supabase (pgvector) Azure OpenAI LangChain / Custom n8n Agents TypeScript Zod
El Problema

Los modelos de IA genéricos como ChatGPT no conocen tu negocio. Si le preguntas sobre tus precios, tus clientes o tus procesos internos, no sabe nada. El potencial de la IA existe, pero se pierde porque no está conectada a tu información real.

La Solución

Construimos el puente entre los modelos de lenguaje y tu información real. Tus documentos, tu base de datos, tus registros históricos se convierten en el contexto del que se alimenta la IA. El resultado: un sistema que responde con conocimiento real de tu operación.

Qué incluye

Todo lo que necesitas, sin extras que no pediste

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Indexamos tus documentos en una base vectorial. La IA solo usa información relevante, no alucina datos que no existen.

Agentes autónomos con herramientas

El agente puede ejecutar acciones: consultar una BD, buscar en un archivo, llamar a una API, enviar un correo. No solo genera texto.

Integración con tus apps existentes

Conectamos la IA a tu CRM, ERP, base de datos o dashboard existente. No necesitas migrar nada.

Procesamiento de documentos

PDFs, contratos, facturas, reportes — la IA extrae, clasifica y resume información estructurada sin trabajo manual.

Guardrails y control de calidad

El sistema incluye validaciones para evitar respuestas fuera de contexto, contenido inapropiado o acciones no autorizadas.

Métricas y evaluación de calidad

Monitoreamos la calidad de las respuestas, el uso de tokens, los costos y los puntos de falla del sistema.

Cómo lo hacemos

El proceso, paso a paso

01

01 · Identificar el caso de uso

Definimos qué problema específico resuelve la IA y qué datos necesita para hacerlo bien.

02

02 · Preparar los datos

Limpiamos, estructuramos e indexamos la información. Calidad de datos = calidad de respuestas.

03

03 · Construir el pipeline

Diseñamos el flujo: embedding → búsqueda vectorial → prompt → LLM → output estructurado → acción.

04

04 · Evaluar y ajustar

Probamos con casos reales, medimos la calidad de las respuestas y ajustamos el prompt, el chunking y el retrieval.

05

05 · Desplegar con monitoreo

Activamos en producción con logging, alertas de costo y monitoreo de calidad continuo.

Preguntas frecuentes

Lo que más nos preguntan

¿Cuánto cuesta usar OpenAI en producción?

Depende del volumen. Para 1,500 conversaciones/mes como VEMSA, el costo de API es de menos de $50 USD/mes. Optimizamos los prompts para minimizar el uso de tokens.

¿La IA puede equivocarse?

Sí. Por eso implementamos guardrails: el agente solo responde dentro del dominio que le entrenamos y transfiere a humano cuando no está seguro.

¿Funciona con documentos en español?

Sí. GPT-4o tiene excelente soporte para español. Los embeddings también funcionan bien en español.

Integración de IA en tu Negocio

¿Esto resuelve un problema que tienes hoy?

Cuéntanos el contexto. Si podemos ayudarte, te decimos exactamente cómo y cuánto tardaríamos.

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