Agentes de IA que dirigen tu negocio, no demos
Construimos agentes autónomos que procesan documentos, automatizan decisiones e integran tus sistemas. Listos para producción, auditados, con ROI medible desde el mes uno.
Implementamos IA donde genera valor real: automatización de procesos, extracción de conocimiento de documentos, y agentes que entienden tu negocio. Antes de escribir una línea de código, auditamos la calidad de tus datos, definimos métricas de éxito y establecemos gobernanza. Cada proyecto incluye monitorización de alucinaciones y control de costes de inferencia.
Trabajamos exclusivamente sobre AWS Bedrock y Anthropic Claude — el único stack de infraestructura en el que confiamos para cargas de trabajo empresariales en producción.
¿Qué es un agente de IA empresarial?
Un agente de IA empresarial es un sistema software que combina un modelo de lenguaje (LLM) con herramientas, memoria y lógica de negocio para completar tareas multi-paso de forma autónoma. A diferencia de un chatbot simple, un agente puede consultar tus bases de datos, llamar a APIs externas, escribir y ejecutar código, y tomar decisiones — todo sin intervención humana en cada paso. En Adoredev construimos tres tipos: sistemas RAG para recuperación de conocimiento interno, agentes autónomos para workflows complejos, y agentes conversacionales para automatización de cara al cliente.
Nuestras capacidades
Soluciones de IA con resultados medibles en producción
Agentes de IA
AutónomosAgentes multi-paso con tool-calling, memoria persistente e integración con tus sistemas y bases de datos existentes.
Ver másAWS Bedrock
Modelos FundacionalesArquitecturas RAG, fine-tuning e inferencia serverless en AWS. Claude, Llama, Titan — el modelo correcto para cada caso de uso.
Ver másAgentes Conversacionales
WhatsApp · Slack · WebChatbots y asistentes de voz con memoria, contexto y personalidad desplegados en cada canal donde están tus clientes.
Ver másLaravel & Python
BackendInfraestructura backend robusta para sistemas de IA: APIs, pipelines de datos e integraciones con sistemas legacy.
Ver másAnthropic Claude Suite
Claude APIIntegraciones oficiales con la API de Anthropic. Claude 3.5 Sonnet, Opus — con ingeniería de prompts y optimización de contexto.
Ver másNVIDIA AI Stack
Inferencia GPUNIM microservices para inferencia optimizada de LLMs, visión y voz sobre infraestructura GPU — on-premise, nube o edge.
Ver másPoC vs Producción Real
La mayoría de proyectos de IA mueren en la fase de prueba de concepto. Demos bonitas que funcionan con 10 documentos pero colapsan con 10.000. Modelos que alucinan datos críticos. Costes de inferencia que explotan a escala. Nosotros desplegamos en producción: sistemas RAG con precisión auditada, pipelines de datos robustos y monitorización de alucinaciones. Si no está en producción procesando datos reales, no está terminado.
Encaja bien
- Empresas con datos propios (documentos, históricos, bases de conocimiento internas)
- Operaciones con tareas repetitivas que consumen más de 20h/semana
- Equipos que ya probaron ChatGPT y necesitan algo listo para producción
- Organizaciones con requisitos de compliance (EU AI Act, RGPD, HIPAA)
No encaja
- Sin datos estructurados ni documentación interna
- Proyectos "para ver qué hace la IA" sin caso de uso definido
- Expectativa de resultados sin inversión en calidad de datos
- Startups sin procesos establecidos que automatizar
Nuestra metodología
De la auditoría de datos a producción en 12 semanas
Auditoría de Datos
Evaluación de la calidad y volumen de tus datos. Identificamos qué casos de uso son viables con tu información actual y cuáles requieren enriquecimiento.
PoC Acotada
PoC con datos reales y métricas de éxito definidas. Máximo 4 semanas para validar la viabilidad técnica antes de invertir en producción.
Desarrollo Productivo
Arquitectura escalable con monitorización de alucinaciones, logging de inferencias y control de costes. Testing con edge cases identificados.
Despliegue y Gobernanza
Sistema en producción con métricas de rendimiento, alertas configuradas y documentación de cumplimiento EU AI Act si aplica.
Preguntas frecuentes sobre agentes de IA
Respuestas a las dudas más comunes sobre implementación de IA empresarial
Construimos tres tipos principales: agentes RAG (Retrieval-Augmented Generation) que responden preguntas sobre documentación interna, agentes autónomos para workflows multi-paso como procesamiento de documentos o automatización de decisiones, y agentes conversacionales para interacciones de cara al cliente en WhatsApp, Slack o la web.
Cuanto más estructurados estén tus datos, más rápido entregamos. Pero hemos trabajado desde wikis de Confluence bien organizadas hasta archivos de PDFs dispersos. Nuestro primer paso es siempre una auditoría de datos para determinar la viabilidad antes de comprometernos con un plazo.
Implementamos tres capas: recuperación con puntuación de relevancia semántica para que el modelo solo responda basándose en tus documentos reales, validación de salida con suites de tests automatizados, y monitorización en producción con alertas cuando la confianza cae por debajo del umbral. Nunca desplegamos sin una auditoría de alucinaciones.
Depende del volumen y el modelo. Un agente de conocimiento interno típico para 50 empleados usando Claude Haiku cuesta entre 50 y 200€/mes en inferencia. Incluimos proyecciones de coste en cada propuesta y construimos controles de coste en cada arquitectura por defecto.
Sí. Evaluamos la clasificación de riesgo, implementamos la documentación técnica requerida y diseñamos los controles de gobernanza exigidos por la Ley para sistemas de alto riesgo. Si tu caso de uso afecta a RRHH, scoring de crédito o datos personales sensibles, lo identificamos en la fase de auditoría.
Auditoría de Viabilidad IA.
Evaluamos tus datos y te decimos qué es posible. IA, seguridad y rendimiento en producción.
Evaluamos la calidad de tus datos y te presentamos casos de uso viables con ROI estimado.
Hablar con un arquitecto