AI con dirección, no con prompts al aire.
Integraciones de inteligencia artificial generativa o convencional donde la IA es una herramienta más entre las que ya manejas, no un truco de marketing ni una promesa vacía. Pipelines, herramientas internas, automatización que entiende tu negocio.
Llevo años usando modelos generativos en proyectos propios y de cliente. NIXIA, Vex Muse y Valentina Serrano son tres prácticas paralelas de mi estudio donde la IA es central, y eso me ha enseñado lo que funciona y lo que no en producción real, no en demos. La diferencia entre un prompt suelto y un pipeline serio es enorme — y ahí está la mayor parte del valor.
En cliente trabajo en tres direcciones principales. Primera, herramientas internas: tu equipo necesita generar variantes de copy, traducir documentos, clasificar tickets, extraer datos de PDFs. Eso son problemas resueltos hoy con APIs como las de OpenAI o Anthropic, pero hay que conectar bien con tu flujo. Segunda, generación de contenido visual con dirección: imagen, vídeo, audio, mantenidos coherentes en una marca o IP. Tercera, pipelines locales: cuando hay datos sensibles o vas a generar mucho volumen, monto la inferencia en tu propio hardware (o en mi workstation con RTX 4070 + 64GB para experimentación rápida) usando ComfyUI, SwarmUI o flujos custom.
No vendo magia. La IA generativa tiene límites reales: alucina, comete errores tipográficos, varía entre ejecuciones, y para output crítico siempre hace falta un humano revisando. Eso lo digo desde el principio del proyecto. Si tu propuesta de valor depende de "100% automatizado sin supervisión", no soy yo: o cambiamos el alcance, o te recomiendo que esperes seis meses a que las herramientas maduren más.
Cómo trabajamos
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01
Diagnóstico del caso de uso
No todos los problemas se resuelven con IA, y algunos sí pero peor. La primera fase es entender qué intentas resolver, ver si la IA es la herramienta adecuada, y si lo es, decidir entre API comercial o pipeline local.
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02
Prototipo rápido (1-2 semanas)
Antes de invertir en integración seria, te muestro un prototipo funcional con tus datos reales para que veas la calidad real. Si no convence, paramos. Si convence, seguimos con la arquitectura definitiva.
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03
Integración y endurecimiento
Conexión con tus sistemas (CRM, CMS, app interna), manejo de errores, control de costes, logs auditables, fallback cuando la API se cae. Lo aburrido pero crítico de pasar de prototipo a producción.
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04
Formación y traspaso
Tu equipo necesita saber operar la herramienta, ajustar prompts cuando cambien las necesidades, leer logs cuando algo falle. Se entrega documentación viva y formación práctica.
Qué incluye
- Análisis del caso de uso y viabilidad técnica
- Prototipo funcional con tus datos reales antes de invertir más
- Integración con APIs comerciales (OpenAI, Anthropic, Replicate) o pipeline local
- Pipelines en ComfyUI/SwarmUI para generación de imagen/vídeo
- Control de costes y rate limiting
- Logs y trazabilidad de cada generación
- Documentación operativa para tu equipo
- Soporte de evolución (los modelos cambian rápido)
Cuándo no somos lo tuyo
- "Una IA que haga todo solo" Si esperas eliminar la supervisión humana al 100% para tareas críticas, hoy no es posible y prometerlo sería deshonesto.
- Entrenar modelos desde cero No soy ML researcher. Entrenar un modelo fundacional propio queda fuera de mi alcance, y casi seguro fuera del tuyo. Si lo necesitas de verdad, te dirijo a quien lo hace.
- Implementar IA "porque está de moda" Si no tienes un caso de uso con valor medible, ahorrate el dinero. Te lo digo en la primera llamada.
Stack y herramientas
- Anthropic (Claude), OpenAI, Replicate como APIs principales
- ComfyUI + SwarmUI para pipelines locales de imagen/vídeo
- Modelos: Flux, Stable Diffusion, Wan, Veo, Kling según el caso
- PHP/JS para integración con tus sistemas existentes
- Hardware: workstation propia con RTX 4070 Super para experimentación
- RunPod o cluster cliente para producción local con GPU
- Logs estructurados (JSON) para auditabilidad
Si tienes un caso de uso real donde la IA puede aportar valor medible, dime cuál y miramos juntos si tiene sentido o no antes de mover una línea de código.
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