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De la promesa de la IA a un sistema en producción

Nuestro foco está en dos disciplinas donde el retorno de inversión es medible desde el primer mes: RAG (Retrieval-Augmented Generation) para que tus modelos razonen con información propietaria y veraz, y automatización con n8n para eliminar trabajo manual repetitivo sin reescribir tu stack existente.

Agentes RAG a medida

Diseñamos e implementamos pipelines de Retrieval-Augmented Generation que conectan tus modelos favoritos (Gemini, GPT) con el conocimiento propietario de tu empresa, sin alucinaciones ni fugas de datos.

  • Indexación vectorial de documentación interna
  • Orquestación de modelos por caso de uso (latencia vs. razonamiento)
  • Trazabilidad de fuentes en cada respuesta generada

Automatización con n8n

Sustituimos procesos manuales repetitivos por flujos de trabajo automatizados que combinan lógica de negocio, APIs internas y modelos de IA, integrados en tu stack existente.

  • Integraciones nativas con CRM, ERP y helpdesks
  • Agentes autónomos con puntos de control humano (human-in-the-loop)
  • Observabilidad y reintentos ante fallos de infraestructura

Interfaces conversacionales

Construimos experiencias de chat y voz (Web Speech API, modelos multimodales) que reducen la friction de soporte y ventas, disponibles 24/7 y con contexto de negocio real.

  • Streaming de respuestas token a token para UX de baja latencia
  • Reconocimiento y síntesis de voz nativos del navegador
  • Memoria conversacional persistida en Firestore

Dashboards de valor B2B

Traducimos la adopción de IA en métricas de negocio comprensibles para el C-level: tasa de resolución, reducción de latencia y ROI de automatización, en tiempo real.

  • KPIs conectados a datos operativos reales
  • Visualizaciones con Recharts optimizadas para performance
  • Exportables para reportes ejecutivos

Anatomía de un pipeline RAG en Aggadez

Así es como conectamos tu conocimiento propietario con un modelo generativo, paso a paso (implementado en src/app/api/chat/route.ts):

    01

    Ingesta

    Documentos internos se fragmentan y convierten en embeddings.

    02

    Recuperación

    Se buscan los k fragmentos más relevantes en la base vectorial.

    03

    Aumentación

    El contexto recuperado se inyecta junto a la pregunta del usuario.

    04

    Generación

    Gemini genera la respuesta en streaming, citando fuentes reales.