Abordamos Data & IA con equipo nativo GenAI: context engineering, agentes con evals y guardrails, y portabilidad de modelo. Convertimos el conocimiento de tu negocio en software que acelera el delivery — sin lock-in ni perder el control.
El problema no es el modelo, es el método. Estructuramos el conocimiento, medimos sprint a sprint y dejamos agentes gobernados operando en tu stack. Eso convierte la IA en impacto.
Cómo lo hacemos →Combinamos arquitectura, ingeniería, gobierno, industrialización y adopción. No vendemos IA en abstracto: construimos la base técnica mínima para que asistentes, modelos y agentes funcionen de verdad y escalen.
Ingesta, procesamiento y gobierno sobre Azure, Fabric y Databricks. Aceleradores propios sobre Spark para Data Quality y gobierno del dato.
Entender el legacy antes de reescribirlo. GenAI y agentes especializados para levantar conocimiento, tallar y migrar por olas con paridad demostrada.
Ingeniería de contexto y recuperación (RAG + grounding) sobre contratos, pliegos y documentación. Respuestas con citación y trazabilidad, recuperación híbrida y semantic chunking — no respuestas a ciegas.
Agentes pequeños y especializados con tool use vía MCP, guardrails y human-in-the-loop. Orquestados, evaluados con evals y observables de extremo a extremo — no un megaagente caja negra.
Modelos predictivos y detección de anomalías sobre series temporales y telemetría: mantenimiento predictivo, predicción de demanda y optimización.
Evals continuas, guardrails, observabilidad y tracing de prompts/outputs. Pipelines LLMOps/MLOps con detección de drift, audit trail y catálogo de modelos. AI governance lista para auditoría.
El problema de fondo no es de herramientas, es de conocimiento. Lo estructuramos para que trabaje a favor de equipos y agentes. El código y los prompts quedan en tu repo, con un proceso medible sprint a sprint.
El conocimiento vive en repos Git, en formato abierto y versionable. No en wikis ni en la cabeza de las personas.
LLM-agnóstico, sin lock-in. Si cambias de modelo, cloud o partner, la continuidad se mantiene. El motor no se va con nosotros.
Una constelación de agentes acotados que se mide, se audita y se sustituye pieza a pieza. No un megaagente caja negra.
Identidad por agente, permisos mínimos y trazabilidad commit a commit. Pensado para ISO 27001, SOC 2 y normativa sectorial.
Metodología knowledge-driven y agentes funcionando en tu stack para acelerar el delivery de forma medible. Vale para nuevos desarrollos y para migrar legacy. No empezamos de cero: traemos dos plataformas propias.
AI for SDLC · knowledge-drivenLa IA amplifica lo que ya tienes: con método, amplifica resultados; sin método, amplifica el desorden.
Las herramientas cambian cada pocos meses; lo que permanece es el conocimiento del sistema. Cuando no está estructurado, la IA lo reproduce mal: dependes de la herramienta, las reglas viven en una caja negra y el contexto se reescribe en cada prompt. La salida pasa por estructurar el conocimiento para que trabaje a favor de equipos y agentes.
Sin licencias eternas y sin atarte a un único proveedor de modelo. Metodología más agentes ya en producción, código y prompts en tu repositorio y un proceso medible sprint a sprint. Si nos vamos, el motor no se va con nosotros.
El cambio no es usar mejores prompts. Es dar el mejor contexto en cada tarea.
Cinco niveles dan el contexto vertical; tres dimensiones lo cruzan en horizontal. Cada equipo y cada agente consultan justo lo que necesitan.
El conocimiento es la base. Sobre él se montan el contexto, la orquestación y la ejecución. La capa de ejecución es intercambiable; la base de conocimiento es tu diferencial.
Transversal a todas las capas: calidad, evals y observabilidad — y gobierno, riesgo y seguridad.
Perfiles acotados, ya en producción en otros equipos. Plug-and-play sobre tu flujo, con revisión humana en los puntos críticos.
Dos puntos de control: Gate 1 · Clarificación — sin claridad no se construye. Gate 2 · Calidad — no sale sin evidencia: cobertura, paridad y revisión firmada.
Medimos 2-5 piezas reales —esfuerzo, éxito, tokens y revisión humana— para fijar una línea base. Clasificamos el lote en XS-XL con fórmula documentada y ejecutamos por olas con criterios de salida. Coste por talla, no por intuición.
