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Desarrollo de Integración de IA — Añade Inteligencia a lo que ya Construiste

Añadimos funciones de IA a productos existentes — asistentes de chat, preguntas y respuestas sobre documentos, búsqueda inteligente. Sin demos de relleno, sin AI washing. Código funcional en tu repositorio.

Cuéntanos tu caso de usoVer nuestros casos

Codevia integra OpenAI, Gemini y LLMs de código abierto en tu producto web o móvil existente. No asesoramos sobre estrategia de IA — escribimos código. Nuestro enfoque: integración de IA sin reescribir tu backend existente. Pipelines RAG sobre tu documentación, respuestas de chat en streaming y búsqueda por embeddings en catálogos grandes — todo integrado en tu producto en 2–8 semanas.

Qué construimos

Asistentes de chat

Chat con LLM dentro de tu aplicación: soporte al cliente, guía de onboarding, helpdesk interno. Generación en streaming, contexto de conversación y escalado a un humano como respaldo.

Preguntas y respuestas sobre documentos (RAG)

Sube PDFs, contenido de Confluence, Notion o base de datos — los usuarios preguntan en lenguaje natural y obtienen respuestas con citas a las fuentes. Búsqueda vectorial con pgvector o Pinecone.

Autocompletado inteligente

Sugerencias de IA en editores, formularios o búsqueda. Mejora drásticamente la UX de productos con entrada manual de texto — descripciones, informes, mensajes.

Pipelines de generación de contenido

Generación automática de descripciones, informes, correos o especificaciones a partir de datos estructurados. Reduce el trabajo manual dentro de tu SaaS o herramientas internas.

Funciones LLM en paneles de administración

Resúmenes de IA en dashboards, etiquetado automático, clasificación, detección de anomalías. Valor de la IA allí donde tu equipo ya invierte tiempo.

Para quién es

Fundadores de SaaS

Quieres una función de IA en tu roadmap pero no estás listo para contratar a un especialista en IA a tiempo completo. El servicio de integración de LLM es nuestro encargo estándar.

Equipos de producto en empresas medianas

Un producto maduro con un backend establecido donde la IA puede mejorar un flujo de trabajo clave — búsqueda, contenido, soporte.

Startups con un backend existente

El backend ya está construido pero no hay experiencia en IA en el equipo. Añadimos funciones de IA a tu producto existente sin reconstruir tu arquitectura.

Cómo integramos

  1. 01

    Alcance y selección del modelo

    Revisamos tu caso de uso, seleccionamos el LLM adecuado (OpenAI, Gemini, código abierto) y definimos la superficie de integración — qué datos entran, qué devuelve el modelo y cómo usas el resultado.

  2. 02

    Ingeniería de prompts y diseño de recuperación

    Diseñamos prompts y, cuando hace falta, construimos un pipeline de recuperación: estrategia de chunking, selección del modelo de embeddings, configuración del almacén vectorial (pgvector, Pinecone, Weaviate).

  3. 03

    Integración y conexión con el backend

    Añadimos la funcionalidad de IA a tu backend existente — handlers de API, endpoints de streaming, gestión de rate limits, seguimiento de costes. Sin reescribir tu producto principal.

  4. 04

    Evaluación y control de calidad

    Ejecutamos una evaluación estructurada: prompts de casos límite, comprobaciones de alucinaciones, benchmarks de latencia. Ajustamos hasta que la calidad de salida cumpla tus criterios de aceptación.

  5. 05

    Despliegue y traspaso

    Desplegamos en tu infraestructura y documentamos la integración. Se incluyen los primeros 30 días de ajuste de prompts tras el lanzamiento.

Tecnologías

  • OpenAI API
  • Anthropic Claude API
  • Google Gemini
  • LangChain
  • LlamaIndex
  • pgvector
  • Pinecone
  • Weaviate
  • .NET 8
  • Python
  • FastAPI
  • Next.js

Casos seleccionados

Bitzlings — SaaS de IA para equipos dev

Codevia construyó el producto completo de Bitzlings — un SaaS AI-first con herramientas para equipos de desarrollo. Incluye funciones impulsadas por LLM, automatización de flujos de trabajo e integraciones. Tres semanas desde Figma hasta el lanzamiento del MVP.

Leer el caso

Plazos y precios

Presupuestos mínimos honestos. Sin juegos de «contáctanos para una cotización».

Tipo de proyectoPlazoPresupuesto
Chatbot simple (FAQ, menús, flujos guionizados)2–3 semanasdesde 1.500 $
RAG sobre tus documentos (búsqueda vectorial + LLM)3–5 semanasdesde 3.000 $
Funcionalidad LLM completa en producto existente4–8 semanasdesde 5.000 $

Las integraciones más complejas (varios LLMs, fine-tuning personalizado, alta carga) se presupuestan de forma individual.

Preguntas frecuentes

Depende del modelo y el volumen de uso. GPT-4o cuesta alrededor de 5 $ por millón de tokens de entrada. Para la mayoría de las aplicaciones de negocio — un asistente de chat o preguntas y respuestas sobre documentos con tráfico moderado — los costes mensuales de API se sitúan entre 50 $ y 300 $. Te ayudamos a diseñar prompts y pipelines de recuperación para minimizar el consumo de tokens.
Los términos de la API de OpenAI establecen que, por defecto, no usan los datos de la API para entrenar modelos. Para requisitos de datos más estrictos podemos desplegar LLMs de código abierto (Llama, Mistral) en tu propia infraestructura o usar Azure OpenAI Service dentro de tu tenant en la nube.
OpenAI y Gemini ofrecen la mejor capacidad por dólar para la mayoría de las tareas. Los modelos de código abierto (Llama 3, Mistral, Phi) tienen sentido cuando las reglas de privacidad de datos descartan las APIs de terceros, o cuando necesitas ejecutar inferencia a escala sin costes por token. Recomendamos según tus restricciones concretas.
Implementamos respuestas en streaming para que los usuarios vean el resultado a medida que se genera — similar a ChatGPT. La latencia suele ser de 200 a 800 ms hasta el primer token. Para flujos críticos en latencia usamos modelos más pequeños y rápidos o embeddings precalculados.
Podemos establecer un contrato de mantenimiento mensual o traspasarlo a tu equipo interno con documentación completa. Las integraciones de LLM requieren ajustes ocasionales de prompts a medida que se actualizan los modelos — incluimos los primeros 30 días de ajustes posteriores al lanzamiento en cada proyecto.
Sí, ese es el encargo más común. Auditamos tu backend existente, identificamos los puntos de integración y añadimos funciones de IA sin reescribir tu producto principal. Hemos integrado en backends de .NET, Node.js, Python y Firebase.

¿Listo para añadir IA a tu producto?

Cuéntanos qué quieres que la IA haga en tu producto — te responderemos con una estimación acotada en un día hábil.

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