AI Integration & Automation Platform Development

Construimos una capa de orquestación agnóstica del proveedor que está monitoreando la salud de la API, latencia y tasas de error en tiempo real. Cuando un proveedor se degrada o comienza a devolver 529s, las solicitudes se enrutan automáticamente al siguiente modelo disponible más apropiado — con adaptación de prompts para manejar las diferencias en cómo Claude versus GPT-4o versus Gemini espera que se formateen las instrucciones. Los presupuestos de tokens y las restricciones de costo también son factores en esas decisiones de enrutamiento, no solo el rendimiento sin procesar. Y honestamente? Sin intervención manual requerida cuando OpenAI tiene un martes por la mañana malo. Tus usuarios no lo notan. Tu ingeniero on-call no recibe una notificación a las 2am. Eso solo ya vale mucho.

Para la mayoría de despliegues, comenzamos con Supabase y pgvector — obtienes búsqueda vectorial ejecutándose junto a tus consultas relacionales, seguridad a nivel de fila para acceso multi-tenant, y una dependencia de infraestructura menos para explicar a tu equipo de DevOps. Pero los clientes que procesan millones de documentos o que necesitan recuperación sub-10ms son una conversación diferente. Esos obtienen almacenes vectoriales dedicados — Pinecone o Weaviate — ejecutándose junto a la base de datos principal. No es una decisión de talla única. Depende de tu volumen de consultas real y requisitos de latencia, no de lo que suena impresionante en un pitch deck.

Usamos un enfoque multi-capa porque ninguna técnica única lo logra sola. La recuperación híbrida combina vectores densos con coincidencia de palabras clave BM25. El re-ranking de codificador cruzado mejora la relevancia de chunks antes de que cualquier cosa golpee el LLM. Los prompts del sistema incluyen instrucciones de fundamentación estricta. Luego un paso de verificación secundaria cruza referencias de afirmaciones generadas contra chunks de fuente después del hecho. Cada respuesta incluye citas a nivel de página nuevamente a documentos originales — porque tus usuarios no deberían simplemente confiar en el resultado. Deberían poder verificarlo en 30 segundos.

Los proyectos típicamente ejecutan $50,000 a $300,000 dependiendo del volumen de documentos, número de workflows de LLM, y cuántos sistemas estamos integrando. Un compromiso estándar es 12-16 semanas desde descubrimiento hasta despliegue de producción. Pero tendrás un MVP funcional en la semana 8 — usuarios reales, documentos reales, workflows reales — así que puedas validar el enfoque antes de que endurecamos todo para escala de producción completa. Sin gran revelación al final donde todos contienen la respiración y esperan que funcione.

Sí. Los pipelines de procesamiento de documentos son impulsados por eventos, e implementamos integraciones basadas en webhook para conectar sistemas descendentes. Hemos construido conectores para Salesforce, HubSpot, SAP, SharePoint, y muchas herramientas internas personalizadas — si tiene una API, podemos conectarlo. La capa de orquestación desencadena acciones basadas en resultados de procesamiento de IA: actualizaciones de registros de CRM, workflows de aprobación, notificaciones de Slack, lo que requiera el proceso. Todo con auditoría de registro, porque en industrias reguladas eso no es opcional — ese es el juego completo.

La seguridad a nivel de fila en Supabase significa que el acceso a documentos en consultas RAG respeta tu modelo de permisos existente — alguien en la oficina de Londres no extrae documentos que no debería ver solo porque formuló una pregunta inteligentemente. Todos los datos permanecen dentro de tu infraestructura en la nube. Desplegamos en tus cuentas de AWS, GCP o Azure, no en las nuestras. Para industrias reguladas — salud, finanzas, derecho — añadimos detección y redacción de PII antes de que los documentos alguna vez lleguen al pipeline de LLM. Y todas las llamadas de API se ejecutan bajo acuerdos de proveedor de nivel empresarial con adendos de procesamiento de datos ya en su lugar.