Applied & Gen AI
Orqueste sus agentes de IA para maximizar su impacto sin perder el control.
Todo el mundo está experimentando con la GenAI. Pocas empresas saben cómo escalarla eficazmente. Diseñamos, desarrollamos y orquestamos sus modelos de ciencia de datos y agentes de IA para que ofrezcan resultados fiables en producción, no solo demostraciones impresionantes que no se sostienen en el mundo real.
+150 empresas apoyadas— 5/5 reseñas de Google
Beneficios / Impactos
Lo que esto aporta
Resultados concretos para su organización, medibles desde las primeras semanas de intervención.
01
Modelos de IA que resuelven problemas de negocio
Cada modelo que desarrollamos cumple un objetivo de negocio definido: reducir un coste, acelerar un proceso, mejorar una predicción. Ningún modelo por el mero hecho de modelar.
02
Agentes de IA orquestados y controlados
Sus agentes de IA generativa no trabajan de forma descontrolada. Implementamos salvaguardas, monitoreo y circuitos de validación que garantizan respuestas fiables y controladas.
03
La transición de la POC a producción, incluida
No entregamos un notebook. Entregamos un sistema industrializado, integrado en sus herramientas de negocio, desplegado en producción y monitorizado. La POC es solo un paso, no el entregable.
04
Explotación de sus datos propietarios
El verdadero valor de la IA generativa en los negocios se manifiesta cuando trabaja con sus datos, no con conocimientos genéricos. Conectamos los LLM a sus activos de información para obtener resultados específicos para su contexto.
05
Un aumento de la competencia de sus equipos
Nuestros Científicos de Datos e Ingenieros de IA trabajan con los suyos, no para ellos. La transferencia de conocimientos está integrada para que su equipo gane autonomía en nuevas técnicas.
Capítulos
Nuestra experiencia
Las habilidades y el saber hacer que desplegamos para ofrecer resultados en esta área de especialización.
Herramientas / Colaboración
Cómo aplicamos esta experiencia
Trabajamos con todos los frameworks y plataformas del mercado. La elección tecnológica viene dictada por su caso de uso, sus restricciones de confidencialidad y su infraestructura existente, nunca por una preferencia de 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 ofrecemos
Entregables operativos, no recomendaciones. Estos son los formatos de las misiones que desplegamos en esta área de experiencia.
01
Modelo predictivo industrializado
Del marco a la producción: desarrollo, validación e implementación de un modelo de aprendizaje automático integrado en sus procesos de negocio. Puntuación de clientes, previsión de la demanda, detección de fraudes, optimización logística.
02
Sistema RAG sobre datos propietarios
Conexión de un LLM a su base de datos documental interna para permitir que sus equipos consulten sus datos en lenguaje natural. Documentos técnicos, base de conocimientos, contratos, publicaciones.
03
Agente de IA empresarial
Diseño e implementación de un agente autónomo que ejecuta flujos de trabajo complejos: procesamiento automático de correos electrónicos, análisis de documentos, generación de informes, soporte a la toma de decisiones.
04
Sistema de visión artificial
Desarrollo e implementación de modelos de visión artificial: control de calidad visual, análisis de imágenes médicas, reconocimiento de objetos, detección de anomalías en la línea de producción.
Casos de negocio
Industrializaron la Ciencia de Datos y la GenAI con nosotros
No entregamos pruebas de concepto. 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 IA generativa aplicada?
La IA generativa aplicada se refiere a la industrialización de modelos como GPT, Claude o Mistral sobre datos propietarios de la empresa para automatizar tareas de negocio. Diametral implementa sistemas RAG a medida, agentes autónomos y copilotos, con supervisión humana, gobernanza y medición del valor de negocio generado.
¿Qué es un sistema RAG?
Un sistema de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) combina un modelo de lenguaje con una base de conocimiento propietaria para generar respuestas que están incrustadas en tus documentos. Diametral implementa RAGs en contratos, procedimientos, catálogos de productos o bases de conocimiento 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 implica sacarlo del modo de demostración para convertirlo en un sistema supervisado, medido y gobernado. Diametral supervisa cada agente con salvaguardas (filtros de contenido, validación humana en acciones críticas, registros completos) y mide el valor generado mensualmente para asegurar que sigan siendo un activo y no una caja negra.
¿Cuál es la diferencia entre PoC e IA industrializada?
Una PoC demuestra la viabilidad en un perímetro pequeño; una IA industrializada funciona en producción con SLA, monitoreo e integración en herramientas de negocio. Diametral evita el síndrome de la PoC eterna al establecer desde el principio los criterios para la transición a producción: volumen objetivo, integración de SI, gobernanza y ROI esperado.
¿Cómo evitar las alucinaciones de la IA generativa?
Evitar las alucinaciones se basa en cuatro prácticas: anclar las respuestas en tus documentos mediante un RAG, validar los resultados a través de reglas de negocio, establecer supervisión humana en casos sensibles y rastrear cada respuesta para auditoría. Diametral integra estas capas por defecto en cada implementación de IA generativa empresarial.
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¿Tienes en mente un caso de uso de IA? Construyámoslo juntos.
Describe tu problema. Un científico de datos sénior de Diametral evalúa la viabilidad y te ofrece un enfoque inicial.