La demo impresionó a todos y ahí quedó. Falta integrarlo con los sistemas que ya usás, que alguien pueda auditar qué contestó y por qué, que los costos no se disparen, y que sobreviva a usuarios de verdad. Eso es ingeniería de producción, y es lo que hacemos.
La investigación de 2026 es consistente en algo: el problema casi nunca es la calidad del LLM. Los pilotos mueren por integración con los sistemas reales, gobernanza de datos, falta de observabilidad y costos sin control.
Es decir: mueren en el tramo que separa una demo de un sistema. Ese tramo no se cruza con prompts, se cruza con arquitectura.
Fuentes: IDC / Institute PM, Gartner 2026, RAND
Si marcás dos o más, tu piloto está en el 88%.
Tenés una demo que funciona hace meses y sigue sin salir a producción.
No podés explicar por qué el agente contestó lo que contestó.
La factura de tokens es impredecible y nadie sabe cómo va a escalar.
Seguridad o legales frenaron el proyecto por el manejo de datos.
No tenés forma de medir si el agente mejora o empeora con cada cambio.
El piloto vive aislado y no habla con tu CRM, tu ERP ni tus APIs internas.
Agentes LLM que operan contra tus APIs, tu CRM y tus bases reales, no contra un archivo de ejemplo.
Búsqueda semántica sobre tus documentos y datos, con control de permisos por usuario.
Trazas de cada decisión del agente. Podés auditar qué consultó, qué respondió y cuánto costó.
Suite de evals para saber si un cambio mejora o rompe, antes de que lo note un usuario.
Límites, caché y ruteo de modelos para que la factura sea previsible.
Aislamiento de información sensible y despliegue en tu nube, para que pase por legales.
Demo funcionando al final de cada semana. Sin caja negra.
Auditamos el piloto y los sistemas con los que tiene que hablar. Acá sabés el precio cerrado.
Integraciones, manejo de datos, observabilidad y la base de evaluación.
Endurecimiento, control de costos, seguridad y despliegue en tu infraestructura.
Documentación, entrenamiento del equipo y un mes de acompañamiento.
Tangotech lo lidera una ingeniera senior con más de 5 años construyendo sistemas de IA en producción: agentes LLM, arquitecturas de agentes MCP y pipelines RAG para clientes Fortune 500, en entornos enterprise multi-cloud sobre AWS y Azure.
No es un equipo que leyó sobre agentes. Es alguien que los tiene corriendo hoy, con la observabilidad, la seguridad y las restricciones de costo que exige una organización grande.
Precio cerrado, no por hora. Después del diagnóstico sabés el número final y no se mueve.
Si todavía no sabés qué problema de negocio resuelve el agente, ninguna arquitectura te va a salvar — eso se define antes y sale mucho más barato. Y si tu caso se resuelve con una automatización simple sin IA, te lo decimos en la primera call. La mayoría de los pilotos que fracasan nunca debieron existir.
Las dos cosas. Si ya tenés una prueba de concepto, la auditamos y la llevamos a producción. Si arrancás de cero, definimos el caso de uso antes de escribir una línea.
Python y TypeScript, LangChain, APIs de OpenAI y Azure OpenAI, bases vectoriales como Pinecone o FAISS, sobre AWS o Azure. Elegimos según tu infraestructura, no al revés.
Tuyo desde el primer commit. Repositorio, infraestructura y claves en tus cuentas. No hay dependencia con nosotros.
No si no querés. Desplegamos dentro de tu infraestructura y se puede trabajar con modelos alojados en tu propio tenant de Azure.
30 minutos, gratis. Miramos tu piloto y te decimos qué le falta para llegar a producción.
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