Agencia Hack'celeration · LLM 2026La agencia LLMque integra los modelos, crea agentes, envía el RAG, lanza los evals, controla el costeIA fiable, no una demo.
Una agencia LLM que integra modelos de lenguaje en tu producto y tus operaciones y los vuelve fiables, en vez de dejarte una demo que funcionó una vez. Diseñamos la pipeline RAG, construimos agentes IA con function y tool calling, elegimos el modelo correcto entre Claude, GPT, Gemini y open weights, y lo enviamos con los evals, los guardarraíles y el control de costes que evitan que un prototipo ingenioso se rompa el día en que usuarios reales lo tocan.
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GammaUna agencia LLM envía features fiables, no una demo ingeniosa.
Cualquiera puede llamar a una API. Anclar un modelo en tus datos, construir agentes que de verdad actúan, y probar la calidad con evals es otro trabajo. Estas son las cuatro cosas que asumimos.
- Integración LLM
Modelos de lenguaje conectados a tu producto y tus ops
Una demo en una ventana de chat no es una feature. Integramos los LLM en las apps y los flujos sobre los que tu negocio funciona de verdad: soporte, búsqueda, procesamiento documental, copilotos internos. Diseñamos la pipeline RAG, cableamos el function y el tool calling a tus sistemas reales, montamos los embeddings y un vector DB sobre tus datos, y lo enviamos detrás de una API que tu equipo controla. El modelo se vuelve una pieza fiable del producto, no un juguete.
Ver un build tipo - Agentes IA
Agentes que trabajan, no que solo responden a una pregunta
La palanca no es un chatbot, son agentes que poseen una tarea de principio a fin con herramientas y memoria. Construimos agentes IA para el trabajo que se come la semana de tu equipo: triaje de tickets, extracción de datos, investigación, ops de varios pasos. Cada uno está acotado, solo tiene las herramientas y permisos necesarios, y sale con un paso de revisión, para que haga el 80% repetitivo mientras tu gente se queda con las decisiones. El function calling y el context engineering hacen el grueso.
Ver el método - Evals y guardarraíles
Fiabilidad que se mide, no impresiones de una demo
Una feature LLM que se ve bien una vez y se rompe en producción es peor que nada. Construimos evals para que midas la calidad antes y después de cada cambio, añadimos guardarraíles para el control de alucinaciones y salidas inseguras, y cableamos la observabilidad para que veas qué hace el modelo en real. Coste y latencia se optimizan a propósito: el modelo correcto por tarea, caching, y prompts que no queman tokens sin razón.
Ver las integraciones - Capacitación y ops
Tu equipo lo posee, sin depender de nosotros
Una feature LLM ingeniosa que nadie de tu lado sabe mantener es un riesgo. Elegimos el modelo que encaja (Claude, GPT, Gemini u open weights), documentamos los prompts, evals y guardarraíles, y formamos a tu equipo para correrlo y ampliarlo. Somos una agencia de automatización e IA primero, así que el trabajo LLM encaja en cómo tu negocio ya opera en vez de quedarse en un proyecto aparte.
Ver la capacitación IA
Enviamos features LLM como ingeniería, no una feria de ciencias.
La mayoría de los proyectos LLM mueren igual: una demo pulida, sin evals, sin guardarraíles, y la primera respuesta errónea en producción mata la confianza. Así que lo tratamos como ingeniería: anclado en tus datos con RAG, medido con evals, cercado con guardarraíles, y ajustado para el coste, y luego entregado a un equipo que sabe correrlo.
- Auditoría · mapeamos tus casos de uso y dónde un LLM aporta valor de verdad, y dónde no
- Diseño · RAG, agentes, selección de modelo, evals y guardarraíles acotados antes de una línea
- Build · enviamos la feature con tool calling, observabilidad y control de costes incorporados
- Capacitación · documentamos prompts y evals, formamos a tu equipo para que lo posea y amplíe
Nosotros enviamos features LLM a diario.
No vendemos un nivel de partner. Construimos software real con LLM, incluido este sitio, así que los diseñamos como aguantan de verdad: anclados en datos, medidos con evals, cercados con guardarraíles, y ajustados para coste y latencia. Es exactamente lo que falta cuando un proyecto LLM se queda en una demo que se veía ingeniosa en la sala.
- Enviamos features LLM en producción todos los días, así que diseñamos para evals, guardarraíles y coste, no para una demo ingeniosa una sola vez.
- Honestos por defecto: no todo problema necesita un LLM. Cuando el código determinista es más barato y seguro, te lo decimos en vez de venderte un modelo.
- Te quedas autónomo: los prompts, evals y guardarraíles están documentados en tu repo, así que tu equipo lo corre y lo amplía sin nosotros.
- Neutrales en el modelo. Elegimos Claude, GPT, Gemini u open weights por encaje y coste, no por un nivel de partner que nos paguen por empujar.
El modelo en el centro, el sistema fiable alrededor.
Construimos las partes que convierten un modelo de lenguaje en rendimiento fiable, y luego las conectamos a cómo tu negocio ya opera. Esto es lo que cubre un build LLM real.
