AIESCU
IA en producción, desplegada en 4 semanas.
La creamos para tu startup o te enseñamos a crearla con Claude Code. Un ingeniero dirige agentes en paralelo y responde por el resultado.
99.9%
de disponibilidad de la API en la plataforma de producción de un cliente
10×
de reducción en los costes de infraestructura de un cliente
93%
de precisión de recuperación en la IA documental en producción de un cliente (controlada por CI)
15+
años desplegando software en producción
¿Necesitas que esté desplegado? Empieza por la izquierda. ¿Quieres aprender? Empieza por la derecha.
LO HACEMOS POR TI
Creamos tu IA para producción.
- RAG en producción en 4 semanas
- Agentes con eval CI + barreras de seguridad
- Canalizaciones de ingesta de documentos
HAZLO TÚ
Aprende a desplegarla con Claude Code.
- Intensivo de 2 días
- Programa de ingeniería de IA de 6 semanas
- Acceso de por vida + biblioteca de habilidades
Elige «Lo hacemos por ti» si…
- Lo necesitas en producción pronto, sin contratar un equipo de IA
- Prefieres tener el sistema terminado a crearlo
- Ya tienes datos reales y un problema real
Elige «Hazlo tú» si…
- Eres ingeniero y quieres crearlo tú mismo
- Quieres habilidades para el largo plazo, no solo un entregable
- Prefieres avanzar a tu ritmo y tener acceso de por vida
- RAG + pila de agentes en funcionamiento en 4 semanas
- Eval CI controla cada PR
- Observabilidad desde el primer día
- Resumen abierto a revisión
Principios que seguimos · LLMs en producción
10 principios para desplegar IA en producción sin quemar dinero
Lo que hemos aprendido creando con LLMs. Todos los proyectos y cursos los siguen.
- 01
Especificación rígida, código flexible.
Una página de especificación útil vale más que una semana de código desechable. Si la especificación es errónea, los LLMs aceleran lo que no deben.
- 02
Evals antes de llamar al modelo.
Escribe primero el eval que falla. Sin un umbral de aprobación no tienes un producto, sino un prototipo eterno.
- 03
Las herramientas ganan a los prompts.
Una herramienta de 20 líneas con un esquema estricto gana a un prompt de sistema de 2.000 tokens. El modelo se recupera de una llamada errónea a una herramienta, pero no de una instrucción ambigua.
- 04
Usa la caché sin miedo y enruta sin piedad.
Caché de prompts, embeddings y respuestas. El modelo barato enruta; el caro produce. El 80 % de la factura procede del modelo equivocado en la llamada equivocada.
- 05
Monolito para los LLMs, microservicios para las personas.
Los LLMs leen un monolito más rápido que una malla de 12 servicios. Si divides demasiado pronto, pierdes lo que mejor hacen: abarcar todo el sistema a la vez.
- 06
Selecciona el contexto, no pulas el prompt.
El modelo solo es tan bueno como el contenido de la ventana. Elimina cualquier token que no sea un hecho, un ejemplo o una restricción.
- 07
Pruebas, no afirmaciones.
Cada «funciona» es la ejecución de una prueba, una fila de eval o una línea del registro de git. Las sensaciones no despliegan nada.
- 08
Revisión de subagente = 2 fases.
Buscador + verificador adversarial. Un agente se equivoca con confianza; dos agentes en desacuerdo obligan a encontrar la verdad.
- 09
Modo mánager: 5 → 1.
Un operador que coordina 5 agentes en paralelo despliega lo que antes exigía un equipo. Carriles, asincronía y traspasos documentados.
- 10
Entrenador jugador.
Despliega código y revisa agentes el mismo día. La habilidad está en saber si hoy toca ponerse al teclado o coordinar.