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Nuevo Sprints de IA: de la idea a producción en tres semanas. Leer más →

Desarrollo con IA

Desarrollo con IA que llega a producción.

Vuewer integra funcionalidades de IA en aplicaciones web ya existentes: búsqueda con recuperación, extracción de documentos, generación dentro de procesos reales y agentes de varios pasos. Trabajamos en Laravel y PHP con modelos de OpenAI y Anthropic, entregamos una primera funcionalidad en producción en tres a seis semanas, y acordamos coste, latencia y precisión antes de escribir código.

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Qué desarrollamos

Cinco cosas que merece la pena construir con IA.

Todas ellas están en producción en algún sitio. Ninguna es un chatbot en la esquina de una portada.

Búsqueda que responde
Búsqueda con recuperación sobre tus propios documentos, productos e historial de soporte. Las respuestas citan la fuente de la que salen, para que un usuario pueda comprobarlas y un revisor pueda auditarlas.
Habitual: 3–4 semanas
Extracción de documentos y correo
Facturas, contratos, solicitudes y correo entrante convertidos en datos estructurados con los que tus sistemas actuales pueden actuar. Los resultados con poca confianza pasan a una persona en lugar de adivinarse.
Habitual: 2–4 semanas
Redacción dentro del proceso
Respuestas, descripciones, resúmenes y traducciones generados donde tu equipo ya trabaja, con su tono y sus restricciones incorporados. Siempre un borrador, nunca un envío automático.
Habitual: 2–3 semanas
Agentes de varios pasos
Tareas completadas de principio a fin en varios sistemas, con una aprobación humana donde el coste de equivocarse lo justifica. Cada acción registrada y reversible.
Habitual: 4–8 semanas
Servidores MCP para tu equipo
Tus propios sistemas expuestos a Claude, ChatGPT o Cursor mediante el Model Context Protocol, con permisos delimitados, para que tu equipo consulte producción sin escribir SQL.
Habitual: 1–2 semanas

01 Funcionalidades de IA

IA que vive dentro de tu producto.

No un chatbot atornillado en una esquina de tu web. Funcionalidades que usan tus propios datos y hacen trabajo real.

support/assistant con fuentes · 4 documentos
Cada afirmación enlaza al documento del que viene.

  • Fundamentada en tu contenido

    Recuperación sobre tus documentos, productos e historial, para que las respuestas citen algo real.

  • Dentro de los procesos actuales

    Generación y resumen donde tus usuarios ya están, no en una pestaña aparte.

  • Extracción estructurada

    Documentos, correo y formularios convertidos en datos con los que tus sistemas pueden actuar.

  • Evaluaciones y límites

    Un set de pruebas desde el primer día, para que sepas que el modelo se equivoca antes que tus clientes.

  • Presupuestos por adelantado

    Coste por petición y tiempo de respuesta acordados antes de desarrollar, no descubiertos después.

Desarrollo con IA

02 Agentes y automatización

Pon el trabajo repetitivo en piloto automático.

El trabajo repetitivo que tu equipo hace a mano, entregado a algo que no se aburre.

automations últimas 24 horas
Los pasos de aprobación están donde el riesgo lo justifica.

  • Agentes de varios pasos

    Tareas reales completadas de principio a fin, con una aprobación humana donde el riesgo lo justifica.

  • Conectados a tus herramientas

    Los sistemas que ya pagas, conectados como toca en lugar de a base de copiar y pegar.

  • Programados y por eventos

    Trabajo que arranca porque algo ha pasado, no porque alguien se ha acordado.

  • Totalmente auditable

    Cada acción registrada, para que puedas explicar qué pasó y por qué.

  • Servidores MCP

    Las herramientas de IA de tu propio equipo, con acceso seguro y delimitado a tus sistemas.

Desarrollo con IA

Qué recibes

Cada desarrollo de IA se entrega con esto.

No son extras opcionales. Una funcionalidad de IA sin set de evaluación es una funcionalidad de la que nadie puede demostrar que funciona.

