Visión artificial · YOLO
Detectar, contar, clasificar o seguir objetos y eventos a partir de imágenes o secuencias de vídeo.
- Estudio de viabilidad y datos representativos
- Inferencia en tiempo real o diferida
- Resultados integrados en tu aplicación

IA aplicada
Encontrar una respuesta autorizada, preparar información o conectar herramientas: un proyecto de IA empieza por un caso de uso concreto. Desde Francia, SDX Development ayuda a empresas de España y Europa a comprobar el valor, los límites y los costes antes de pasar a producción.
Detectar, contar, clasificar o seguir objetos y eventos a partir de imágenes o secuencias de vídeo.
Encontrar la información adecuada en tus documentos y permitir que las fuentes de la respuesta sean verificables.
Ayudar a tu equipo en una tarea definida: analizar, redactar, clasificar, buscar o preparar una acción.
Conectar los modelos de IA con las herramientas actuales mediante procesos revisables y mantenibles, sin programar desde cero cada paso.
Un RAG útil va más allá de una interfaz de chat
Un RAG fiable necesita documentos preparados, una estrategia de indexación, una búsqueda adecuada y reglas de acceso. También debe contemplar qué responder cuando las fuentes no permitan resolver la pregunta. El uso europeo o internacional exige concretar los idiomas, la ubicación de los datos y los proveedores implicados.
Un ejemplo que puedes probar en esta web
He creado el asistente de SDX Development para encontrar información de la web y seguir una conversación sobre un proyecto, precio, plazo o la página abierta. Los saludos y el recuerdo del nombre se resuelven localmente sin búsqueda documental.
El RAG interviene cuando la petición necesita fuentes. El servidor recupera pasajes; los embeddings, la redacción y el control utilizan la GPU del navegador mediante WebGPU. El nombre puede conservarse en un perfil local opcional. Tras navegar o después de dos minutos de inactividad con el chat cerrado, puede aparecer una invitación personalizada junto a la burbuja, sin abrir la ventana.
Avances documentados a 3 de octubre de 2026. La generación no tiene coste de API por pregunta, pero necesita una descarga inicial y un navegador compatible. La búsqueda sigue conectada al servidor, que puede conservar preguntas sin respuesta. Las medidas en S25 Ultra y ordenador indican tiempos totales y tokens/s. En móvil aún se observan omisiones de IVA y citas y un plazo confundido; el caso detalla estos límites del verificador.
Un RAG puede recuperar fragmentos útiles de una colección autorizada y apoyar la respuesta en esas fuentes. La pertinencia y los errores se evalúan con preguntas representativas del trabajo real, incluidos los idiomas que debe cubrir el servicio.
n8n y las API pueden conectar una solicitud, una validación y una actualización de gestión. Se prevén permisos, errores, alertas y recuperación; las decisiones sensibles conservan la aprobación humana.
El proyecto empieza con imágenes representativas y un objetivo de detección preciso. Las condiciones de captura, los errores aceptables y la integración con la aplicación de campo orientan el prototipo.
El prototipo mide la viabilidad: calidad de resultados, tiempo de respuesta, fallos y coste por uso. La sensibilidad de los datos, los permisos, los proveedores de modelos y el alojamiento se revisan desde el inicio, incluidos los requisitos de ubicación europea y los servicios externos.
El precio del modelo es solo una parte del coste. Preparación de datos, integración, evaluación, supervisión y mantenimiento se valoran por separado. Los precios publicados ofrecen una referencia inicial; la puesta en producción depende de los resultados del prototipo y del alcance acordado.
RATP Toilettes Connectées — Este proyecto ilustra la integración de datos de sensores y operaciones en un software de gestión. Incluye ingesta, sincronización y correlación; no se presenta como una referencia de IA desplegada.
No. El ámbito útil, los permisos, los datos excluidos y el proveedor se definen para cada proyecto. Los flujos respetan esas restricciones y las transferencias externas se estudian al elegir la integración.
Un conjunto de pruebas representativo permite comparar calidad, latencia y coste. La elección depende de la tarea y puede evolucionar sin rehacer toda la integración.
No. La escalabilidad, la supervisión, los permisos avanzados y los compromisos de disponibilidad necesitan un alcance específico y validación antes del uso operativo.
Definamos el proceso, los datos disponibles y la decisión que se quiere mejorar antes de elegir un modelo o una tecnología. Podemos revisar el caso a distancia con tu equipo en España, Europa u otro mercado.
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