Soluciones de IA
La IA no tiene techo: si puedes imaginarlo, lo más probable es que se pueda construir. Productos de IA y automatizaciones del trabajo real de cada día, diseñados a medida y con una prioridad clara: la privacidad y la seguridad de tus datos.
La pregunta útil no es si usar IA, sino qué hora de vuestra semana debería dejar de ser manual. UpCreation construye asistentes, funciones basadas en LLM y sistemas RAG sobre tus documentos: herramientas que responden con tu conocimiento, con tu tono y dentro de tus procesos.
La privacidad marca la arquitectura. Cuando los datos son sensibles, los modelos corren en tu propia infraestructura - GLM o Kimi - y nada sale de la empresa. Cuando el ritmo importa más que la confidencialidad, el trabajo pesado lo hacen modelos frontier como Claude. En la práctica, la mayoría de los sistemas combina ambos y envía cada tarea a donde mejor encaja.
Servicios en Python, APIs limpias y conjuntos de evaluación hacen que el resultado se pueda medir. De eso se trata: IA que genera un valor contable, no una demo que impresiona una sola vez.
Qué obtienes
- Productos de IA a medida, construidos alrededor de tus objetivos.
- Automatización del trabajo repetitivo: horas que vuelven al equipo.
- Asistentes, funciones LLM y RAG sobre tus datos.
- Privacidad ante todo: self-hosting y control total de los datos.
- Evaluación y monitorización: la calidad se mide, no se supone.
Preguntas y respuestas.
Soluciones de IA: lo que más preguntan los clientes, respondido sin rodeos.
¿Acabarán nuestros datos entrenando el modelo de otro?
No. La arquitectura se diseña para que tus datos sigan siendo tuyos: modelos self-hosted donde la privacidad es crítica, ajustes estrictos de tratamiento en las APIs en el resto de los casos y límites documentados en cada integración.
¿Modelos self-hosted o en la nube?
Depende de lo sensibles que sean los datos y del nivel de calidad que exija la tarea. GLM o Kimi en tu infraestructura lo mantienen todo en casa; los modelos frontier en la nube dan la máxima calidad en trabajo menos sensible. Muchos proyectos combinan ambos.
¿Cuánto cuesta un proyecto de IA?
Las automatizaciones pequeñas parten de unos pocos miles de euros; los productos completos crecen con el alcance. Toda colaboración empieza con un breve análisis del que sale un presupuesto concreto, antes de que te comprometas a nada.
¿Cómo garantizáis respuestas fiables de la IA?
Las respuestas se apoyan en tu contenido verificado (RAG), las salidas están acotadas y los conjuntos de evaluación miden la calidad release tras release. Aquí la IA se construye con rigor, no se improvisa a base de prompts.
¿Se puede añadir IA a nuestro sistema actual?
Casi siempre: mediante APIs, webhooks o un servidor MCP que expone de forma segura las capacidades de tu sistema a los clientes de IA.