Applied AI and Data Science
Orqueste sus agentes de IA para maximizar su impacto sin perder el control.
Todo el mundo experimenta con la GenAI. Pocas empresas saben escalarla de forma eficaz. Diseñamos, desarrollamos y orquestamos sus modelos de Data Science y sus agentes de IA para que entreguen resultados confiables en producción — no solo demos impresionantes que no resisten en condiciones reales.
+150 empresas acompañadas
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Beneficios / Impacto
Lo que aporta
Resultados concretos para su organización, medibles desde las primeras semanas de trabajo.
01
Modelos de IA que resuelven problemas de negocio
Cada modelo que desarrollamos responde a un objetivo de negocio definido: reducir un costo, acelerar un proceso, mejorar una predicción. Nada de modelos por el simple gusto de modelar.
02
Agentes de IA orquestados y bajo control
Sus agentes de GenAI no funcionan sin control. Implementamos las salvaguardas, el monitoreo y los circuitos de validación que garantizan respuestas confiables y controladas.
03
El paso del POC a producción, incluido
No entregamos un notebook. Entregamos un sistema industrializado, integrado a sus herramientas de negocio, desplegado en producción y supervisado. El POC es solo una etapa, no el entregable.
04
El aprovechamiento de sus datos propios
El verdadero valor de la GenAI en la empresa se revela cuando trabaja con sus datos, no con conocimientos genéricos. Conectamos los LLM a su patrimonio informativo para obtener resultados propios de su contexto.
05
El desarrollo de las competencias de sus equipos
Nuestros Data Scientists y AI Engineers trabajan con los suyos, no en su lugar. La transferencia de conocimientos está integrada para que su equipo gane autonomía en las nuevas técnicas.
Capítulos
Nuestra experiencia
Las competencias y el saber hacer que desplegamos para producir resultados en esta especialidad.
Herramientas / Alianzas
Cómo ponemos en práctica esta experiencia
Trabajamos con todos los frameworks y plataformas del mercado. La elección tecnológica depende de su caso de uso, sus restricciones de confidencialidad y su infraestructura existente, nunca de una preferencia por una herramienta.
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Flujo de aire Apache
Power BI
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Flujo de aire Apache
Power BI
Amazon Web Services
Google Cloud
Azure
Flujo de aire Apache
Tipos de proyectos
Lo que entregamos
Entregables operativos, no recomendaciones. Estos son los formatos de proyecto que implementamos en esta especialidad.
01
Modelo predictivo industrializado
Del planteamiento a la producción: desarrollo, validación y despliegue de un modelo de machine learning integrado a sus procesos de negocio. Scoring de clientes, previsión de la demanda, detección de fraude, optimización logística.
02
Sistema RAG sobre datos propios
Conexión de un LLM a su base documental interna para que sus equipos puedan consultar sus datos en lenguaje natural. Documentos técnicos, base de conocimientos, contratos, publicaciones.
03
Agente de IA de negocio
Diseño y despliegue de un agente autónomo que ejecuta workflows complejos: procesamiento automático de correos electrónicos, análisis de documentos, generación de informes, apoyo a la toma de decisiones.
04
Sistema de computer vision
Desarrollo y despliegue de modelos de computer vision: control de calidad visual, análisis de imágenes médicas, reconocimiento de objetos, detección de anomalías en líneas de producción.
Casos de negocio
Industrializaron la Data Science y la GenAI con nosotros
No entregamos POC. Entregamos sistemas que funcionan, con un impacto medible en el negocio de nuestros clientes.
Sus preguntas, nuestras respuestas
Todas las respuestas para entender nuestro enfoque, nuestra forma de trabajar y lo que puede esperar de nuestra colaboración.
¿Qué es la GenAI aplicada?
La GenAI aplicada designa la industrialización de modelos como GPT, Claude o Mistral sobre los datos propios de la empresa para automatizar tareas de negocio. Diametral despliega sistemas RAG a la medida, agentes autónomos y copilotos, con supervisión humana, gobernanza y medición del valor de negocio generado.
¿Qué es un sistema RAG?
Un sistema Retrieval-Augmented Generation (RAG) combina un modelo de lenguaje con una base de conocimientos propia para generar respuestas fundamentadas en sus documentos. Diametral despliega RAG sobre contratos, procedimientos, catálogos de productos o bases de soporte, lo que elimina las alucinaciones típicas de los LLM generalistas y garantiza la trazabilidad de las fuentes.
¿Cómo industrializar un agente de IA?
Industrializar un agente de IA consiste en sacarlo del modo demo para convertirlo en un sistema supervisado, medido y gobernado. Diametral enmarca cada agente con salvaguardas (filtros de contenido, validación humana en las acciones críticas, logs completos) y mide el valor generado mes a mes para asegurarse de que siga siendo un activo y no una caja negra.
¿Cuál es la diferencia entre un POC y una IA industrializada?
Un POC demuestra la viabilidad en un alcance reducido; una IA industrializada funciona en producción con SLA, monitoreo e integración a las herramientas de negocio. Diametral evita el síndrome del POC eterno definiendo desde el inicio los criterios de paso a producción: volumen objetivo, integración con los sistemas de información, gobernanza y ROI esperado.
¿Cómo evitar las alucinaciones de la GenAI?
Evitar las alucinaciones se basa en cuatro prácticas: fundamentar las respuestas en sus documentos mediante un RAG, validar los resultados con reglas de negocio, implementar supervisión humana en los casos sensibles y registrar cada respuesta para auditoría. Diametral integra estas capas por defecto en cada despliegue de GenAI empresarial.
contacto
¿Tiene un caso de uso de IA en mente? Construyámoslo juntos.
Describa su problema. Un Senior Data Scientist de Diametral evaluará su viabilidad y le propondrá un primer enfoque.