Inteligencia
Artificial
Aplicada.
Implementamos IA cuando aplica. RAG, OCR, automatización con LLMs y modelos predictivos para empresas en Chile y LATAM. Métricas obligatorias, sin humo.
La IA es una pieza, no la película.
El 60% de los proyectos llamados "de IA" se resuelven mejor con SQL bien escrito y un cron job. El otro 40% justifica su uso porque hay variabilidad, lenguaje natural o documentos no estructurados: facturas escaneadas, contratos, conversaciones con clientes, imágenes de inventario, datos de sensores con ruido.
En Bigcode hacemos consultoría e implementación de Inteligencia Artificial aplicada en Chile. No vendemos demos: entregamos sistemas en producción que ahorran horas, eliminan errores o generan ingresos medibles. Si tu problema no necesita IA, te lo decimos en el diagnóstico — y recomendamos la solución correcta.
Cuándo sí tiene sentido.
IA aplica cuando se cumplen al menos dos de estas tres condiciones: (1) el input es no estructurado o variable (texto libre, documentos, imágenes, audio); (2) el output requiere razonamiento, clasificación o generación; (3) el volumen hace inviable resolverlo manualmente.
Casos donde IA justifica su costo
Procesar boletas, facturas SII, certificados o contratos con OCR + LLM (extracción estructurada con validación contra reglas SII). Responder consultas frecuentes con un asistente entrenado en tu base de conocimiento (RAG sobre manuales, políticas, documentación interna). Clasificar tickets, leads o correos que llegan en lenguaje natural y requieren ruteo o priorización. Detectar anomalías en logs, transacciones o métricas operacionales. Predecir demanda, churn o fallas con datos históricos suficientes (más de 6 meses + de 1.000 eventos por categoría).
Casos donde IA no aplica
Reportes que solo agregan datos (es SQL). Validaciones determinísticas (es una regla de negocio). Procesos con menos de 50 ejecuciones/mes (no compensa). Datos sin variabilidad (un script Python lo hace mejor). Si caes en alguno, te lo decimos.
Qué construimos.
Seis capacidades concretas con casos en producción. Cada una con métricas previas defendibles antes de empezar.
Chatbots y asistentes con RAG
Asistentes que responden con tu documentación interna, no inventan. Llama 3.3, GPT-4o o Claude 3.5 Sonnet sobre vector DB. Latencias de 2–4 segundos.
OCR e ingesta de documentos
Procesamos boletas, facturas SII, certificados, contratos. Extracción estructurada con validación contra reglas chilenas (RUT, folio, monto, IVA).
Automatización con LLMs
Pipelines que clasifican correos, generan respuestas, redactan contratos o resumen reuniones. Integrados a tu CRM, ERP o Google Workspace.
Modelos predictivos
Predicción de demanda, churn, fallas o riesgo crediticio con scikit-learn, XGBoost o redes neuronales. Métricas y monitoreo de drift en producción.
Búsqueda semántica
Buscadores que entienden la intención, no solo keywords. Embeddings + Pinecone, Qdrant o pgvector sobre tu base de conocimiento.
Visión computacional
Detección de objetos, lectura de placas, análisis de imágenes médicas o industriales. YOLO, GPT-4 Vision o modelos custom según volumen y privacidad.
Tecnología, no religión.
Somos agnósticos al proveedor. La elección depende de costo, latencia, privacidad y exactitud que requiera tu proyecto. Recomendamos al final del diagnóstico, no al inicio.
Modelos
Infraestructura
ML clásico
Cuatro etapas, cero sorpresas.
01. Diagnóstico (gratuito, 1–2 semanas)
Sesión técnica para entender el problema, mapear datos disponibles y validar si IA aplica. Salida: documento con recomendación, alcance, riesgos, métricas objetivo y costo estimado. Si no aplica IA, te decimos qué sí aplica.
02. POC (3–6 semanas)
Prueba de concepto con datos reales sobre un subconjunto acotado. Validamos exactitud, latencia y costo unitario antes de comprometernos a producción. Entregable funcional con números defendibles.
03. Producción (8–16 semanas)
Implementación completa con integración a tus sistemas, pipeline de datos, monitoreo, alertas, dashboards y handover técnico. Documentación OpenAPI, README detallado y diagramas de arquitectura.
04. Operación y mejora
Monitoreo continuo de métricas (drift, exactitud, latencia, costo). Iteraciones mensuales con ajuste de prompts, fine-tuning si aplica, y reportes de impacto al negocio. Mantención garantizada con SLA acordado.
Lo que hemos construido.
Tres proyectos en producción donde la IA resolvió un problema medible. Métricas verificables, no marketing.
Preguntas frecuentes.
¿Cuándo conviene implementar IA en mi empresa?
Cuando hay un proceso repetitivo con datos estructurables y un costo medible. Si la solución existe en SQL bien escrito, un cron job o un RPA, esa es la respuesta correcta. La IA aplica cuando hay variabilidad, lenguaje natural o documentos no estructurados.
¿Qué diferencia hay entre IA generativa, RAG y machine learning tradicional?
IA generativa (GPT-4, Claude) genera contenido nuevo. RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina un LLM con tu base de conocimiento privada para respuestas precisas y trazables. Machine learning tradicional clasifica o predice sobre datos numéricos. Cada uno resuelve problemas distintos; recomendamos el que aplique.
¿Cuánto cuesta un proyecto de IA en Chile?
Una prueba de concepto (POC) parte en UF 80–150. Una implementación productiva con integración, monitoreo y métricas va entre UF 300 y UF 800 según alcance. Cobramos por problema resuelto, no por horas-hombre. La cotización se hace tras un diagnóstico gratuito.
¿Trabajan con OpenAI, Anthropic, Groq u otros proveedores?
Sí, somos agnósticos. Usamos OpenAI (GPT-4o, GPT-4 Turbo), Anthropic (Claude 3.5 Sonnet, Opus), Groq (Llama 3.3 70B, Mixtral) y modelos open source autohospedados según costo, latencia, privacidad y exactitud requerida. Recomendamos el stack al final del diagnóstico.
¿Mis datos quedan expuestos a terceros si uso IA?
No necesariamente. Trabajamos con APIs empresariales que garantizan que los prompts no se usan para entrenar modelos (OpenAI Enterprise, Anthropic API, Azure OpenAI). Para datos sensibles desplegamos modelos open source en infraestructura propia o cloud privado. Privacidad es decisión del proyecto, no compromiso a posteriori.
¿Cuánto demora un proyecto desde el diagnóstico hasta producción?
Un POC se entrega entre 3 y 6 semanas. Una implementación productiva completa (con integración, métricas, monitoreo y documentación) toma entre 8 y 16 semanas. Plazos exactos se comprometen tras diagnóstico técnico, no antes.
¿Cómo miden el éxito de un proyecto de IA?
Cada proyecto tiene métricas obligatorias antes de empezar: horas-hombre ahorradas, errores evitados, tiempos de respuesta reducidos, ingresos generados o costos eliminados. Si no podemos medir, no podemos defender; si no podemos defender, no lo cobramos.
¿Atienden empresas fuera de Santiago o de Chile?
Sí. Trabajamos remoto en todo Chile y LATAM. Tenemos clientes en Santiago, Concepción, Antofagasta, Lima y Bogotá. Las reuniones son por Google Meet o Zoom; la entrega es por Git, documentación y handover técnico.