Consultoría y desarrollo de soluciones informáticas. Convertimos datos complejos en inteligencia accionable usando IA, arquitecturas RAG y prácticas modernas de desarrollo.
El conocimiento aprendido por un modelo de lenguaje no sigue automáticamente los cambios del mundo. Los precios, las presentaciones empresariales, los productos y los eventos siguen cambiando. Sin datos actuales, un modelo puede dar una respuesta fluida que esté desactualizada o sea incorrecta.
Los sistemas en producción cierran esa brecha en tiempo de ejecución. Los pipelines de recuperación (RAG) buscan en los documentos de la organización antes de que el modelo responda, y los agentes llaman a herramientas y APIs para leer datos actuales antes de actuar. El modelo aporta el razonamiento y el lenguaje; los datos aportan los hechos.
Por eso la calidad de un sistema de IA está limitada por sus datos: qué fuentes lee, qué tan actual es cada valor y de dónde salió. Los equipos necesitan evaluar la cobertura, la actualidad y la confiabilidad junto con la calidad del modelo y el diseño del sistema.
En s0nar labs trabajamos en los dos lados de este problema. Construimos los pipelines que convierten documentos y sistemas internos en conocimiento que un modelo puede recuperar, y operamos feeds de datos que dan a los agentes hechos actuales con fuente y marca de tiempo registradas.
Desde la automatización inteligente de documentos hasta fuentes de datos verificadas en blockchain, construimos sistemas que mejoran el uso de los datos en las organizaciones.
Integración de LLMs, arquitecturas RAG, diseño de agentes de IA y bases de conocimiento. Ayudamos a las empresas a adoptar IA de forma responsable con flujos de trabajo deterministas y observables.
Flujos completos de procesamiento de PDFs: OCR, extracción de texto, estrategias de conversión masiva y salida estructurada. Transformamos documentos en conocimiento listo para sistemas de búsqueda semántica.
Aplicaciones web modernas con FastAPI, Next.js, integración con bases de datos y diagnósticos asistidos por IA. Modernizamos sistemas heredados con fiabilidad empresarial.
Extracción de datos determinista, verificación en cadena de bloques, hashes de integridad y feeds de datos actualizados periódicamente. Producción robusta con protección de circuitos, límites de tasa y monitoreo de fallos.
Despliegue en Kubernetes, análisis de logs en tiempo real, paneles de monitoreo, automatización CI/CD y diagnóstico de errores con IA.
Los agentes y modelos necesitan datos actuales con un origen verificable. Recolectamos datos de fuentes públicas, los normalizamos en un único esquema y los entregamos como feeds estructurados que los agentes pueden citar y los equipos pueden auditar.
Los feeds cubren mercados, mercados de predicción, actividad on-chain, presentaciones empresariales y datos macro, noticias y señales de atención, y eventos del mundo real. Los registros conservan sus identificadores de fuente e información temporal para que las aplicaciones puedan seguir las actualizaciones de los feeds.
Cada solución pasa por un diseño riguroso antes de escribir una sola línea de código. Medimos la calidad de forma determinista y evaluamos resultados con modelos LLM como árbitros.
Analizamos sus datos, sistemas y objetivos. Estudiamos la documentación, mapeamos la arquitectura y evaluamos la factibilidad antes de desarrollar.
Documentos de diseño guiados por YAML, estrategias de conversión y prototipos funcionales. Cada decisión está documentada y trazable.
Medición de calidad determinista (96-98%), evaluación con LLMs como árbitros vía Langfuse y cobertura de tests automatizados superior al 80%.
Despliegue en Kubernetes con observabilidad integrada. Monitoreo en tiempo real, análisis de logs continuo y mejora basada en métricas concretas.
Elegimos tecnologías probadas en producción.
Hablemos sobre cómo la IA puede transformar sus operaciones, datos y toma de decisiones.