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Sistemas de IA que funcionan
sobre tus flujos reales.

Diseñamos, construimos y operamos agentes de IA, pipelines RAG y sistemas con Claude que se conectan a tus herramientas, gestionan tareas reales y se mantienen fiables en producción.

18+
Años entregando
software en producción
5+
Sistemas de IA
en producción
99.9%
Disponibilidad de agentes
en todos los despliegues
<4 wk
Tiempo al primer
despliegue en producción
01 — Agentes de IA

Agentes autónomos que operan las 24 horas del día.

Construimos agentes de IA impulsados por Claude que gestionan flujos de trabajo empresariales reales. No son chatbots — son sistemas autónomos que clasifican, deciden, ejecutan e informan sin intervención humana.

  • Automatización de flujos de trabajo multi-paso con recuperación de errores
  • Escalamiento con intervención humana para casos excepcionales
  • Monitoreo, control de costos y gestión de tokens
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support-agent —
14:32:07 UTC

14:32:01 New ticket received #TK-4891

14:32:01 ↳ Classifying intent...

14:32:02 Intent: billing_dispute conf: 0.97

14:32:02 ↳ Pulling account data...

14:32:03 CRM lookup customer: Acme Corp

14:32:03 Invoice #INV-2847 found $4,200

14:32:04 ↳ Generating response with context...

14:32:05 Response drafted 312 tokens

14:32:05 Email sent to customer

14:32:06 Ticket updated: resolved

14:32:07 ── Completed in 5.8s · Cost: $0.004 · Awaiting next task

Ingesta y fragmentación
10K documentos → división inteligente → 847K fragmentos
Embeddings y almacenamiento
Vectorizar → Índice Pinecone → Embeddings de 1536 dim.
Recuperar
Búsqueda semántica → re-ranking → Top 5 fragmentos
Generar
Claude + contexto → respuesta citada → 0.94 de precisión
02 — RAG y sistemas de conocimiento

Tus datos, accesibles para la IA.

Construimos pipelines de generación aumentada por recuperación que dan a tu IA conocimiento real de tus datos. Respuestas precisas y citadas basadas en tu documentación — no alucinaciones.

  • Arquitectura de bases de datos vectoriales y búsqueda semántica
  • Seguimiento de citas y atribución de fuentes
  • Evaluación de precisión y mejora continua
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03 — Integración de Claude y LLM

Experiencia profunda en Anthropic.
Nivel de producción.

No solo llamamos APIs. Diseñamos sistemas donde Claude es un componente de primera clase — con uso de herramientas, salidas estructuradas, streaming y orquestación multi-turno optimizada para confiabilidad y costo.

  • Uso de herramientas, llamadas a funciones y salidas estructuradas
  • Ingeniería de prompts, evaluación y optimización
  • Gestión de costos y presupuesto de tokens a escala
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agent.ts
// Claude with tool use — production config
const response = await client.messages.create({
  model: "claude-opus-4-6",
  max_tokens: 1024,
  tools: [{
    name: "query_database",
    description: "Query the product database",
    input_schema: { /* ... */ }
  }],
  messages: [{ role: "user", content: prompt }]
});

// Handle tool calls automatically
if (response.stop_reason === "tool_use") {
  const result = await executeTool(response);
  // → query_database({product: "PRD-2847"})
  // ✓ Response: 1.2s · Cost: $0.003
}
Patrones de workflows reales

Los sistemas de IA útiles suelen vivir dentro de procesos privados.

No publicamos datos, capturas ni nombres de clientes sin permiso. En su lugar, mostramos patrones de producción que podemos desplegar con datos sintéticos y ejemplos seguros para la privacidad.

01 — Agente de soporte

Clasifica, responde, escala.

Lee tickets entrantes, clasifica la intención, consulta documentación y CRM, prepara una respuesta y escala casos límite con todo el contexto.

  • Clasificación y enrutado de tickets
  • Búsqueda en base de conocimiento con citas
  • Aprobación humana para respuestas sensibles
02 — RAG interno

Respuestas basadas en tus datos.

Convierte documentación, PDFs, tickets, Notion, Drive o bases de datos internas en respuestas citadas en las que tu equipo puede confiar.

  • Ingesta, fragmentación y estrategia de metadatos
  • Búsqueda semántica, re-ranking y enlaces a fuentes
  • Evaluación de respuestas y control de alucinaciones
03 — Trabajador de operaciones

Backoffice entre herramientas.

Valida datos, lee emails o formularios, actualiza sistemas, genera informes y deja trazabilidad de cada acción.

  • Uso de APIs y bases de datos como herramientas
  • Gestión de excepciones y reintentos
  • Logs, control de costes y fallbacks
Cómo elegir el sistema adecuado

Empieza por el workflow, no por el modelo.

Si el trabajo consiste sobre todo en leer y responder, construye RAG. Si requiere decisiones y acciones, construye un agente. Si cubre un rol o departamento, diseña un trabajador digital con observabilidad desde el primer día.

