Cargando

De una demostración de IA a una herramienta de gestión fiable.

VISION

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
RAG

Búsqueda aumentada

Encontrar la información adecuada en tus documentos y permitir que las fuentes de la respuesta sean verificables.

  • Preparación, fragmentación e indexación de fuentes
  • Búsqueda semántica y citas
  • Permisos y evaluación
COPILOT

Copilotos de IA

Ayudar a tu equipo en una tarea definida: analizar, redactar, clasificar, buscar o preparar una acción.

  • Instrucciones y controles de negocio
  • Conexión con herramientas existentes
  • Medición de la calidad obtenida
N8N

Automatización y orquestación con n8n

Conectar los modelos de IA con las herramientas actuales mediante procesos revisables y mantenibles, sin programar desde cero cada paso.

  • API, CRM, correos y documentos
  • Activadores, comprobaciones y recuperación de errores
  • Validación humana antes de acciones sensibles

Un RAG útil va más allá de una interfaz de chat

La respuesta debe ser pertinente, documentada y autorizada.

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.

  1. Validar las fuentesIdentificar documentos fiables, sus responsables y los datos que deben permanecer dentro de un ámbito definido.
  2. Construir el proceso de recuperaciónPreparar, segmentar, indexar y buscar contenidos con los metadatos adecuados.
  3. Evaluar con usuarios realesComprobar pertinencia, trazabilidad y utilidad operativa con preguntas representativas y las personas que utilizarán la herramienta.

Un ejemplo que puedes probar en esta web

Un asistente IA RAG que responde en tu navegador

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.

Ver el proyecto: avances, arquitectura y pruebas

El asistente real de la web, con una respuesta y sus fuentes.
El asistente real de la web, con una respuesta y sus fuentes.

Empezar por un uso y criterios de aceptación medibles

Buscar en tus documentos

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.

Automatización controlada

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.

Visión artificial

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.

Datos, seguridad y presupuesto antes de producción

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.

Preguntas sobre un proyecto de IA

¿Hay que enviar todos los datos a un modelo?

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.

¿Cómo se elige un modelo?

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.

¿Un prototipo RAG ya es un servicio de producción?

No. La escalabilidad, la supervisión, los permisos avanzados y los compromisos de disponibilidad necesitan un alcance específico y validación antes del uso operativo.

¿Una idea de IA que quieres contrastar con el trabajo real?

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.