IA × PRODUCTO

IA aplicada a productos reales

No uso IA como feature decorativa. La integro donde resuelve un problema concreto: reducir tiempo, automatizar decisiones repetitivas o escalar lo que un equipo pequeño no puede hacer manualmente.

01
Mapear la oportunidad

Identifico qué partes de tu producto se benefician de IA y cuáles se resuelven mejor con código tradicional. No todo problema es un problema de LLM.

02
Diseñar el contexto

La calidad de la IA depende del contexto que le des. Diseño prompts, RAG, memoria y estructuras de datos para que el modelo devuelva valor útil.

03
Construir con criterio

Integro modelos, agentes y flujos de datos dentro de una arquitectura limpia. Fullstack: desde la base de datos hasta la interfaz.

04
Medir y ajustar

Cada feature de IA se instrumenta. Mido uso, costo, errores y satisfacción para iterar antes de escalar.

Agentes de IA

Sistemas que ejecutan tareas multi-paso: responder emails, generar contenido, coordinar workflows o actuar sobre datos.

RAG y bases de conocimiento

Conecto tus documentos, datos o APIs a modelos de lenguaje para respuestas precisas basadas en tu información.

Integración de LLMs

OpenAI, Anthropic, Gemini o modelos open-source. Elijo el modelo correcto por tarea, presupuesto y latencia.

MVPs con IA

Productos funcionales en semanas donde la IA es el core diferenciador desde el día uno.

Context Engineering

Método propio para estructurar prompts, memoria y contexto. Menos alucinaciones, más resultados útiles.

Automatización inteligente

Procesos que antes requerían personas ahora corren con supervisión humana: clasificación, resumen, extracción y decisión.

¿TU PRODUCTO NECESITA IA?

Contame qué querés resolver. En una primera conversación te digo si la IA aporta valor real o si conviene otro camino.

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