Desenvolupament d'intel·ligència artificial a mida
Construim sistemes d'IA que s'integren als teus processos i treballen amb les teves dades. No eines generiques: solucions dissenyades per al teu cas concret, amb l'arquitectura tecnica necessaria per funcionar en producció.
Arquitectura IA en producció
Desenvolupem sistemes d'IA que funcionen de veritat en entorns reals: amb gestió d'errors, latència controlada, costos previsibles i monitorització. Cada projecte comença amb una fase de prototipatge ràpid per validar la viabilitat tècnica abans d'invertir en la solució completa. Treballem amb les APIs dels principals proveïdors (OpenAI, Anthropic, Google) i seleccionem el model òptim per cada tasca segons precisió, velocitat i cost.
- Chatbots que responen consultes usant la teva documentació interna
- Sistemes RAG amb bases vectorials (Pinecone, pgvector, Qdrant)
- Agents que executen fluxos de treball de multiples passes
- Pipelines d'extracció de dades de factures, contractes i emails
- Classificació i triatge automatic de tickets, leads o documents
- Integracions via API amb els teus sistemes existents (CRM, ERP, helpdesk)
- Fine-tuning de models per a vocabulari i tasques especifiques del teu sector
- Monitorització de costos, latencia i qualitat de les respostes en producció
from kodai import Agent, RAG
# Configurem l'agent amb context
knowledge = RAG.load(
source="docs/empresa",
model="embeddings-v3",
)
agent = Agent(
model="claude-sonnet",
knowledge=knowledge,
tools=["search", "analyze"],
)
# L'agent respon amb context
response = agent.run(
"Analitza les vendes del Q1"
)
print(response.answer)Exemples concrets
Assistent de suport amb RAG
Un chatbot connectat a la teva base de coneixement (manuals, FAQ, fitxes de producte) que respon preguntes dels clients amb informació precisa i actualitzada, disponible en tot moment.
Agent de processos interns
Un agent que rep emails de proveïdors, extreu les dades rellevants (imports, dates, referencies), actualitza el teu ERP i envia un resum al responsable. Sense intervenció humana.
Extracció de dades de documents
Un pipeline que processa centenars de factures o contractes en PDF, extreu camps especifics (NIF, imports, clausules) i els estructura en una base de dades o full de calcul.
Classificació i triatge automatic
Un sistema que llegeix tickets de suport, leads del formulari web o sol·licituds internes, els classifica per urgencia i tema, i els assigna automaticament a la persona o departament correcte.
De la idea a producció
Anàlisi tècnica
Estudiem les teves dades, sistemes i el problema que vols resoldre. Avaluem quins models i arquitectures encaixen, i si la IA es realment la millor solució.
Prototip funcional
Construim un prototip funcional que pots provar amb dades reals. Així validem la viabilitat tècnica i el valor de la solució abans d'invertir més.
Desenvolupament complet
Construim la solució amb gestió d'errors, tests, seguretat i monitorització. Cada sprint inclou una demo per validar que anem per bon cami.
Desplegament i monitorització
Posem el sistema en producció, configurem alertes de rendiment i costos, i t'acompanyem durant la fase inicial per ajustar i optimitzar.
El que dominem
Models i LLMs
Frameworks
Infraestructura IA
Integració
Preguntes freqüents
Depèn de la tasca. Per a un chatbot de suport pot ser suficient un model rapid i econòmic (GPT-4o mini, Claude Haiku). Per a analisi de documents complexos pot caler un model mes potent (GPT-4o, Claude Sonnet). Fem benchmarks amb les teves dades reals per triar el que dona millor relació qualitat/cost.
El cost principal és el consum d'API dels models (tokens processats). Un chatbot amb ús moderat pot costar entre 20 i 100 euros al mes en API. Dissenyem l'arquitectura per minimitzar costos: caching de respostes freqüents, selecció de models per complexitat i límits d'ús configurables.
Si. Construim les solucions perque es connectin als teus sistemes via API, webhooks o acces directe a la base de dades. Si el teu software actual no te API, podem crear una capa d'integració. No cal substituir res, la IA s'afegeix a sobre del que ja tens.
Les al·lucinacions son un risc real dels LLMs. Per minimitzar-les, usem tecniques com RAG (fer que el model consulti fonts verificades), validació de respostes, limits de confiança i revisions humanes quan cal. A mes, monitoritzem la qualitat en producció per detectar i corregir problemes rapidament.