Integramos modelos de lenguaje avanzados y agentes de IA en los procesos de tu empresa. Chatbots, RAG sobre documentos propios, workflows n8n y automatización de operaciones.
LLM ONLINE · MODELO: CLAUDE SONNET · TOKENS/S 142 · IIT LAB
// Servicios · IA Aplicada
No vendemos demos. Integramos IA directamente en los flujos de trabajo de tu empresa: ERP, WhatsApp, correo, documentos y sistemas legados.
Asistentes conversacionales sobre Claude API para atención al cliente, soporte técnico interno y consulta de políticas. Multi-canal: WhatsApp, web, Telegram y Slack.
Pipeline de recuperación aumentada (RAG) sobre tus manuales, normativas, contratos y bases de conocimiento. Respuestas precisas con referencia al documento fuente.
Workflows visuales en n8n self-hosted: extracción de datos de emails, clasificación de documentos, notificaciones inteligentes y sincronización entre sistemas.
Conectamos IA con ERP, CRM y bases de datos existentes sin reemplazarlos. APIs REST, webscraping estructurado y transformación de formatos para alimentar los modelos.
Pipelines de voz con Whisper API para transcripción, Claude para interpretación y ejecución de acciones en sistemas físicos (IoT, alarmas, domótica). Latencia < 2s.
Generación automática de informes técnicos, resúmenes ejecutivos y análisis de datos con LLM. Conectado a tus fuentes de datos: sensores, CRM, archivos y dashboards.
// Stack de IA IIT
// Proceso · Proyecto de IA
Ciclo ágil de 3–6 semanas desde el descubrimiento hasta el primer agente operando en el entorno real del cliente.
Taller para mapear flujos, volumen de tareas, datos disponibles y métricas de éxito. Priorizamos el caso de mayor impacto.
Selección de modelo, estrategia de prompts, fuentes de datos, integraciones y plan de despliegue (cloud/on-premise).
Primer agente con datos reales del cliente. Evaluación de calidad de respuestas, ajuste de prompts y validación con usuarios clave.
Servidor dedicado o Docker en infraestructura del cliente. Autenticación, logs de auditoría, límites de uso y monitoreo de costos API.
Revisión mensual de métricas, actualización de modelos, expansión a nuevos casos de uso y ajuste de workflows automáticos.
// Stack técnico · Referencia IIT
Componentes y estándares del stack de IA que IIT implementa en proyectos de clientes en Colombia.
| Capa | Tecnología / Modelo | Uso en IIT |
|---|---|---|
| Modelo de lenguaje principal | Claude Sonnet · Haiku (Anthropic) | Razonamiento · Extracción · Generación |
| Transcripción de voz | Whisper API · Whisper local | STT para pipelines de voz IIT |
| Embeddings / vectorización | Voyage AI · text-embedding-3 | RAG sobre documentos propios |
| Base de datos vectorial | pgvector (Supabase/PostgreSQL) | Búsqueda semántica |
| Automatización de flujos | n8n self-hosted · Node-RED | Orquestación sin código |
| Backend de integración | Node.js · Express · relay.js IIT | API gateway y WebSocket broker |
| Despliegue | Docker · PM2 · Nginx · GitHub Actions | CI/CD en servidor del cliente |
| Seguridad y auditoría | JWT · HTTPS · Logs estructurados | Trazabilidad de cada llamada a API |
Cuéntanos el proceso que más tiempo consume y armamos una propuesta en 48h.