Diseñamos y desplegamos IA que llega a producción. Copilotos impulsados por LLM, modelos predictivos y pipelines de ML — seleccionados, construidos, evaluados, desplegados y monitoreados por un equipo senior que se responsabiliza del sistema durante su primer año de operación.
Asistentes ajustados al dominio para operadores de planta, equipos jurídicos, analistas e ingenieros de campo. Con generación aumentada por recuperación, citas de evidencia y un rastro de respuestas auditable.
Predicción de fallas, detección de anomalías y modelos de pronóstico entrenados con datos operativos — firmas de vibración, telemetría, flujos de transacciones, historiales de reclamaciones.
Infraestructura de entrenamiento, evaluación, despliegue y monitoreo. Ejecuciones reproducibles, modelos registrados y reversiones. El andamiaje aburrido que mantiene la IA en producción durante años.
Cableado de producción para Anthropic Claude, OpenAI, Cohere y Azure AI Foundry — con prompt caching, uso de herramientas, salidas estructuradas y políticas de respaldo.
Cuando los modelos fundacionales no son la respuesta correcta: ML clásico, gradient boosting, aprendizaje profundo, series de tiempo y pilotos de aprendizaje por refuerzo — cuando se justifica.
Evaluaciones offline y online, conjuntos de referencia, bucles de revisión humana, red-teaming y cumplimiento de políticas — integrados en el pipeline de despliegue, no como una ocurrencia tardía.
Si no podemos escribir los criterios de cancelación, no podemos justificar la construcción.
Toda colaboración de IA en Droz comienza con un ejercicio de encuadre del problema de una a dos semanas. El objetivo es identificar la decisión que la IA cambiará — un plan de mantenimiento, un enrutamiento de triaje, una resolución de reclamaciones, una puntuación de adquisiciones — y el costo de equivocarse hoy en esa decisión.
A partir de ahí, trabajamos hacia atrás hasta los datos, la selección del modelo, la integración y el despliegue. La mayoría de las colaboraciones eliminan uno o dos comienzos en falso en esta fase: la carga de trabajo que "suena a LLM" es en realidad un motor de reglas estructurado; la tarea de predicción que "necesita aprendizaje profundo" en realidad quiere gradient boosting sobre mejores características.
El resultado del descubrimiento es un resumen por escrito: la decisión, la línea base, los enfoques candidatos, los datos, el ROM aproximado y los criterios de cancelación. Firmable; revisable; auditable.
El modelo fundacional orquesta el flujo de trabajo; los modelos a medida manejan las subtareas deterministas. Diseñamos ambas mitades y el contrato entre ellas.
Pipelines reproducibles en Databricks, SageMaker o Azure ML. Conjuntos de datos versionados, características registradas, experimentos rastreados. Cada modelo tiene un linaje.
Evaluaciones offline sobre un conjunto de referencia + pruebas reservadas; evaluaciones de seguridad / red-team; intervalos de confianza estadística en la métrica principal. No se promueve ningún modelo que no haya aprobado.
Lanzamientos canary. Ejecuciones en sombra. Blue-green para modelos en línea. Actualización por lotes para modelos de pronóstico. Cada despliegue es reversible con un solo clic.
Detección de desviaciones en entradas, salidas y decisiones posteriores. Tableros de calidad. Colas de revisión humana para predicciones de baja confianza. Alertas que despiertan a la guardia.
Un sistema de IA solo es útil cuando vive dentro del flujo de trabajo del operador. Integramos los modelos detrás de una API versionada, con registro estructurado, acceso basado en roles y un panel de evidencia que el operador puede auditar.
Del lado del LLM, entregamos contratos de uso de herramientas, esquemas de salida (Pydantic en el backend; Zod en el frontend), prompt caching y respaldos elegantes. Del lado del ML, entregamos predicciones por lotes a su data warehouse, inferencia en línea detrás de un API gateway y un feature store en el que el modelo confía.
También construimos la superficie humana — el tablero, las alertas, los controles de anulación, la cola de revisión. El objetivo es el apoyo a la decisión, no el reemplazo de la decisión.
Anthropic (Claude), OpenAI, Cohere, Azure AI Foundry, AWS Bedrock.
Databricks, Azure ML, SageMaker, Vertex AI.
PyTorch, scikit-learn, XGBoost, LightGBM, transformers, sentence-transformers, LangGraph (donde la orquestación lo justifica).
Snowflake, PostgreSQL + pgvector, Pinecone, Weaviate, Parquet, Apache Spark, Airflow, Kubeflow.
Referencias cruzadas — Perfiles completos de socios · Todas las tecnologías · Capa base en la nube.
Copiloto LLM en producción para operadores de planta. Recuperación sobre manuales de equipos, órdenes de trabajo e historial de condición. Registro de auditoría obligatorio.
Modelos de ML en producción que predicen fallas de rodamientos, motores y equipos rotativos a partir de firmas de vibración, térmicas y de ultrasonido.
Un asistente de triaje con patrón Protected-B para un regulador. RAG sobre documentos de política, humano en el bucle en cada recomendación.
A continuación, seis sectores representativos. La lista completa de 17 vive en la visión general de industrias.