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IA y machine learning
RAG sobre los contenidos internos y modelos de machine learning sobre los datos históricos, con permisos, fuentes y costes bajo control.
- RAG sobre contenidos internos
- Modelos predictivos
- Arquitectura
- Monitorización
Qué hacemos · Desarrollo
La diseñamos y la desarrollamos internamente, y la mantenemos en el tiempo. Si la que ya se usa puede funcionar, partimos de ella.
Desarrollo

Datos copiados a mano entre sistemas de gestión, CRM y herramientas verticales; software que ha crecido a base de añadidos y que nadie quiere tocar.
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RAG sobre los contenidos internos y modelos de machine learning sobre los datos históricos, con permisos, fuentes y costes bajo control.
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CMS que el equipo gestiona solo, ecommerce integrados con CRM y marketing, datos sin exportaciones manuales.
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Software, aplicaciones web, portales y apps móviles nativas o híbridas, del análisis al lanzamiento y más allá.
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Con API, webhooks, middleware y DWAY, para que cada sistema trabaje con datos actualizados.
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Mantenimiento correctivo y evolutivo, monitorización y seguridad, sin detener la operativa.
Objetivos, flujos y usuarios, antes de escribir código.
Arquitectura e interfaz.
Desarrollo con pruebas y feedback continuos.
El software evoluciona con los procesos.
Tecnologías
El método
Las tres fases se repiten en cada solución. En el desarrollo significan esto.
Cómo trabajamosSe empieza con una fase de análisis de objetivos, flujos y expectativas. A partir de ahí se definen plazos, costes y entregas, con la flexibilidad de un enfoque ágil.
Con API REST, webhooks y middleware; con los sistemas heredados, mediante el mapeo de datos y la orquestación. Donde hace falta, con DWAY, la plataforma de integración del ecosistema DEGG.
El stack se elige según el proyecto: entre otras, Laravel, Vue.js, React Native, Flutter, Django, .NET y Express, con bases de datos como MySQL.
Un proceso que digitalizar, una herramienta que poner en marcha o una idea que desarrollar: todo empieza con una conversación.
Empieza ahora