Desarrollo Impulsado por IA
Funciones de IA que se implementan — pipelines RAG, generación de contenido, búsqueda semántica y automatización inteligente.
IA en aplicaciones web de producción
Construyo funciones de IA que son genuinamente útiles, no teatro de características. Generación aumentada por recuperación (RAG) para búsqueda de documentación, pipelines de contenido automatizados, búsqueda semántica sobre datos estructurados y flujos de trabajo asistidos por IA que reducen el trabajo repetitivo de tu equipo.
Lo que construyo
Pipelines de generación de contenido usando Claude y GPT-4. Búsqueda semántica con pgvector y Supabase. Sistemas RAG sobre tu documentación o base de conocimientos. Flujos de trabajo de generación de imágenes automatizados con FAL API. Pipelines de puntuación de IA y evaluación de calidad. Cada proyecto se construye con Vercel AI SDK o Anthropic SDK — probado en batalla, listo para producción.
Los límites honestos de la IA en aplicaciones web
Las funciones de IA añaden latencia, costo y no determinismo a tu aplicación. Delimito cuidadosamente las funciones de IA — usándolas donde crean valor genuino, y no añadiéndolas porque sean populares. Cada función de IA que construyo tiene un respaldo para cuando el modelo se comporta inesperadamente.
Common questions
¿Qué modelos de IA utilizas?
Claude (Anthropic) para tareas de generación de contenido y razonamiento — produce la salida de texto más consistente y de alta calidad. GPT-4o para tareas multimodales. Modelos más pequeños y rápidos (Claude Haiku, GPT-4o mini) para operaciones de alto volumen sensibles a la latencia.
¿Qué es RAG y cuándo lo necesito?
RAG (Generación Aumentada por Recuperación) permite que un LLM responda preguntas basadas en tu contenido específico — tu documentación, base de conocimientos o datos de producto. Sin RAG, el modelo solo conoce sus datos de entrenamiento. Con RAG, puede responder con precisión sobre tu contenido específico.
¿Cómo manejas los costos de IA en producción?
Implemento caché para consultas repetidas, utilizo modelos más pequeños para clasificación y enrutamiento, y modelos más grandes solo para generación. Configuro alertas de monitoreo de costos en el panel del proveedor de IA y optimizo prompts para reducir el uso de tokens.
¿Puedes añadir búsqueda de IA a mi sitio existente?
Sí. La implementación típica: incrustar tu contenido con un modelo de incrustación de texto, almacenar vectores en pgvector (Supabase) y consultarlos semánticamente en el momento de la búsqueda. He añadido esto a sitios Next.js y Astro en bases de código existentes.
¿Es la generación de contenido de IA buena para SEO?
Depende completamente de la calidad y del proceso. El contenido generado por IA que pasa por revisión humana adecuada, puntuación NLP y verificaciones de originalidad puede tener un buen posicionamiento. Google penaliza cada vez más la salida de IA de baja calidad sin revisar. Construyo pipelines de contenido con puertas de calidad, no generadores en masa.
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