De la fuente de datos al agente en producción.
La mayoría de los proyectos termina con un repositorio y un documento de traspaso. Los nuestros terminan con el sistema corriendo, tu gente usándolo, y nosotros todavía respondiendo por él.
Un equipo en todo el camino — arquitectura, ingesta, consulta, agentes y los meses siguientes.
La mayoría de los proyectos de IA entrega una prueba de concepto. Casi ninguna sobrevive al contacto con producción. Solo contamos las que sobreviven.
Toma uno, o los dos. El segundo sale mucho más barato cuando el primero ya existe.
01 · La base
El dato saliendo de la fuente y llegando organizado, incremental y consultable en tu bucket. Cuatro semanas hasta producción, con tu equipo capacitado para operarlo después.
02 · El resultado
Agentes y aplicaciones sobre modelos de frontera, conectados al dato real vía MCP. Si la capa de dato ya existe, este frente arranca en la semana uno.
Concreto, en este orden. Cada semana termina con algo corriendo. Si tu lake ya existe, el reloj arranca en la semana 4.
Inventariamos tus fuentes, mapeamos las preguntas que el negocio realmente hace y diseñamos la estructura del bucket y los límites de IAM alrededor de ellas. Acá también decidimos dónde entra la IA — y dónde no debería.
Arquitectura, modelo de acceso, plan de integración con agentes
Cada fuente configurada en Pipe — bases de datos, APIs, hojas de cálculo — aterrizando en tu bucket como Parquet particionado. Incremental, programado, monitoreado. Escribimos los conectores a medida que falten.
Ingesta corriendo contra las fuentes de producción
Lens sobre el lake: SQL para ingeniería, notebooks para análisis, lenguaje natural para el resto. Construimos las primeras vistas curadas y enseñamos a tu equipo a construir las siguientes.
Autoservicio, vistas curadas, primera capacitación
Claude, Cursor o tus propios agentes conectados vía MCP, con acceso gobernado y de solo lectura. Sin pipeline de retrieval, sin vector store — el agente lee las mismas tablas que lee tu equipo de análisis, y validamos respuesta por respuesta contra el SQL.
Agentes en vivo, respuestas validadas contra datos reales
Monitoreamos los pipelines, integramos fuentes nuevas a medida que el negocio crece, optimizamos consultas y mantenemos los agentes precisos conforme cambian los modelos. Tú decides; nosotros mantenemos el sistema en pie.
Monitoreo, nuevas fuentes, ajuste de agentes, capacitación continua
La construcción entera, o una parte de ella.
Quien todavía no tiene lake
Arquitectura, todos los pipelines, capa de consulta, dos capacitaciones y 30 días de soporte operativo. Producción en cuatro semanas.
HablemosFuentes que nadie soporta
Taps compatibles con Singer para APIs internas, bases propietarias y SaaS sin conector. Con replicación incremental, descubrimiento de esquema, pruebas y documentación.
HablemosEquipos con datos, sin modelo
Encuadre del problema, auditoría de datos, ingeniería de atributos, entrenamiento y evaluación — las predicciones vuelven al lake como tablas consultables en SQL.
HablemosEquipos que quieren asumirlo
Talleres prácticos de arquitectura de lake, Pipe y Lens, e integración con agentes — corriendo sobre tus datos, no sobre un ejemplo de juguete.
HablemosQuien ya tiene el dato ordenado
Del caso de uso al agente corriendo: alcance, acceso gobernado vía MCP, prompts y herramientas, y una batería de evaluación que compara la respuesta del agente con el SQL equivalente.
HablemosQuien tiene un producto que construir
Construcción y entrega de una aplicación sobre modelos de frontera — arquitectura, integración con tus sistemas, observabilidad y el camino a producción.
HablemosQuien necesita decidir antes de invertir
Dos semanas mirando tus procesos y tus datos para decir dónde la IA paga su propio costo, dónde no, y en qué orden construir. Termina con un plan, no con un informe.
Hablemos