DGTL AI
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, una zona horaria con tu equipo del este de EE. UU., 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.
Every engagement lands the seniority your scope needs. No bait-and-switch between the sales call and the kickoff. No junior-heavy delivery teams behind a principal on the deck.
10+ años
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
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
Implementa la orquestación de agentes y los flujos de prompts, gestiona el monitoreo y la evaluación continua.
Variable
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 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.
Day 1, typical pre-engagement
2.0 / 5
Day 90, after cross-practice work
3.5 / 5
Median delta across 90-day engagements: +1.5 points. Composite profile from discovery engagements with mid-market companies. See the full 8-dimension framework.
Every module ships with senior practice leads, clear deliverables, and measurable outcomes. Engagements combine the modules you need into one scoped program.
Agentes de varios pasos construidos sobre LangGraph, CrewAI y orquestación a medida para investigación, operaciones y flujos de cara al cliente.
Generación aumentada por recuperación sobre tus documentos, con chunking, reranking y evaluación correctos para que las respuestas se mantengan fundamentadas.
Chatbots y agentes de voz para soporte, calificación de ventas y operaciones internas, conectados a tu CRM, helpdesk y base de conocimiento.
Fine-tuning de modelos open-weight en las familias Llama, Mistral y Qwen cuando las APIs estándar se quedan cortas en precisión o costo.
Datasets golden, evaluaciones offline y monitoreo en producción con herramientas como Braintrust y LangSmith para detectar regresiones antes que los usuarios.
Diseño sistemático de prompts, versionado y A/B testing, tratados como código y no como un ejercicio de pizarra.
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.
Pipelines de entrenamiento, despliegue y monitoreo para cargas de ML clásico y LLM sobre SageMaker, Vertex y stacks self-hosted.
n8n, Make, Zapier y workers en Python a medida que eliminan trabajo interno repetitivo sin crear cadenas frágiles de hojas de cálculo.
Pipelines de embeddings y vector stores en Pinecone, Weaviate y pgvector para búsqueda semántica en contenido, productos y documentación.
Funcionalidades generativas dentro del producto como redacción, resúmenes y síntesis de imágenes, con guardrails y control de costos.
Motores de personalización y recomendación para commerce, contenido y sugerencias de producto B2B, conectados a tus eventos de analítica.
Forecasting de demanda, ingresos y churn usando Prophet, XGBoost y modelos modernos de series de tiempo, entregado como dashboard o API.
Parsing de documentos, OCR, detección de defectos y clasificación de imágenes para casos de uso en manufactura, healthtech y commerce.
Transcripción, traducción, análisis de sentimiento e inteligencia de llamadas usando Whisper, Deepgram y clasificadores NLP a medida.
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.
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.
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?'.
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.
Desplegamos a producción con monitoreo en tiempo real, dashboards de calidad y alertas. Ves exactamente cómo están rindiendo tus agentes y dónde necesitan mejorar.
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
“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.”
Laura S.
VP de Operaciones, B2B commerce platform
The 15 tools we reach for most. We use plenty of others when the engagement calls for them.
Quito HQ, delivery across the Americas
One timezone with your East Coast team, year-round. Bilingual English and Spanish. No handoff at 5pm, no DST drift in March or November.
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.
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.
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.
Cuéntanos qué quieres automatizar. Diseñamos el agente, construimos los guardrails y lo ponemos en producción.