DGTL AI
Agentes de AI que hacen trabajo real
Agentes de AI en producción, plataformas RAG y marcos de governance construidos junto a Secure y Data, para que tu despliegue sobreviva la revisión de procurement en vez de quedarse atascado en ella. Con sede en Quito, dentro de la jornada laboral de tu equipo del este de EE. UU. todo el año, entrega en toda América.
Has visto los demos. Tu equipo armó una prueba de concepto. Tal vez hasta lanzaste un chatbot que responde preguntas básicas sobre tu producto.
Pero eso no es lo que tu negocio necesita. Necesitas AI que realmente haga trabajo: que investigue prospectos antes de una llamada de ventas, que triage tickets de soporte con contexto completo de la cuenta o que corra flujos de onboarding de varios pasos sin intervención humana.
La distancia entre un demo de AI y un agente en producción es enorme. La mayoría de los equipos pasan meses eligiendo modelos y frameworks, construyen algo que funciona en un notebook y después descubren que se rompe cuando usuarios reales envían inputs inesperados. La governance, el monitoreo y las rutas de escalamiento quedan fuera. El resultado es un proyecto de AI que impresiona en una reunión de directorio pero nunca llega a producción.
Mejor en conjunto
Contratar a DGTL para una sola práctica funciona. Esta es la razón por la que la mayoría de los engagements usan más de una.
AI trabaja de la mano con Build (integrando agentes en tu producto), Secure (governance de AI, auditorías de sesgo y cumplimiento regulatorio), Data (conectando los agentes a tu infraestructura de datos), Marketing (contenido y personalización con AI) y Sales (automatización de outreach e inteligencia de prospectos). El agente de AI de nuestro cliente de fintech resuelve el 78% de las consultas de portafolio sin intervención humana, y eso requirió que Build, AI y Secure trabajaran juntos desde el día uno.
Cómo armamos el equipo de AI
En cada engagement ponemos el nivel de seniority que tu alcance necesita. Sin sorpresas entre la llamada de ventas y el kickoff. Sin equipos de entrega llenos de perfiles junior detrás de un Principal en la presentación.
10+ años
Principal AI Engineer
Define la arquitectura del modelo y la estrategia de evaluación, lidera el diseño de MLOps y negocia los requisitos de governance con compradores empresariales. Ha desplegado AI en producción en una industria regulada.
5 a 8 años
Senior AI Engineer
Construye pipelines RAG, hace fine-tuning de modelos open-source y es dueño de la evaluación. Fluido tanto en el lado de ML como en el web stack que lo aloja.
3 a 5 años
Mid AI Engineer
Implementa la orquestación de agentes y los flujos de prompts, gestiona el monitoreo y la evaluación continua.
Variable
AI Governance Specialist
Cumplimiento con la EU AI Act y NIST AI RMF, documentación de riesgo de modelos, pruebas de sesgo, diseño de audit trails. Se suma a cualquier despliegue que vaya a enfrentar a un regulador.
DGTL Readiness Index
La dimensión de AI, antes y después.
La dimensión de AI mide la preparación de tus datos, la governance de los modelos, el despliegue en producción y la alfabetización del equipo. Movemos el número sacando tu primer agente a producción con la misma postura de cumplimiento que el resto de tu plataforma.
Día 1, situación típica antes del engagement
2.0 / 5
Día 90, después del trabajo multipráctica
3.5 / 5
Mediana del delta en engagements de 90 días: +1.5 puntos. Perfil compuesto de engagements de discovery con empresas de tamaño medio. Conoce el framework completo de 8 dimensiones.
Qué hacemos
Cada módulo se entrega con practice leads senior, entregables claros y resultados medibles. Los engagements combinan los módulos que necesitas en un solo programa con alcance definido.
AI Agents
Agentes de varios pasos construidos sobre LangGraph, CrewAI y orquestación a medida para investigación, operaciones y flujos de cara al cliente.
