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Sector

IA técnica aplicada

LLMs, agentes con herramientas, RAG, evaluación y observabilidad. Java, Spring AI, Python y arquitecturas reales.

Resumen rápido

Para equipos de ingeniería y producto: arquitecturas de LLMs en producción, agentes con herramientas, RAG sobre conocimiento propio, evaluación y observabilidad. Trabajamos con profundidad en Java, Spring AI, Python y los frameworks de agentes más adoptados.

Cómo aplicamos IA en este sector

Lo que diferencia un sistema con LLMs en producción de un piloto es lo aburrido: evaluación sistemática, observabilidad, control de costes, manejo de fallos, versionado de prompts, gestión de contexto. Sin esa capa, cualquier integración se rompe en cuanto sale del happy path o crece el volumen de uso.

En DatIACode acompañamos a equipos técnicos en este recorrido. Diseñamos arquitecturas de IA realistas, conectadas a los sistemas existentes, con foco en estabilidad, evaluación y coste. Trabajamos en Java con Spring AI cuando el stack corporativo lo requiere, en Python cuando aporta más velocidad, y elegimos frameworks de agentes según el caso, no según la moda.

Contexto y casos de uso

Problemas habituales

  • Prototipos que funcionan en demo pero fallan en producción real.
  • Modelos sin evaluación sistemática que degradan en silencio.
  • Costes de tokens descontrolados sin observabilidad de uso.
  • Falta de criterio para elegir entre RAG, fine-tuning, agentes o flujos clásicos.
  • Integración costosa con sistemas Java corporativos sin patrón claro.

Casos de uso priorizables

  • Asistentes técnicos sobre documentación propia con RAG bien diseñado.
  • Orquestación de agentes con herramientas internas y validación.
  • Evaluación sistemática y observabilidad de modelos en producción.
  • Integración de IA en sistemas existentes (Java/Spring, Python, APIs).
  • Migración de PoCs a arquitecturas estables y mantenibles.

Qué aporta cuando se hace bien

  • Arquitecturas estables, evaluables y con coste controlado.
  • Reducción de la deuda técnica de IA acumulada en pilotos sueltos.
  • Patrones reutilizables para nuevos casos de uso internos.
  • Equipos técnicos formados en frameworks y criterios de diseño.
  • Trazabilidad sobre prompts, respuestas y costes para auditoría.

¿Con quién solemos trabajar?

  • Equipos de ingeniería de software y arquitectura.
  • Plataformas de datos, MLOps y observabilidad.
  • Producto técnico y product engineering.
  • CTOs y líderes técnicos definiendo roadmap de IA.

Preguntas frecuentes

¿Cuándo elegir Spring AI frente a Python para una integración?

Cuando el stack corporativo ya está en Java y la solución de IA va a vivir dentro de aplicaciones de negocio existentes. Spring AI permite integrar LLMs, agentes y RAG con la ergonomía de Spring (inyección, configuración, seguridad) y aprovechar las prácticas del equipo. Python sigue siendo válido para experimentación y MLOps puro.

¿Hace falta una base de datos vectorial para hacer RAG?

Para volúmenes medianos y grandes, sí. Bases como pgvector, Qdrant, Weaviate o Pinecone resuelven búsqueda semántica de forma eficiente. En volúmenes pequeños o pruebas iniciales, una solución en memoria o sobre Postgres ya basta. Lo importante no es la BD, sino el chunking y la calidad del recall.

¿Cómo se mide la calidad de un sistema con LLMs?

Con un conjunto de evaluación curado para el caso de uso, métricas adaptadas (exactitud factual, relevancia, fidelidad, latencia, coste) y revisión humana sobre una muestra. Sin evaluación sistemática, cualquier cambio de prompt o modelo es un salto al vacío. Es una de las capas que más impacto tiene y menos se hace.

¿Cómo se controla el coste de tokens en producción?

Con observabilidad por endpoint y por usuario, alertas de gasto, caching agresivo de respuestas estables, selección de modelo por tipo de tarea (no todo merece el modelo top) y compresión de contexto. Es una disciplina de arquitectura más que de optimización tardía.

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