PRAXIMOND BUILD — IA

Inteligencia Artificial
que trabaja en tu operación.

Integramos IA y LLMs directamente en tus sistemas — no como demos aislados, sino como componentes en producción con impacto medible en eficiencia, costos y experiencia de cliente.

Producción en 60 días
GPT-4 · Claude · Llama
Sin black boxes
Solicitar evaluación Ver casos

Qué construimos

IA que genera ROI — no demos de laboratorio.

Chatbots con IA

GPT-4/Claude para soporte, ventas y onboarding. Integración con WhatsApp Business API, Slack y web. Handoff inteligente a agente humano. Reduce carga de soporte en 60%+.

Reduce soporte en 60%+

Document Processing

OCR + LLMs para extracción de datos de PDFs, facturas, contratos y formularios. Procesamiento masivo automatizado. Reduce tiempo de ingesta manual en 80%+.

Reduce ingesta manual en 80%+

Recommendation Engines

Sistemas de recomendación de producto, contenido personalizado y upsell/cross-sell basados en comportamiento del usuario y datos históricos.

Personalización en tiempo real

Predictive Analytics

Modelos de predicción de churn, demanda, mantenimiento preventivo y detección de fraude. Machine learning en producción con retraining automático.

ML en producción

Process Automation con IA

Workflows inteligentes que combinan reglas de negocio con decisiones de IA: clasificación, enrutamiento, aprobaciones y generación de contenido estructurado.

Decisiones autónomas

Sentiment Analysis

Análisis de NPS, reviews, tickets de soporte y redes sociales. Alertas tempranas y dashboards de percepción de marca en tiempo real.

Alertas en tiempo real

Stack tecnológico

Los mejores modelos. La arquitectura correcta.

Modelos

OpenAI GPT-4oAnthropic Claude 3.5MistralMeta Llama 3Google Gemini

Frameworks

LangChainLlamaIndexSemantic KernelVercel AI SDKHaystack

Infraestructura

AWS BedrockAzure OpenAIPineconeWeaviateChroma

Automatización

n8nMake.comFastAPI + asyncCeleryRabbitMQ

Metodología

De la idea al sistema en producción.

01 1 semana

Discovery & Use Case Design

Identificamos el proceso de mayor impacto, definimos KPIs de éxito y diseñamos la arquitectura de datos necesaria.

02 2 semanas

Prototipo & Validación

Construimos el primer modelo funcional con datos reales. Validamos precisión, latencia y costos operativos antes del rollout.

03 3–6 semanas

Integración & Producción

Integración con sistemas existentes (CRM, ERP, base de datos), CI/CD, monitoreo de modelos y optimización de costos de inference.

04 Ongoing

Monitoreo & Mejora Continua

Dashboard de métricas del modelo (precisión, drift, costo por llamada), retraining periódico y expansión a nuevos casos de uso.

Caso de éxito

IA en producción, no en laboratorio.

SaaS · IA Médica

DoctorMBS — Plataforma de Academia Médica con IA

IA para diagnóstico y evaluación médica integrada en plataforma educativa de alta escala. El motor de IA personaliza la dificultad de las preguntas según el rendimiento histórico de cada estudiante, mejorando tasas de aprobación y reduciendo tiempo de estudio.

+5K
usuarios activos
+35%
tasa aprobación
GPT-4
en producción
Ver caso completo →

INDUSTRIAS QUE ATENDEMOS

Sectores donde más implementamos IA.

Salud

Diagnóstico asistido, triaje inteligente y análisis de imágenes médicas con modelos de visión.

Servicios Financieros

Detección de fraude ML, scoring crediticio y procesamiento de documentos con OCR.

Manufactura

Mantenimiento predictivo IoT y control de calidad visual con modelos de computer vision.

Preguntas frecuentes

¿Qué tipos de integraciones de IA pueden implementar? +
Trabajamos con modelos de lenguaje (OpenAI GPT-4, Claude, Llama), OCR inteligente, clasificación de documentos, predicción (ML), chatbots conversacionales con RAG y automatización de flujos con LangChain o LlamaIndex. Cualquier proceso que implique texto, imágenes o datos estructurados puede ser candidato.
¿Cuánto tiempo toma integrar IA en un sistema existente? +
Para integraciones puntuales (chatbot, clasificador, extractor de datos) el plazo es 4–8 semanas. Para soluciones más complejas con entrenamiento fine-tuning, pipeline de datos y RAG sobre documentos propios, estimamos 10–16 semanas. Siempre comenzamos con un Proof of Concept de 2 semanas para validar el enfoque.
¿La IA reemplaza a nuestro equipo o lo complementa? +
La complementa. Nuestro enfoque es siempre 'human-in-the-loop': la IA maneja el volumen y la velocidad, el equipo humano maneja las excepciones y las decisiones de alto riesgo. En todos los proyectos definimos explícitamente qué decisiones son automatizables y cuáles requieren supervisión humana.

Conversemos

¿Tienes un proceso que la IA podría automatizar?

En 15 minutos identificamos el caso de uso de mayor ROI en tu operación.

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