RAG Systems
Generación aumentada por recuperación sobre tus documentos, con chunking, reranking y evaluación correctos para que las respuestas se mantengan fundamentadas.
Conversational AI
Chatbots y agentes de voz para soporte, calificación de ventas y operaciones internas, conectados a tu CRM, helpdesk y base de conocimiento.
Model Fine-tuning
Fine-tuning de modelos open-weight en las familias Llama, Mistral y Qwen cuando las APIs estándar se quedan cortas en precisión o costo.
LLM Evaluation
Datasets golden, evaluaciones offline y monitoreo en producción con herramientas como Braintrust y LangSmith para detectar regresiones antes que los usuarios.
Prompt Engineering
Diseño sistemático de prompts, versionado y A/B testing, tratados como código y no como un ejercicio de pizarra.
AI Governance
Políticas, registros de riesgo de modelos y controles human-in-the-loop alineados con NIST AI RMF y los niveles de riesgo de la EU AI Act.
MLOps
Pipelines de entrenamiento, despliegue y monitoreo para cargas de ML clásico y LLM sobre SageMaker, Vertex y stacks self-hosted.
Automatización de procesos
n8n, Make, Zapier y workers en Python a medida que eliminan trabajo interno repetitivo sin crear cadenas frágiles de hojas de cálculo.
Vector Search
Pipelines de embeddings y vector stores en Pinecone, Weaviate y pgvector para búsqueda semántica en contenido, productos y documentación.
Funcionalidades generativas
Funcionalidades generativas dentro del producto como redacción, resúmenes y síntesis de imágenes, con guardrails y control de costos.
Recomendaciones
Motores de personalización y recomendación para commerce, contenido y sugerencias de producto B2B, conectados a tus eventos de analítica.
Forecasting
Forecasting de demanda, ingresos y churn usando Prophet, XGBoost y modelos modernos de series de tiempo, entregado como dashboard o API.
Computer Vision
Parsing de documentos, OCR, detección de defectos y clasificación de imágenes para casos de uso en manufactura, healthtech y commerce.
Speech y NLP
Transcripción, traducción, análisis de sentimiento e inteligencia de llamadas usando Whisper, Deepgram y clasificadores NLP a medida.
Cómo funciona
Descubrimiento de AI
Mapeamos tus flujos, identificamos oportunidades de automatización y priorizamos por ROI. La entrega es una lista rankeada de candidatos a agente con estimaciones de esfuerzo e impacto esperado.
Arquitectura y datos
Diseñamos la arquitectura del agente, levantamos el pipeline de datos y configuramos las integraciones. Si tus datos no están listos (que suele ser el caso), lo arreglamos primero.
Desarrollo del agente
Construimos en sprints de 2 semanas con evaluación continua. Cada agente pasa por pruebas estructuradas, no solo '¿funciona?' sino '¿funciona cuando los usuarios hacen cosas inesperadas?'.
Guardrails y governance
Implementamos capas de seguridad: validación de inputs, monitoreo de outputs, routing de fallback y escalamiento human-in-the-loop. La governance de AI viene integrada, no pegada después.
Producción y monitoreo
Desplegamos a producción con monitoreo en tiempo real, dashboards de calidad y alertas. Ves exactamente cómo están rindiendo tus agentes y dónde necesitan mejorar.
Modelos de engagement
Tres formas de contratar AI. La diferencia está en cómo termina cada una.
El mismo equipo detrás de las tres. Un MSA, un SOW por engagement. Lo que cambia es cuánto te comprometes, qué es flexible una vez que arranca el trabajo y quién está en el equipo. Dimensionamos cada engagement según lo que estás construyendo, en vez de meterte en un plan prefabricado.
