Qué hacemos · capacidad
¿Tienes 10.000 textos desordenados que clasificar? La IA lo hace.
Usamos IA cuando aporta valor real, no de relleno: clasificar tickets, normalizar etiquetas inconsistentes, traducir lenguaje natural a consultas SQL, conversar con clientes, extraer datos de documentos desordenados.
Cuándo te sirve: cuando tienes mucho texto desestructurado (correos, reseñas, descripciones, formularios libres) y necesitas convertirlo en datos útiles.
Tecnología: Claude (Haiku con prompt caching para mantener costo bajo), Google Gemini 2.5 Flash y DeepSeek. Elegimos el modelo por caso, no por moda: Claude para tareas con razonamiento complejo, Gemini para volumen y multimodal, DeepSeek cuando el costo manda y la latencia importa menos.
Preguntas frecuentes
- ¿Cuándo conviene usar IA en un proyecto?
- Cuando tienes mucho texto desestructurado (correos, reseñas, descripciones, formularios libres) y necesitas convertirlo en datos útiles. No usamos IA de relleno; sólo cuando aporta valor real.
- ¿Qué modelos usan?
- Claude (Haiku con prompt caching para mantener el costo bajo), Google Gemini 2.5 Flash y DeepSeek. Elegimos el modelo por caso, no por moda. Para clasificación y normalización masiva el caching es clave; para casos donde el costo manda y la latencia importa menos, DeepSeek suele ganar.
- ¿Cómo controlan el costo de la IA?
- Prompt caching agresivo en Claude, batch processing donde se puede, modelos más baratos (DeepSeek) cuando el caso lo permite, y monitoreo de tokens por consulta. En proyectos típicos el costo de IA es menos del 5% del costo de operación.