Documentos

Sistema RAG

Tareas

Agente IA

Rol

Trabajador digital

Fuerza de Trabajo Digital

Escala tu equipo.
Sin contratar.

Tu equipo hace el trabajo estratégico. Los trabajadores de AI se encargan del resto — 24/7, a una fracción del coste. Sin reclutamiento, sin onboarding, sin rotación. Despliega un nuevo trabajador digital en días, no en meses.

Siempre activo

Los trabajadores digitales funcionan 24/7/365. Sin descansos, sin vacaciones, sin bajas.

Fracción del coste

Un trabajador digital cuesta 10-50x menos que una contratación a tiempo completo. Mismo rendimiento, precios predecibles.

Despliega en días

Contratar lleva 3 meses. Un trabajador digital está operativo en 1-2 semanas. Escala de 1 a 50 de la noche a la mañana.

Construye tu equipo digital →
Contratación tradicional
Tiempo de contratación ~3 meses
Incorporación 1-2 meses
Coste anual €40-80K
Disponibilidad 8h/día
Escalabilidad Lineal
Trabajador digital
Tiempo de despliegue 1-2 semanas
Incorporación Instantáneo
Coste anual €2-8K
Disponibilidad 24/7/365
Escalabilidad Instantáneo
Método de producción

La confianza viene de cómo está construido el sistema.

Cuando no es posible publicar casos de estudio, el proceso debe generar más confianza: arquitectura, evaluación, guardrails, monitorización y un camino claro del prototipo a producción.

Ver el proceso completo →
01

Descubrimiento del workflow

Mapeamos el proceso real, puntos de decisión, excepciones, herramientas, fuentes de datos y dónde las personas deben mantener el control.

02

Blueprint de arquitectura

Obtienes el diseño del sistema antes de construir: integraciones, flujo de datos, límites de seguridad, modos de fallo y costes.

03

Prototipo con datos sintéticos

Validamos el comportamiento sin exponer datos sensibles de cliente y luego conectamos integraciones reales cuando el workflow está probado.

04

Evaluación y guardrails

Probamos resultados, medimos precisión, definimos umbrales de confianza y cuándo el sistema debe pedir revisión humana.

05

Observabilidad desde el primer día

Cada acción queda registrada con trazas, costes, reintentos, errores y suficiente contexto para depurar comportamiento en producción.

06

Operar y mejorar

Tras el lanzamiento, monitorizamos el uso real, mejoramos prompts y herramientas, y mantenemos el sistema alineado con reglas de negocio cambiantes.

Recurso gratuito

Checklist de preparación para IA en producción

Antes de invertir en IA, valida si tu workflow está preparado para producción. Incluye datos, arquitectura, costes, seguridad, evaluación y criterios de éxito.

¡Revisa tu bandeja de entrada!

Te hemos enviado el checklist de implementación de IA.

Sin spam. Cancela cuando quieras.

Ver el checklist →

Prueba de trabajo

Pruebas antes que promesas.

Antes de vender sistemas de IA, pasamos años entregando y manteniendo software usado por desarrolladores. El open source público es la parte de nuestro trabajo que podemos mostrar sin exponer datos de clientes.

Ollama Laravel es exactamente lo que necesitaba para integrar LLMs en mi aplicación. API limpia, bien mantenido y la documentación es excelente.

— Usuario de la comunidad open source
Por qué Cloudstudio

Por qué los clientes
eligen Cloudstudio.

Ingeniería orientada a producción

Cada sistema que construimos está diseñado para producción desde el primer día. Manejo de errores, monitoreo, control de costos y degradación controlada — no agregados después.

Responsabilidad full-stack

Base de datos, API, frontend, capa de IA. Responsabilidad de extremo a extremo. Un equipo, cero riesgo de transferencia. Sin brechas entre tu IA y los sistemas con los que se integra.

Experiencia nativa en Claude

Dominio profundo del ecosistema de Anthropic. Claude Code, uso de herramientas, salidas estructuradas, el Agent SDK — orquestación real, no APIs envolventes.

Metodología estructurada

Descubrimiento, arquitectura, construcción, despliegue, operación. Cada proyecto sigue una metodología probada con documentación y transferencia de conocimiento.

Orquestador
Claude
Analista
Claude
Ingeniero
Claude
Activo
Soporte
Claude
DB Worker
Postgres
Test Runner
Automatizado
Orquestación multi-agente — cada agente gestiona un dominio, el orquestador coordina
Ilustración de ingeniería de IA

Mapeemos
tu workflow.

Reserva una llamada técnica de 30 minutos. Evaluaremos la viabilidad, identificaremos el primer workflow más seguro y te enviaremos un esquema de arquitectura con plazo.

1

Reservar llamada

Descubrimiento técnico de 30 minutos

2

Propuesta técnica

Arquitectura + cronograma en 5 días

3

Comenzamos a construir

Primer despliegue en menos de 4 semanas