01Proyecto | 02Retainer | 03Equipo integrado | |
|---|---|---|---|
| Al final | ProyectoTermina. | RetainerContinúa. | Equipo integradoSe renueva. |
| Etapa ideal | ProyectoPre-launch, MVP, rediseño, auditoría, certificación | RetainerFase de crecimiento, optimización continua, escalamiento | Equipo integradoFase de escalamiento, liderazgo ejecutivo fraccional |
| Compromiso | ProyectoDe 4 a 16 semanas | RetainerMes a mes tras un mínimo de 3 meses | Equipo integradoTrimestral, renovable |
| Cómo arranca | ProyectoSprint de Discovery pagado (de 1 a 2 semanas) | RetainerKickoff + sesión de alineación de prioridades | Equipo integradoMatching de equipo + semana de onboarding |
| El equipo | ProyectoSquad multipráctica armado para tu proyecto | RetainerTeam lead dedicado + especialistas rotativos | Equipo integradoEspecialistas integrados de tiempo completo |
| Alcance | ProyectoEntregables y timeline definidos | RetainerFlexible dentro de las horas asignadas | Equipo integradoFlexible dentro de la capacidad del equipo |
| Por dónde empezaríamos | Empezaríamos con un Proyecto: un agente o pipeline funcionando en producción vale más que un roadmap. | ||
¿No sabes cuál te queda? Cuéntanos en qué estás trabajando y te recomendamos el modelo correcto según tus objetivos, timeline y presupuesto.
Definimos el alcance de cada engagement a tu medida. La mayoría de los proyectos enfocados arrancan en cinco cifras, y las transformaciones multipráctica llegan a seis y siete cifras. Los retainers y los equipos integrados se cotizan mensualmente, según seniority y horas.
Compara los tres modelosResultados
Métricas de proyectos recientes de DGTL AI:
Resolución de consultas
78% automatizado
Agente de AI manejando consultas de portafolio en una plataforma B2B de fintech
Reducción de carga de soporte
50%+
Agente de cara al cliente desviando tickets de soporte L1
Personalización de outbound
3× eficiencia
Investigación de prospectos y generación de copy con AI
Tiempo a producción
4 a 8 semanas
Despliegue típico de un agente desde el descubrimiento hasta estar en vivo
Lo que dicen nuestros clientes
“DGTL reemplazó nuestro chatbot con un agente que sí resuelve tickets, saca datos de la cuenta, revisa el estado de pedidos y gestiona reembolsos. Nuestro equipo de soporte pasó de estar ahogado a concentrarse en lo que realmente necesita una persona.”
VP de Operaciones, B2B commerce platform
Ejemplo representativo. Mostramos el rol y la industria; no identificamos empresas ni personas hasta contar con autorizaciones firmadas.
Nuestro stack
Las 15 herramientas que más usamos. Recurrimos a muchas otras cuando el proyecto lo pide.
Sede en Quito, entrega en toda América
UTC-5 todo el año, a una hora o menos de tu equipo del este de EE. UU. en cualquier época. Sin handoff a las 5pm, y nada queda esperando a la noche cuando cambian los relojes en EE. UU. en marzo y noviembre.
Por qué importa
El problema
Tu equipo pasó tres meses construyendo un prototipo de AI que funciona en demos pero se rompe en producción. Los usuarios envían inputs inesperados, el modelo alucina y tus ingenieros pasan más tiempo arreglando la AI que construyendo el producto core. Y no tienes la governance, el monitoreo ni las rutas de escalamiento para desplegarlo con seguridad.
Qué hacemos al respecto
Diseñamos, construimos y desplegamos agentes de AI de nivel producción con guardrails adecuados, marcos de evaluación y monitoreo, para que tu AI funcione de manera confiable a escala, no solo en un notebook.
Qué obtienes
Entregas funcionalidades de AI que sí reducen costos y mejoran las operaciones, con la confianza de que no van a exponer tu marca ni romper tus flujos de trabajo.
Preguntas frecuentes
¿Listo para desplegar AI que funcione?
Cuéntanos qué quieres automatizar. Diseñamos el agente, construimos los guardrails y lo ponemos en producción.