IA & AutomatizaciónIA EN TU PRODUCTO

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.

CMMI Nivel 2
5.0★ en Clutch
+200 proyectos
Código 100% tuyo · MTY + Texas

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 + Texas, CMMI Nivel 2, 5.0★ en Clutch, +200 proyectos). Trabajamos con presupuesto fijo y entregas cada 2 semanas, y el código es 100% tuyo desde el primer commit.

Por qué iTechDev

Presupuesto fijo

Alcance y precio definidos antes de empezar. No cobramos por hora ni aceptamos alcances ambiguos.

Código 100% tuyo

Todo el código y la configuración son de tu propiedad desde el primer commit. Sin vendor lock-in.

Avances cada 2 semanas

Demos funcionales en vivo cada sprint. Ves progreso real, no una caja negra de meses.

Ingeniería con proceso

CMMI Nivel 2, 5.0★ en Clutch y +200 proyectos. Equipo nearshore en Monterrey + Texas, en tu mismo horario (CST).

Cuándo lo necesitas

Tu app o SaaS ya está en producción y quieres añadir features de IA (generación, resúmenes, asistentes) sin reescribir el producto.
Hiciste una prueba de concepto con un LLM que funcionó en el laboratorio, pero no sabes cómo llevarla a producción con calidad y de forma estable.
Quieres búsqueda semántica o un asistente que entienda lenguaje natural sobre tus propios datos, no un chatbot genérico de plantilla.
Te preocupa el costo de tokens: necesitas estimar, medir y controlar el gasto de IA antes de exponerlo a miles de usuarios.
Tienes dudas de privacidad y cumplimiento: los datos de tus usuarios no pueden filtrarse ni usarse para entrenar modelos de terceros.
Ya probaste una integración casera y el modelo alucina, responde fuera de tema o se sale del tono — necesitas evals y guardrails serios.

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

1

Descubrimiento 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.

2

Prototipo 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.

3

Integración 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.

4

Guardrails 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.

5

Lanzamiento 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.

OpenAI/Anthropic APIEmbeddingsStreamingFunction callingEvalsGuardrailsLangChainVercel AI SDKpgvectorPythonFastAPITypeScriptLangfuseRedis

Preguntas frecuentes

¿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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