Integración de LLMs
Modelos de lenguaje, integrados en tu software.

¿Qué es la integración de LLMs en empresa?

Consiste en conectar modelos de lenguaje a tu software empresarial para que ejecuten tareas reales: redactar respuestas, clasificar información, extraer datos de documentos, generar resúmenes, asistir a usuarios, traducir, analizar.

No es simplemente “poner un chat en la web”. Es diseñar una arquitectura limpia que:

• Use el modelo adecuado para cada tarea.
• Controle los costes mediante caching y selección dinámica de modelo.
• Garantice la seguridad de los datos enviados.
• Sea observable: sabemos qué cuesta, qué falla y cuándo.

Casos de uso típicos

• Asistentes integrados en aplicaciones: un chat con contexto de tu producto que ayuda al usuario a usar las funcionalidades.
• Procesamiento de documentos: extraer información estructurada de PDFs, contratos, facturas.
• Análisis de texto a escala: clasificar tickets, analizar feedback, detectar sentimiento.
• Generación asistida: borradores de respuestas, descripciones de producto, resúmenes ejecutivos.
• Traducción contextual: traducciones que entienden tu dominio y vocabulario.

Familias de modelos con las que trabajamos

• Modelos comerciales vía API: OpenAI, Anthropic, Google. Buen equilibrio de calidad y precio para la mayoría de casos. Las APIs empresariales no usan tus datos para entrenamiento.
• Modelos open source desplegados en infraestructura propia (del cliente o de MedraNet). La opción cuando hay restricciones de cumplimiento (sector salud, financiero, sector público) o cuando se quiere control total del flujo de datos.

La elección concreta del proveedor y modelo se hace en el momento del proyecto, en función del caso, del volumen y del momento del mercado. El panorama de modelos avanza rápido y lo que es óptimo hoy puede no serlo en seis meses; trabajamos con esa perspectiva.

Arquitectura típica de integración

Una integración de LLM bien hecha incluye al menos:

• Capa de orquestación que decide qué modelo usar para cada caso.
• Caché de respuestas para no pagar dos veces por la misma pregunta.
• Validación de salidas (especialmente si el LLM devuelve datos estructurados).
• Sistema de logs para auditar peticiones, costes y errores.
• Mecanismos de fallback si un modelo no responde o falla.
• Métricas de uso por funcionalidad, usuario, coste.

Esto no se ve, pero es la diferencia entre un proyecto que escala y uno que da problemas a los seis meses.

Cómo trabajamos

1. Análisis del caso de uso: qué quieres conseguir, dónde se integra, qué volumen.
2. Selección de modelo y diseño de arquitectura adaptado.
3. Implementación integrada con tu stack actual.
4. Pruebas con casos reales y refinamiento.
5. Despliegue y monitorización con métricas en producción.