Strata · entender tu legacy antes de tocarloExtrae los hechos del código legacy por parsing, no por LLM: misma entrada, misma salida, cero alucinación en la estructura. Los guarda en un catálogo auditable en tu Postgres y genera especificaciones trazables — cada regla sabe de qué hecho del legacy proviene. El nuevo sistema corre en shadow mode y el cutover se decide por evidencia.
No empezamos de cero: el framework agéntico Ngine y la plataforma Strata, un catálogo de 9 agentes ya en producción, sistema de tallaje, panel de gobierno, prompts versionados, suite de evals, marco de seguridad, test de paridad y playbooks por trayecto.
Para construir software coherente con agentes de IA. Knowledge-driven, 8 capas de conocimiento y 6 servicios integrados.
Transforma código legacy en conocimiento estructurado. Extracción por parsing (no por LLM): misma entrada, misma salida, cero alucinación.
El conocimiento estructurado es la base para escalar la IA con cabeza. No vendemos una herramienta: dejamos una forma de trabajar que ya funciona en otros equipos, código en tu stack y un proceso medible. Cuando terminemos, te queda todo.
No "poner IA por ponerla". Integrarla para ganar visibilidad, velocidad y consistencia en la ejecución, convirtiendo información dispersa en una base utilizable para decidir con criterio.
RAG sobre contratos, pliegos y planos para consultas, comparativas y evidencia trazable. Reduce búsquedas manuales y acelera revisiones.
KPIs enriquecidos y alertas con datos operativos para detectar desviaciones y focalizar decisiones de PMO antes de que escalen.
Detección de no conformidades y riesgos con inferencia en edge/cloud para alertas inmediatas y reporting automático.
Modelos sobre telemetría que anticipan fallos y optimizan intervenciones para reducir paradas imprevistas.
Agentes que orquestan aprobaciones, checklists y flujos entre ERP, GMAO y sistemas core con control humano intermitente.
Reporting más inteligente y analítica avanzada sobre una base mejor gobernada, conectando plataforma, conocimiento y negocio.
Cycle time vs. baseline
Frecuencia de despliegue
Lead time hasta producción
Aceptación de IA (obj. >70%)
No credenciales en abstracto: cada capacidad apoyada en proyectos reales que prueban cómo evolucionar una base existente sin rehacerla, con más eficiencia y control.
Integración de Databricks con Power BI, Microsoft Fabric, Unity Catalog, Purview, Oracle y SAP. Casos de uso complejos replicados sobre arquitectura medallion y capacidades ML desplegadas, sin comprometer el servicio en producción.
Motor industrializado de Data Quality sobre medallion, +30 arquetipos de reglas, glosario semántico en Unity Catalog y un asistente "Data Buddy" en lenguaje natural.
Framework de buenas prácticas y estandarización de flujos de ingeniería y analítica. −25% time-to-market y −30% de código con foco en repetibilidad.
Diseño y transformación del modelo de arquitectura de software, con capacidades transferibles en asistentes, automatización documental y sistemas agénticos.
Data Lake único e industrial integrando SCADA, GIS, GMAO y telelectura. ML transversal para detección de fugas, predicción de demanda y eficiencia energética.
Despliegue y evolución de plataforma analítica avanzada con 24 meses de soporte continuado y un modelo de gobierno para sostener la operación.
Sectores exigentes, con complejidad de negocio, operación y tecnología. La IA aterriza distinto en cada uno — y ahí está la diferencia.
Banca, inversión y fintech: riesgo, compliance y eficiencia con IA en un sector en transformación continua.
Experiencia de cliente, eficiencia y control del riesgo con analítica avanzada y automatización inteligente.
Estrategia y digitalización para optimizar procesos y maximizar el valor de los activos.
Cadena de valor potenciada con dato e IA: mantenimiento predictivo, visión artificial y operación inteligente.
Salud, pharma y biociencias con foco en innovación, regulación y experiencia del paciente.
Gestión inteligente de activos y redes, optimización operativa y reporting regulatorio sobre dato fiable.
Certificación conforme al Esquema Nacional de Seguridad para entornos críticos de la Administración.
Marco de seguridad de la información aplicado a cada agente y a cada flujo de datos.
Controles diseñados para entornos regulados, con least privilege e identidad por agente.
LLM-agnóstico. La inversión y la lógica se quedan contigo: si cambias de modelo o cloud, la continuidad se mantiene.
