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IA y Automatización

IA que realiza un trabajo específico, medible y de calidad

La mayoría de los proyectos de IA fracasan por una razón poco llamativa: nadie definió qué significaba "funcionar". Nosotros empezamos por el extremo opuesto: elegimos una tarea con un resultado medible, construimos un conjunto de evaluación con tus datos reales y luego desarrollamos el sistema más pequeño que lo supere.

Orientativo

Evaluación desde £3,000

Precio fijo acordado por escrito antes de comenzar cualquier desarrollo.

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Background photo by Google DeepMind on Pexels

El problema que resuelve

Las empresas compran IA esperando una transformación y reciben una demostración. La demo impresiona en una reunión, pero falla con entradas reales porque nunca se probó con casos complejos. Además, rara vez hay un modelo de costes, por lo que nadie se da cuenta del gasto por solicitud hasta que llega la factura.

Qué obtendrá

Selección del caso de uso y viabilidad

Una evaluación breve de qué tareas candidatas son realmente adecuadas para la IA y cuáles se resuelven mejor con software convencional. A menudo, la respuesta honesta es que un motor de reglas hará el trabajo de forma más económica y fiable.

Estructura de evaluación

Un conjunto de pruebas construido a partir de tus entradas reales con los resultados esperados, de modo que la precisión sea un número que pueda seguirse en los cambios de modelo y de indicaciones, en lugar de una impresión subjetiva.

Selección y benchmarking de modelos

Evaluamos candidatos —incluyendo Mistral, modelos de código abierto que puedes alojar tú mismo y las APIs de vanguardia— frente a tu conjunto de evaluación, comparando precisión, latencia y coste por mil solicitudes.

Barreras de seguridad y alternativas

Validación de entradas, aplicación de esquemas de salida, manejo de rechazos y una ruta de fallback determinista, de modo que un fallo del modelo degrade el servicio de forma controlada en lugar de generar resultados absurdos con confianza.

Controles de coste y uso

Límites de tasa por inquilino, caché de solicitudes repetidas y un panel de gastos, para que la economía unitaria siga siendo predecible a medida que crece el volumen.

Flujo de revisión humana

Cuando la salida conlleva riesgo, una cola de aprobación con registro de auditoría —porque para muchos procesos empresariales, "la IA redacta, el humano aprueba" es el único diseño defendible."

Cómo trabajamos

  1. Taller de definición de tareas

    Acordamos exactamente qué debe hacer el sistema, qué cuenta como correcto y cuál es el margen de error aceptable.

  2. Datos y conjunto de evaluación

    Recopilamos entradas representativas, incluyendo los casos complejos, y etiquetamos los resultados esperados.

  3. Prototipo y benchmarking

    Desarrolla la versión funcional más básica posible, mídela y presenta los resultados con honestidad, incluso cuando indiquen que el proyecto no debería continuar.

  4. Refuerza para producción

    Añade barreras de seguridad, observabilidad, reintentos, controles de costes y el flujo de revisión.

  5. Integra

    Conéctalo a los sistemas donde realmente se realiza el trabajo, en lugar de dejar una herramienta separada que nadie usa.

  6. Supervisa y itera

    Supervisa la precisión y el gasto en producción. El comportamiento de los modelos se desvía con el tiempo y los proveedores dejan de dar soporte a versiones; medir de forma continua es parte del diseño.

Qué esperar

  • Una cifra concreta de precisión en tus propios datos, no un benchmark del proveedor
  • Coste conocido por solicitud antes del lanzamiento, con controles de gasto implementados
  • Degradación controlada en lugar de respuestas incorrectas silenciosas
  • Registro de auditoría para cada decisión asistida por IA

Desarrollado con

  • Mistral
  • Claude
  • OpenAI
  • Llama
  • Python
  • TypeScript
  • FastAPI
  • LangChain
  • pgvector
  • Qdrant
  • Docker
  • AWS Bedrock

Mainstream, well-supported technology — chosen so you can hire for it and so another team could take the project over.

Desarrollo de IA — your questions

Incluyendo las preguntas sobre coste, que la mayoría de las agencias omiten en la página.

Una evaluación de viabilidad con un sistema de pruebas suele costar entre £3,000 y £6,000 y te indica si vale la pena construir el proyecto. Los sistemas en producción suelen empezar en alrededor de £15,000. Los costes de ejecución dependen del modelo y el volumen: durante la evaluación te proporcionamos una cifra modelada por cada mil solicitudes, que suele ser el dato que decide el caso de negocio.

Las API alojadas en la nube ganan en capacidad y tiempo de lanzamiento, y son adecuadas para la mayoría de cargas de trabajo. Autoalojar un modelo de código abierto vale la pena con volúmenes altos y constantes, o cuando los datos no pueden salir de tu infraestructura por motivos regulatorios. El punto de equilibrio es un cálculo, no una preferencia, y lo realizamos con el volumen proyectado real de tu empresa.

No si el contrato se redacta correctamente. Los principales proveedores ofrecen condiciones empresariales que excluyen los datos de entrada en las API del entrenamiento, y nosotros los configuramos en consecuencia. Cuando los datos son demasiado sensibles para enviarlos fuera de las instalaciones, el autoalojamiento es la solución adecuada. Documentamos el flujo de datos para que tu DPO pueda revisarlo.

Se la limita en lugar de confiar en ella. Basamos las respuestas en documentos de origen recuperados con citas, aplicamos un esquema de salida estricto para rechazar respuestas mal formadas y derivamos los casos de baja confianza a un humano. Las alucinaciones no pueden eliminarse de un modelo de lenguaje, por lo que el sistema que lo rodea debe asumir que ocurrirán.

A veces, y la prueba honesta es si una tarea repetitiva específica consume horas reales. La extracción de documentos, la clasificación de consultas y el soporte de primera línea son ganancias comunes. Las ambiciones amplias de "añadir IA al negocio" rara vez lo son, porque no hay un objetivo medible. Empieza con una tarea y un número asociado a ella.

Habla con alguien que ya lo haya construido

A short call is usually enough to tell you whether this is the right service for your situation — including when it is not.