IA integrada en tu producto: features con LLM en producción, no PoCs
Embebemos capacidades de IA dentro de tu app o SaaS existente vía API — generación, resúmenes, clasificación, búsqueda semántica y asistentes in-app — con evals, guardrails y costos de tokens bajo control. Como fábrica de software, lo llevamos a producción, no a un laboratorio.
Integrar IA en tu producto es agregar features impulsadas por modelos de lenguaje (LLM) dentro de la aplicación o SaaS que ya tienes, consumiendo APIs como OpenAI o Anthropic: generación y reescritura de texto, resúmenes automáticos, clasificación y etiquetado, búsqueda semántica con embeddings y asistentes conversacionales in-app con function calling.
No reemplazamos tu producto ni te vendemos un demo: añadimos capacidades de IA a tu código, con la calidad de ingeniería que exige producción — evaluación sistemática (evals), guardrails contra alucinaciones y datos sensibles, control de costos de tokens y observabilidad. Somos una fábrica de software fundada en 2018 (Monterrey, Guadalajara + Texas, CMMI Nivel 2, 5.0★ en Clutch, +200 proyectos).
El código y la configuración son 100% tuyos desde el inicio.
Seis razones operativas, cero adjetivos
El código es tuyo desde el día uno
Repos a tu nombre, CI/CD documentado y cero vendor lock-in. Si mañana te vas, te llevas todo funcionando.
WhatsApp API con proveedor oficial
Somos Tech Provider de Meta: tu línea de WhatsApp Business API sin intermediarios, con chatbots conectados a tu ERP.
Entregas por sprint, procesos CMMI 2
Demo funcionando cada dos semanas y avance medible. No hay "va al 80%" sin algo que puedas clickear.
IA aplicada a tu operación
Agentes LLM, RAG sobre tus datos y automatización de procesos — la misma práctica que usamos para operar iTech por dentro.
Nearshore real: Texas + Monterrey
Entidad legal en EE.UU. (iTech Corp, Texas), contratos bajo ley americana, mismo huso horario CST y T-MEC.
ERP con facturación CFDI 4.0
Implementamos Odoo con timbrado SAT integrado (PAC), portal de clientes y conciliación — operación completa, no solo software.
Cuándo lo necesitas
Qué incluye
Diseño de la feature de IA
Definimos qué resuelve el LLM dentro de tu producto (generación, resumen, clasificación, búsqueda semántica o asistente), el flujo de usuario y los prompts, antes de tocar código de producción.
Integración vía API
Conectamos tu app con OpenAI o Anthropic: llamadas con streaming, function calling para acciones reales, embeddings para búsqueda semántica y manejo robusto de errores, timeouts y reintentos.
Evals y calidad
Construimos un set de evaluación con casos reales para medir la calidad de las respuestas de forma objetiva, detectar regresiones al cambiar prompts o modelos y decidir con datos, no con percepción.
Guardrails y seguridad
Validación de entradas y salidas, mitigación de alucinaciones, filtrado de contenido y datos sensibles, y límites para que el modelo no se salga del alcance ni del tono de tu producto.
Control de costos y caché
Estimación y monitoreo de consumo de tokens, selección del modelo correcto por tarea (no el más caro por defecto), caché de respuestas y límites de uso para que el costo de IA sea predecible.
Observabilidad
Trazas de cada llamada al modelo, métricas de latencia, costo y calidad, y logs para depurar en producción — apoyado en nuestra plataforma interna ARIA dentro del ciclo de QA.
Cómo trabajamos
1Descubrimiento del caso de uso
Identificamos qué feature de IA aporta valor real dentro de tu producto y definimos métricas de éxito. Salida: alcance, presupuesto fijo y cronograma antes de codear.
2Prototipo con evals
Construimos un prototipo de la feature con prompts iniciales y, en paralelo, el set de evals que mide su calidad — para validar con datos antes de invertir en producción.
3Integración en producción
Sprints de 2 semanas: integramos la IA en tu código con streaming, function calling y embeddings, code review obligatorio, CI/CD y demo funcional cada ciclo.
4Guardrails y control de costos
Añadimos validaciones de entrada/salida, mitigación de alucinaciones, caché y límites de tokens; medimos costo y latencia reales y ajustamos modelo o prompts.
5Lanzamiento y observabilidad
Despliegue controlado con trazas, métricas de costo/calidad y monitoreo activo, más handoff del repositorio completo — 100% tuyo desde el primer commit.
Stack tecnológico
Las herramientas y plataformas con las que lo construimos — elegidas por tu problema, no por moda.
Preguntas frecuentes
¿No encuentras tu duda? Habla con un ingeniero — sin guion de ventas.
Contáctanos →¿Cuánto cuesta en tokens y cómo controlan el gasto y la latencia?
El costo de IA depende del modelo, del tamaño de los prompts y del volumen de uso. Lo hacemos predecible: estimamos el consumo antes de lanzar, elegimos el modelo correcto por tarea (no el más caro por defecto), usamos caché y límites de uso, y monitoreamos costo y latencia en producción. Para latencia usamos streaming, de modo que el usuario empieza a ver la respuesta de inmediato en vez de esperar a que el modelo termine.
¿Qué pasa con la privacidad de los datos de mis usuarios?
Los datos de tus usuarios no se usan para entrenar modelos de terceros: lo configuramos con las APIs empresariales de OpenAI o Anthropic, que ofrecen retención cero o controlada. Aplicamos minimización de datos (solo enviamos lo necesario al modelo), filtrado de información sensible antes de la llamada y trazabilidad. Si tu caso lo exige, evaluamos opciones de despliegue con mayores garantías de residencia y aislamiento.
¿Qué modelo de IA conviene para mi caso?
No hay un modelo único: depende de la tarea, la calidad requerida, la latencia y el costo. Una clasificación o un resumen corto suele resolverse con un modelo más pequeño y barato; un asistente con razonamiento o function calling complejo puede justificar uno más capaz. Trabajamos con OpenAI y Anthropic, y elegimos con datos de los evals — no por moda. Dejamos la integración preparada para cambiar de modelo sin reescribir tu producto.
¿Cómo evitan las alucinaciones y respuestas fuera de tema?
Con guardrails y evals, no con buenos deseos. Acotamos al modelo con instrucciones y contexto recuperado de tus propios datos (en vez de pedirle que "invente"), validamos las salidas, filtramos contenido fuera de alcance y medimos la calidad con un set de evaluación de casos reales. Eso nos deja detectar regresiones cuando cambiamos un prompt o un modelo, en lugar de descubrir los errores en producción.
¿Por qué una fábrica de software y no una consultora de IA?
Porque integrar IA en un producto real es, sobre todo, ingeniería de software: APIs, manejo de errores, pruebas, seguridad, costos y mantenimiento. Somos una fábrica con CMMI Nivel 2 que lleva features a producción con presupuesto fijo, entregas cada 2 semanas y QA con nuestra plataforma interna ARIA. No te entregamos un PoC que muere en el laboratorio: dejamos IA funcionando dentro de tu producto, con código 100% tuyo.
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