Enfoque
La mayoría de las soluciones de IA disponibles en el mercado son genéricas. Funcionan para todos, pero no están optimizadas para nadie. En Talishte, desarrollamos infraestructura propietaria que se adapta a tu operación específica, no al revés.
Puede tratarse de un creador de prompts personalizado para generar imágenes y vídeo. Un fine-tuning de modelos sobre tus datos privados, para garantizar que la IA entienda tu contexto, tu lenguaje interno y tus requerimientos de seguridad. Diseñamos agentes autónomos que ejecutan tareas complejas, pipelines de automatización end-to-end y herramientas internas que se integran en tu stack tecnológico ya existente sin fricción.
Cada solución incluye documentación técnica completa, protocolos de seguridad corporativa y capacidad de escalado. No entregamos un modelo; entregamos una capacidad operativa instalada que tu equipo puede usar, mantener y expandir con el tiempo.
Caso de Estudio
Cliente y Sector
María Pedroviejo — Comunicación y Formación Empresarial
Proyecto
Quoota: Motor de Entrenamiento Comunicativo con Arquitectura Multi-LLM y RAG Especializado por Pilar
4 meses
¿Cuál era el problema?
María Pedroviejo es filóloga, actriz y profesora de comunicación con más de dos décadas de experiencia en la formación de individuos y organizaciones. Su metodología "Perder el Miedo" (basada en lingüística cognitiva y en la teoría de imagen pública de Brown & Levinson) funciona en sesiones presenciales, pero no escalaba. El reto fue crear un sistema capaz de diagnosticar y proponer intervenciones con la misma precisión metodológica que María, estructurado en los siete pilares de la comunicación profesional, y adaptable al contexto comunicativo interno de cada organización.
¿Qué hicimos?
Desarrollamos Quoota: un motor de entrenamiento comunicativo construido sobre la metodología Perder el Miedo. La arquitectura combina un orquestador central (Claude Sonnet) con dos canales de generación en paralelo: un canal de análisis profundo que consulta en tiempo real bases vectoriales especializadas en Pinecone, y un canal de guía práctica operado por GLM-4/Qwen para respuestas directas y de bajo coste. Los siete pilares del sistema (conversaciones difíciles, resolución de conflictos, persuasión, presentaciones, comunicación estratégica, medios y lingüística) disponen cada uno de un índice RAG independiente, entrenado sobre corpus académicos especializados con más de 16.000 chunks vectorizados y etiquetados en 11 categorías semánticas. El sistema clasifica automáticamente el tipo de conflicto (datos vs. ego) con scoring de confianza, y estructura cada salida en cuatro capas: contextualización, fundamento teórico, mecanismo de cortesía negativa y frases concretas listas para usar. Para clientes empresa, implementamos un pipeline de Knowledge Base privado que permite vectorizar documentación interna propia y añadirla como capa adicional de contexto sobre el RAG metodológico. Arquitectura serverless en Vercel, base vectorial en Pinecone, autenticación y persistencia en Supabase, y vectorización de corpus con Google Colab Pro sobre embeddings multilingües (multilingual-e5-large).
Resultados
- Sistema multi-LLM en producción con tres capas de inteligencia (análisis académico, guía práctica y síntesis orquestada), con precisión metodológica frente al 0% de los modelos genéricos.
- Siete pilares RAG operativos con índices independientes en Pinecone, corpus de 16.000+ chunks y detección automática datos/ego con scoring de confianza.
- Knowledge Base privado por organización: pipeline de vectorización de documentación interna que integra el contexto propio de cada empresa sobre la metodología Perder el Miedo.
- Coste operativo inferior a €350/mes para infraestructura completa y hasta 200 usuarios Pro activos, con margen bruto superior al 90% desde el primer cliente de pago.
"En un entorno donde abundan las soluciones genéricas, este equipo sobresale por la precisión y el rigor técnico de su desarrollo, así como por su capacidad de diseñar herramientas completamente alineadas con las necesidades estratégicas de cada proyecto. Además, la experiencia durante el proceso de desarrollo fue cercana, fluida y altamente productiva."
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