Un set de evaluación
Un conjunto fijo de entradas reales con sus resultados esperados, ejecutado en cada cambio, para que la precisión sea una cifra y no una impresión.
Un presupuesto de coste y latencia
Acordado antes de desarrollar: coste por petición y un objetivo de tiempo de respuesta, medido en producción.
Modelos intercambiables
El modelo está detrás de una interfaz. Cambiar OpenAI por Anthropic, o por un modelo más barato, es un cambio de configuración.
Un camino de fallo definido
Qué hace la funcionalidad si el modelo no está disponible, va demasiado lento o no tiene suficiente confianza. Decidido antes, no descubierto en producción.
Límites de datos por escrito
Qué datos salen de tu infraestructura, qué proveedor los procesa y bajo qué condiciones de retención.
Documentación y entrega
Escrita para que tus propios desarrolladores puedan ampliarla. Sin dependencia de nosotros, a propósito.

Cuándo no

Cuándo la IA es la respuesta equivocada.

Rechazamos trabajo por estos motivos, y decirlo por adelantado ahorra a todo el mundo un mes perdido.

Una regla haría el trabajo
Si la lógica puede escribirse como reglas deterministas, escribe las reglas. Son más baratas, más rápidas, comprobables y nunca se inventan nada.
No hay nada en lo que fundamentarla
La recuperación necesita contenido que merezca recuperarse. Si la documentación aún no existe, escribirla es el proyecto de verdad.
El coste por petición no cuadra
A ciertos volúmenes y márgenes la cuenta simplemente no sale. Eso lo comprobamos contigo antes de empezar, no después.
Equivocarse no es aceptable
Donde una sola respuesta incorrecta tiene consecuencias legales o económicas y nadie la revisa, un modelo es la herramienta equivocada.

Preguntas

Preguntas que merece la pena hacer.

¿Qué funcionalidades de IA podéis desarrollar realmente?
Búsqueda con recuperación sobre tu propio contenido, extracción de datos de documentos y correo, generación y resumen dentro de procesos ya existentes, y agentes de varios pasos que completan tareas reales. En la práctica: un asistente de soporte que responde desde tu documentación, un proceso que convierte facturas entrantes en datos estructurados, o un agente que prepara trabajo y lo pasa a una persona para aprobarlo.

¿Qué modelos de IA usáis?
Sobre todo modelos de OpenAI y Anthropic, elegidos por tarea y no por proyecto. Parte del trabajo funciona mejor y más barato en un modelo abierto pequeño, y te lo diremos cuando sea el caso. Desarrollamos de forma que el modelo pueda cambiarse sin reescribir la funcionalidad, porque la mejor opción cambia cada pocos meses.

¿Qué pasa con nuestros datos?
Tus datos permanecen en tu propia infraestructura y solo se envían a un proveedor de modelos para la petición concreta que lo necesita. Usamos planes de API para empresas en los que el proveedor se compromete por contrato a no entrenar con tus datos, y podemos trabajar íntegramente con modelos autoalojados si tu normativa lo exige.

¿Cómo evitáis que se invente cosas?
Basando las respuestas en tus propios datos, citando en la interfaz la fuente de cada afirmación, y creando un set de evaluación antes de desarrollar la funcionalidad. Ese set es una lista de preguntas reales con sus respuestas correctas que se ejecuta con cada cambio, de modo que la precisión pasa a ser algo que se mide en lugar de algo que se espera.

¿Cuándo es la IA la respuesta equivocada?
Cuando una regla determinista haría el trabajo, cuando no hay datos en los que fundamentar el modelo, o cuando el coste por petición no cuadra con tu volumen. Preferimos decírtelo en la primera llamada que seis semanas después de empezar.

¿Cuánto se tarda en desarrollar una funcionalidad de IA?
De tres a seis semanas desde la primera llamada hasta una funcionalidad que tus usuarios puedan usar, si el alcance está bien definido. La primera semana es exploración y creación del set de evaluación, la segunda es desarrollo, y la tercera es endurecer y lanzar. Un trabajo mayor o más integrado tarda más, y lo diremos antes de que te comprometas.

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