Evaluación de sistemas de IA
Revisamos lo que ya lanzaste (arquitectura, brechas en evaluación, dónde aguanta y dónde se notan las costuras) y te decimos qué cambiaríamos.
La distancia entre una funcionalidad de IA que anda en una demo y una que aguanta con miles de usuarios reales es mayor de lo que la mayoría de los equipos cree. Cerrarla es trabajo de ingeniería: arquitectura, evaluación y decisiones cuidadosas sobre qué resuelve el modelo y qué resuelve el código tradicional. Trabajamos con equipos que ya dejaron atrás el "¿podemos usar un LLM acá?" y se enfrentan a la pregunta más difícil: "¿cómo lo lanzamos para que realmente aguante?".
Lo que construimos
La mayor parte de lo que construimos se apoya en arquitecturas híbridas: LLMs probabilísticos combinados con código determinista, cada uno en lo que mejor hace. Los modelos manejan el lenguaje natural y el razonamiento; el código tradicional se ocupa de las operaciones precisas, el estado y las partes donde no podés permitirte una alucinación.
Sobre esa base construimos pipelines de retrieval que traen el contexto correcto, agentes autónomos con responsabilidades acotadas, integraciones MCP y capas de memoria de corto y largo plazo afinadas a los patrones reales de uso de tu producto. Reemplazamos formularios y flujos rígidos de varios pasos por interfaces conversacionales, construidas sobre prompt engineering modular, separando extracción, generación de preguntas y validación para que cada parte sea testeable y ajustable.
Y debajo de todo eso: pipelines de evaluación. Los frameworks sistemáticos que te permiten detectar regresiones, medir mejoras y saber si un cambio en un prompt realmente ayudó o solo dio esa impresión. El puente entre "funciona en demo" y "funciona en producción".
Cómo navegamos los tradeoffs
La IA en producción es un tradeoff entre cuatro variables: costo, latencia, seguridad y calidad. Ayudamos a los equipos a encontrar el punto justo en esa curva para su caso de uso, y a volver a encontrarlo cuando cambian los modelos, los precios o los requisitos. Es donde pasamos la mayor parte del tiempo, y es donde la mayoría de los proyectos de "lo hicimos nosotros" se traba.
Lo que no te vendemos
No te vamos a decir que la IA puede hacer algo que no puede. No vamos a lanzar una funcionalidad sin una forma de medir si está funcionando. Y no vamos a usar a tus usuarios en producción como test set.
Cómo nos sumamos
Workshops de estrategia
Sesiones de trabajo con tus equipos de producto e ingeniería para mapear dónde encaja la IA, dónde no, y qué arquitectura tiene sentido.
Ciclos de experimentación
Loops cortos de construir y evaluar: cada cambio se lanza con infraestructura de evaluación detrás, así sabemos qué funciona antes de que llegue a tus usuarios.
Reflexiones recientes sobre AI engineering
7 min de lectura
Artificial Intelligence
AI Engineering Explained: Building the Future of Software
An overview of AI Engineering as a discipline, covering foundation model integration, tradeoffs in AI systems, evaluation pipelines, and emerging architectural patterns.
Jorge Bejar12 may 2025
3 min de lectura
Artificial Intelligence
Embrace Uncertainty to Ship Better AI
AI-powered features introduce a new kind of uncertainty — not about when we'll ship, but about what the AI can actually achieve. Here's how we handle it.
Jorge Bejar27 oct 2025
Construyamos juntos.
¿Listo para lanzar funcionalidades de IA que aguanten más allá de la demo y bajo carga real de producción?
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Sobre esa base construimos pipelines de retrieval que traen el contexto correcto, agentes autónomos con responsabilidades acotadas, integraciones MCP y capas de memoria de corto y largo plazo afinadas a los patrones reales de uso de tu producto. Reemplazamos formularios y flujos rígidos de varios pasos por interfaces conversacionales, construidas sobre prompt engineering modular, separando extracción, generación de preguntas y validación para que cada parte sea testeable y ajustable.
Y debajo de todo eso: pipelines de evaluación. Los frameworks sistemáticos que te permiten detectar regresiones, medir mejoras y saber si un cambio en un prompt realmente ayudó o solo dio esa impresión. El puente entre "funciona en demo" y "funciona en producción".
Cómo navegamos los tradeoffs
La IA en producción es un tradeoff entre cuatro variables: costo, latencia, seguridad y calidad. Ayudamos a los equipos a encontrar el punto justo en esa curva para su caso de uso, y a volver a encontrarlo cuando cambian los modelos, los precios o los requisitos. Es donde pasamos la mayor parte del tiempo, y es donde la mayoría de los proyectos de "lo hicimos nosotros" se traba.
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