AIESCU
IA en producció, desplegada en 4 setmanes.
La creem per a la teva startup o t'ensenyem a crear-la amb Claude Code. Un enginyer dirigeix agents en paral·lel i respon del resultat.
99.9%
de disponibilitat de l'API a la plataforma de producció d'un client
10×
de reducció dels costos d'infraestructura d'un client
93%
de precisió de recuperació en la IA documental en producció d'un client (controlada per CI)
15+
anys desplegant programari en producció
Necessites que estigui desplegat? Comença per l'esquerra. Vols aprendre? Comença per la dreta.
HO FEM PER TU
Creem la teva IA per a producció.
- RAG en producció en 4 setmanes
- Agents amb eval CI + barreres de seguretat
- Canalitzacions d'ingesta de documents
FES-HO TU
Aprèn a desplegar-la amb Claude Code.
- Intensiu de 2 dies
- Programa d'enginyeria d'IA de 6 setmanes
- Accés de per vida + biblioteca d'habilitats
Tria «Ho fem per tu» si…
- Ho necessites en producció aviat, sense contractar un equip d'IA
- Prefereixes tenir el sistema acabat que crear-lo
- Ja tens dades reals i un problema real
Tria «Fes-ho tu» si…
- Ets enginyer i vols crear-lo tu mateix
- Vols habilitats per al llarg termini, no només un lliurable
- Prefereixes avançar al teu ritme i tenir accés de per vida
- RAG + pila d'agents en funcionament en 4 setmanes
- Eval CI controla cada PR
- Observabilitat des del primer dia
- Resum obert a revisió
Principis que seguim · LLMs en producció
10 principis per desplegar IA en producció sense cremar diners
El que hem après creant amb LLMs. Tots els projectes i cursos els segueixen.
- 01
Especificació rígida, codi flexible.
Una pàgina d'especificació útil val més que una setmana de codi per llençar. Si l'especificació és errònia, els LLMs acceleren allò que no toca.
- 02
Evals abans de cridar el model.
Escriu primer l'eval que falla. Sense un llindar d'aprovació no tens un producte, sinó un prototip etern.
- 03
Les eines guanyen als prompts.
Una eina de 20 línies amb un esquema estricte guanya a un prompt de sistema de 2.000 tokens. El model es recupera d'una crida errònia a una eina, però no d'una instrucció ambigua.
- 04
Fes servir la memòria cau sense por i encamina sense pietat.
Memòria cau de prompts, d'embeddings i de respostes. El model barat encamina; el car produeix. El 80 % de la factura prové del model equivocat en la crida equivocada.
- 05
Monòlit per als LLMs, microserveis per a les persones.
Els LLMs llegeixen un monòlit més de pressa que una malla de 12 serveis. Si divideixes massa aviat, perds allò que fan millor: abastar tot el sistema alhora.
- 06
Selecciona el context, no poleixis el prompt.
El model només és tan bo com el contingut de la finestra. Elimina qualsevol token que no sigui un fet, un exemple o una restricció.
- 07
Proves, no afirmacions.
Cada «funciona» és l'execució d'una prova, una fila d'eval o una línia del registre de git. Les sensacions no despleguen res.
- 08
Revisió de subagent = 2 fases.
Cercador + verificador adversarial. Un agent s'equivoca amb confiança; dos agents en desacord obliguen a trobar la veritat.
- 09
Mode mànager: 5 → 1.
Un operador que coordina 5 agents en paral·lel desplega allò que abans exigia un equip. Carrils, asincronia i traspassos documentats.
- 10
Entrenador jugador.
Desplega codi i revisa agents el mateix dia. L'habilitat és saber si avui cal posar-se al teclat o coordinar.