- Setup
Pipelines RAG
Construimos la pipeline retrieval-augmented generation que ancla el modelo en tus datos: chunking, embeddings, un vector DB, y un retrieval ajustado para que las respuestas citen tus fuentes en vez de inventar.
- Setup
Agentes IA y tool calling
Construimos agentes con function y tool calling cableados a tus sistemas reales, permisos acotados y memoria, para que completen tareas de varios pasos en vez de devolverte un párrafo que aún tienes que ejecutar.
- Setup
Selección de modelo
Elegimos el modelo correcto por tarea entre Claude, GPT, Gemini y open weights, y diseñamos para coste y latencia, para que no pagues precios frontier por trabajo que un modelo más pequeño o barato hace igual de bien.
- Setup
Evals y guardarraíles
Construimos evals para medir la calidad sobre tus casos reales y guardarraíles para el control de alucinaciones y salidas inseguras, para que un cambio de prompt o una subida de modelo no regrese tu feature en silencio.
- Setup
Fine-tuning y context engineering
Cuando el prompting y el RAG tocan techo, usamos fine-tuning o context engineering para los casos que lo necesitan, y te decimos con honestidad cuándo un modelo más grande no va a resolver el problema.
- Setup
Despliegue y observabilidad
Enviamos la feature detrás de una API con logging, tracing y dashboards de coste, para que veas qué hace el modelo en producción, atrapes el drift, y mantengas la factura predecible.
Mapeamos dónde encaja un LLM, te llevas un plan.
Antes de cotizar nada, dedicamos 60 minutos a mirar tus casos de uso, tus datos y tu stack. Te llevas una lectura honesta de dónde un modelo de lenguaje ayuda de verdad, qué construir primero, y qué dejar en código plano. Cero pitch, solo la mirada de un ingeniero sobre tu problema.
- Una lectura honesta de dónde ayuda un LLM de verdad
- El RAG, los agentes o los evals que vale la pena construir primero
- El modelo correcto para el trabajo y el coste que implica
- Una opinión franca sobre lo que no va a arreglar
Cómo llevamos un build LLM.
Cinco pasos, en orden. No enviamos una feature antes de que los evals existan, no soltamos un agente sin guardarraíles, y tu equipo lo posee al final. Cada paso tiene un entregable y validas antes de que avancemos.
- Paso 1 · Auditoría de casos de uso
Encontrar dónde un LLM aporta valor de verdad
Nos sentamos con tu equipo y miramos el trabajo real: volumen de soporte, documentos que nadie tiene tiempo de leer, búsqueda que no encuentra nada, ops repetitivas. Revisamos tus datos y tu stack. La mitad del valor es decirte qué casos encaja un LLM y cuáles son más baratos y seguros como código plano, para que no despliegues un modelo de lenguaje contra un problema que no va a resolver.
- Paso 2 · Arquitectura y datos
Diseñar el RAG, los agentes y la elección de modelo
Diseñamos la pipeline antes de escribirla: qué se recupera, cómo se chunkea y se embebe, qué vector DB, dónde encajan los agentes y el tool calling, y qué modelo por tarea entre Claude, GPT, Gemini y open weights. La calidad depende de tus datos, así que somos honestos pronto sobre lo que tus fuentes pueden y no pueden soportar, y qué limpiar primero.
- Paso 3 · Build con evals
Enviar la feature con calidad que se mide
Construimos la pipeline RAG o los agentes, cableamos el function calling a tus sistemas, y añadimos evals desde el día 1 para que la calidad se mida, no se adivine. Los guardarraíles gestionan el control de alucinaciones y salidas inseguras, la observabilidad muestra qué hace el modelo en producción, y coste y latencia se ajustan a propósito. Un humano se queda en el bucle en todo lo que importa.
- Paso 4 · Desplegar e integrar
Ponerlo en tu producto y tu stack
Desplegamos la feature detrás de una API y la conectamos a las apps y flujos sobre los que tu negocio funciona, con logging, tracing y dashboards de coste desde el principio. El modelo trabaja donde tu equipo y tus usuarios ya están, no en una demo aparte, y ves el drift, el coste y la calidad de un vistazo en vez de enterarte por una queja.
- Paso 5 · Formar y traspasar
Formar al equipo, y luego quitarse de en medio
Documentamos los prompts, los evals, los guardarraíles y las elecciones de modelo, y formamos a tu equipo para correr, depurar y ampliar la feature. Si quieres ir más a fondo, nuestro curso de IA cubre RAG, agentes y el SDK de principio a fin. Si quieres tenernos disponibles para lo que escala después, lo hablamos aparte, pero te vas capaz de poseerlo.
Nos juzgan por las features que se envían.
Ningún badge de partner que exhibir, así que lideramos con lo que importa: los comentarios de los equipos cuyas features LLM construimos, y si esas features seguían aguantando tras irnos. Nuestras reseñas de Trustpilot vienen de esos equipos, no de un deck de marketing.
