Servicios de Procesamiento de Lenguaje Natural

Las plataformas genéricas de chatbot (Dialogflow, bots sin código) funcionan para flujos estrechos. El desarrollo NLP personalizado tiene valor cuando se necesita comprensión específica del dominio, integración con sistemas internos, control sobre los datos o funcionalidades que la plataforma no soporta — como preguntas sobre documentos internos, soporte multilingüe ajustado a sus clientes, o recuperación y razonamiento avanzados. A menudo empezamos con una plataforma y evolucionamos hacia desarrollos personalizados a medida que crecen las necesidades.

Ambos. La ingeniería de prompts y la Generación Aumentada por Recuperación llevan la mayoría de los casos de uso a producción más rápido y de forma más económica que el fine-tuning. Realizamos fine-tuning cuando hay una brecha de precisión medible en tareas específicas del dominio, cuando la latencia o el costo requieren un modelo más pequeño y especializado, o cuando los datos sensibles requieren un modelo auto-alojado.

Sí. Para industrias reguladas — salud, finanzas, legal — desplegamos modelos de código abierto (Llama, Mistral, Qwen) y bases de datos vectoriales auto-alojadas dentro de su VPC o infraestructura on-premise, para que ningún dato salga de su perímetro.

Cada proyecto tiene un conjunto de evaluación personalizado: conjuntos de datos de referencia para precisión, detección de alucinaciones, benchmarks de latencia, seguimiento del costo por solicitud y prompts de red team para seguridad. Los sistemas en producción tienen monitoreo continuo con alertas ante deriva.

Español, inglés, vietnamita, japonés, chino, coreano, francés, alemán y otros idiomas principales de forma nativa. Los idiomas menos comunes pueden requerir datos adicionales de fine-tuning, lo cual evaluamos durante el discovery.

Una prueba de concepto enfocada (caso de uso único, datos limpios) se lanza en 4–8 semanas. Un sistema de producción con integración, evaluación y monitoreo suele tardar 3–6 meses. Las plataformas multicanal o multilingüe requieren más tiempo.

Los pipelines de redacción de PII se ejecutan antes de que cualquier dato llegue a un LLM. Utilizamos reconocimiento de entidades y detectores basados en patrones, auditamos cada prompt/respuesta, aplicamos acceso basado en roles y seguimos controles alineados con ISO 27001. Para regímenes estrictos (HIPAA, GDPR, regulaciones financieras), desplegamos stacks completamente auto-alojados.