01 — Servicios
Construimos los sistemas de IA sobre los que las empresas españolas operan en producción: agentes, RAG, LLM a medida y automatización de procesos. Diez años entregando lo que funciona, no lo que suena bien en una propuesta.
01 — Servicios
Construimos los sistemas de IA sobre los que nuestros clientes operan su negocio. Más de diez años en proyectos de IA y big data nos han enseñado qué funciona en producción y qué no.
Hablemos de tu casoReingenieriza flujos operativos con IA integrada, desde la ingesta hasta la toma de decisiones.
Modelos propios, fine-tuning y stacks de inferencia diseñados para tus datos y restricciones.
Orquestación multi-agente con evaluación rigurosa, observabilidad y controles de seguridad.
Recuperación de producción sobre corpus corporativos complejos: preciso, citado y gobernado.
De la hipótesis al lanzamiento: dimensionamiento de oportunidad, hoja de ruta y entrega experimentada.
Pipelines de despliegue, serving, observabilidad y controles para operar modelos con fiabilidad en producción.
04 — Casos de uso
Ejemplos de proyectos tipo en los dos frentes en los que trabajamos. Si tu situación se parece a alguno, probablemente podamos ayudarte.
Un sistema agéntico es una arquitectura de IA en la que uno o varios modelos de lenguaje (LLM) pueden planificar tareas, usar herramientas externas —como bases de datos, APIs o buscadores— y ejecutar acciones de forma autónoma para alcanzar un objetivo. A diferencia de un chatbot convencional, un agente puede completar flujos de trabajo de varios pasos sin intervención humana en cada etapa.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica que combina un modelo de lenguaje con un sistema de recuperación de información. En lugar de depender solo del conocimiento preentrenado del modelo, el sistema recupera primero los documentos o fragmentos relevantes del corpus corporativo y los entrega al LLM como contexto. El resultado son respuestas precisas, citadas y actualizables sin necesidad de reentrenar el modelo.
El coste depende del alcance, la complejidad de los datos y la infraestructura existente. Un asistente conversacional o un pipeline RAG sobre documentación interna puede entregarse en proyectos de cuatro a doce semanas. Las arquitecturas agénticas más complejas o integraciones con sistemas core requieren plazos y presupuestos mayores. KAIX LAB trabaja con un alcance cerrado acordado por escrito antes de empezar.
Un chatbot o asistente básico conectado a datos internos puede estar operativo entre dos y cuatro semanas. Un sistema RAG de producción con evaluación, guardrails y observabilidad requiere entre cuatro y ocho semanas. Las arquitecturas agénticas complejas, con múltiples herramientas y revisión de seguridad incluida, oscilan entre ocho y dieciséis semanas. Los plazos se acuerdan por escrito en la fase de diagnóstico.
La automatización robótica de procesos (RPA) ejecuta secuencias de reglas fijas sobre interfaces o APIs; no entiende contexto ni maneja variabilidad. La IA —especialmente los sistemas basados en LLMs— puede razonar sobre lenguaje natural, interpretar documentos no estructurados, adaptarse a entradas variables y tomar decisiones en función del contexto. Para flujos repetitivos y bien definidos, RPA es suficiente y más barato; para procesos con variabilidad o que requieren comprensión semántica, se necesita IA.
Formación a medida
Hacemos formación técnica a medida, no cursillos abiertos. Cada curso lo diseñamos para el caso del cliente: RAG, sistemas agénticos y MLOps sobre vuestro stack, con la duración y profundidad que pida el equipo.
Respondemos en 24 – 48 horas laborables. Te proponemos una primera llamada para entender tu caso.
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