- Los prompts, evals y guardarraíles viven en tu repo, propiedad de tu equipo
- Calidad medida con evals antes de que nada llegue a un usuario
- Agentes acotados, cercados con guardarraíles, el humano en el bucle
- Las reseñas de Trustpilot vienen de los equipos para los que construimos features
Las preguntas que nos hacen en bucle.
¿Qué hace exactamente una agencia LLM?
Una agencia LLM integra modelos de lenguaje en tu producto y tus operaciones para que funcionen de forma fiable, en vez de dejarte una demo que impresionó una vez. Diseñamos y construimos pipelines RAG, agentes IA con function y tool calling, el setup de embeddings y vector DB sobre tus datos, evals para medir la calidad, y guardarraíles para el control de alucinaciones. Elegimos el modelo correcto entre Claude, GPT, Gemini y open weights, optimizamos coste y latencia, y lo enviamos detrás de una API que tu equipo posee. El objetivo es una feature fiable en producción, no un prototipo que nadie se cree.¿Cuánto cuesta un proyecto LLM?
Depende del alcance: una sola feature RAG no tiene nada que ver con construir varios agentes cableados a tus sistemas con evals y observabilidad. No soltamos un paquete cerrado. Empezamos con una auditoría gratuita de 60 minutos para encontrar dónde ayuda un LLM de verdad, y luego cotizamos un alcance fijo. El uso del modelo lo pagas al proveedor (Anthropic, OpenAI, Google) directamente, o autoalojas open weights; diseñamos la selección de modelo y el caching para que la factura de tokens sea predecible en vez de sorprenderte.¿Cuándo es un LLM la herramienta equivocada?
Más a menudo de lo que el hype admite, y te lo diremos. Si la tarea es una regla clara, una consulta o un cálculo, el código determinista es más barato, rápido y seguro que un modelo de lenguaje, y no alucina. Los LLM se ganan su sitio en el lenguaje, la ambigüedad y los datos no estructurados: soporte, búsqueda, procesamiento documental, redacción. Parte de la auditoría es trazar esa línea con honestidad, para que no pagues precios de modelo frontier por trabajo que un simple script hace mejor.¿Qué es el RAG y lo necesitamos?
El RAG (retrieval-augmented generation) ancla el modelo en tus propios datos: en vez de responder solo desde su entrenamiento, recupera los documentos relevantes de un vector DB y responde a partir de ellos, lo que corta las alucinaciones y le permite citar fuentes. Para la mayoría de los casos de negocio (soporte, búsqueda interna, Q&A documental) el RAG es la arquitectura correcta antes incluso de considerar el fine-tuning. Construimos el chunking, los embeddings y el retrieval, y lo ajustamos para que las respuestas estén ancladas, no inventadas.¿Construís agentes IA, no solo un chatbot?
Sí, ahí está la palanca. Un chatbot responde; un agente actúa. Construimos agentes con function y tool calling cableados a tus sistemas reales, permisos acotados y memoria, para que completen trabajo de varios pasos: triaje de tickets, extracción de datos, investigación, ops. Cada agente está acotado a una tarea, solo tiene las herramientas necesarias, y sale con un paso de revisión donde un humano aprueba lo que importa. Hace el 80% repetitivo sin sacar a tu equipo de la decisión.¿Cómo evitáis que el modelo alucine?
No puedes eliminarlo, pero puedes controlarlo, y eso es una parte central del trabajo. Anclamos las respuestas en tus datos con RAG para que el modelo trabaje desde fuentes reales, añadimos guardarraíles que atrapan salidas inseguras o fuera de tema, y construimos evals que miden con qué frecuencia se equivoca en tus casos reales, antes y después de cada cambio. La observabilidad en producción muestra el drift pronto. Somos honestos: ningún setup es perfecto, así que mantenemos un humano en el bucle donde una respuesta errónea cuesta cara.¿Qué modelo usáis: Claude, GPT, Gemini u open weights?
El que encaje con la tarea y el presupuesto. Somos neutrales en el modelo y no tenemos ningún nivel de partner que empujar. Para algún trabajo, un modelo frontier como Claude o GPT vale la pena; para casos de gran volumen o sensibles al coste, un modelo más pequeño o en open weights autoalojado es la mejor opción, y Gemini encaja en otros. Elegimos por tarea, diseñamos para coste y latencia, y construimos evals para que compares modelos sobre tus datos reales en vez de creer un benchmark.¿Formáis a nuestro equipo o solo lo construís?
Ambos, y el traspaso es donde la mayoría de los proyectos LLM fallan en silencio. Una feature que nadie de tu lado sabe mantener es un riesgo. Documentamos los prompts, los evals, los guardarraíles y las elecciones de modelo en tu repo, y formamos a tu equipo para correr, depurar y ampliarla. Si quieres ir más a fondo, tenemos un curso de IA que cubre RAG, agentes y el SDK de principio a fin, para que tu equipo construya la siguiente feature sin nosotros.
Deja de enviar demos. Envía algo fiable.
Una auditoría de 60 minutos, tus casos de uso mapeados, un plan de build con los evals y los guardarraíles incorporados. Si tu equipo puede correrlo en casa tras construirlo, te damos el playbook. Si encajamos, lo hacemos nosotros.