Implementamos Inteligencia Artificial conectados a tus documentos, datos y sistemas, con seguridad, trazabilidad y control operativo.

Te ayudamos a detectar el caso correcto, elegir la arquitectura adecuada y llevar la solución a producción sin exponer información sensible.

Diagnóstico del proceso
Datos y sistemas conectados
IA adaptada a la operación
Producción con control

Vista rápida

Qué podemos implementar

Una lectura simple para entender qué hace cada servicio, cuándo conviene y qué resultado puede obtener la empresa.

Agentes conectados a sistemas

Creamos agentes que consultan APIs, bases de datos, CRM, ERP, tickets y herramientas internas.

Cuándo conviene

Cuando la conversación no alcanza y hace falta operar sobre sistemas reales.

Para quién sirve

Operaciones, soporte, compras, administración, reclamos y backoffice.

Resultado

Automatización controlada de procesos, con permisos y validaciones.

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Agentes de atención al cliente

Creamos agentes de chat y voz que atienden consultas, califican contactos y gestionan turnos las 24 horas.

Cuándo conviene

Cuando el volumen de consultas supera al equipo o los clientes esperan demasiado para recibir respuesta.

Para quién sirve

Contact centers, soporte, ventas, reservas, turnos médicos y empresas con alto volumen de consultas.

Resultado

Atención inmediata, menos carga operativa y derivación a una persona cuando hace falta.

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IA privada para tu operación

Creamos asistentes internos que usan información de la empresa sin exponer datos sensibles.

Cuándo conviene

Cuando necesitás consultar conocimiento interno con permisos, trazabilidad y control.

Para quién sirve

Organizaciones con datos sensibles, procesos complejos o requisitos de seguridad y compliance.

Resultado

Respuestas más rápidas y confiables sin perder control sobre la información.

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Control y seguridad de IA

Definimos reglas, permisos, auditoría y monitoreo para usar IA de forma responsable.

Cuándo conviene

Cuando la organización necesita adoptar IA sin perder control operativo, legal o técnico.

Para quién sirve

Empresas reguladas, tecnología, compliance, seguridad, legales y dirección.

Resultado

Un marco claro para operar con seguridad, trazabilidad y mejora continua.

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Cumplimiento del EU AI Act

Preparamos a tu empresa para cumplir el reglamento europeo de IA: inventario, riesgos, documentación y supervisión.

Cuándo conviene

Cuando usás o vendés IA en Europa y necesitás demostrar que cumplís antes de una auditoría o un cliente lo exija.

Para quién sirve

Empresas que operan en la Unión Europea o le venden a clientes europeos, compliance, legales y tecnología.

Resultado

Evidencia documentada de cumplimiento y menor exposición a sanciones.

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Chat con documentos internos

Convertimos PDFs, manuales, normativas y bases de conocimiento en un chat con fuentes verificables.

Cuándo conviene

Cuando la información existe, pero está distribuida y cuesta encontrar una respuesta confiable.

Para quién sirve

Soporte, operaciones, legales, compliance, RR. HH. y equipos con mucha documentación viva.

Resultado

Menos búsquedas manuales y respuestas consistentes basadas en documentos reales.

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Análisis de datos y reportes con IA

Permitimos consultar bases de datos en lenguaje natural y generamos reportes automáticos para cada área.

Cuándo conviene

Cuando los datos existen, pero cada reporte depende de un analista o de planillas armadas a mano.

Para quién sirve

Dirección, finanzas, operaciones, comercial y equipos que toman decisiones con datos.

Resultado

Respuestas en minutos y reportes que se generan solos, con los números verificables.

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Seguridad de agentes y red teaming

Atacamos tus soluciones de IA de forma controlada para encontrar fallas antes de que lo haga otro.

Cuándo conviene

Cuando un agente accede a datos o sistemas reales y necesitás saber qué pasa si alguien intenta manipularlo.

Para quién sirve

Equipos de seguridad, tecnología, producto y empresas con agentes en producción.

Resultado

Vulnerabilidades detectadas y corregidas antes de que impacten en la operación.

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Capacitación en IA para equipos

Capacitamos a cada área para usar IA de forma productiva y segura, con registro documentado.

Cuándo conviene

Cuando los equipos usan IA sin criterios comunes o la empresa necesita acreditar formación en IA.

Para quién sirve

Dirección, mandos medios, equipos operativos, tecnología y compliance.

Resultado

Equipos que usan IA con criterio, menos riesgos y evidencia de capacitación.

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Diagnóstico y hoja de ruta

Identificamos oportunidades reales, riesgos, datos necesarios y próximos pasos antes de invertir.

Cuándo conviene

Cuando la empresa quiere avanzar, pero no sabe por dónde empezar ni qué conviene priorizar.

Para quién sirve

Dirección, tecnología, operaciones y áreas de negocio que necesitan una hoja de ruta antes de implementar.

Resultado

Un plan concreto para decidir qué implementar primero, qué evitar y cuánto esfuerzo requiere.

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Modelos especializados

Adaptamos modelos para que sigan formatos, reglas y criterios propios del negocio.

Cuándo conviene

Cuando un modelo general no responde con la precisión o estructura que la operación necesita.

Para quién sirve

Equipos con tareas repetitivas de clasificación, extracción, soporte, redacción o análisis.

Resultado

Mayor consistencia en tareas que se repiten muchas veces y necesitan criterios claros.

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Validación de modelos en cloud

Probamos y adaptamos modelos con GPU en la nube antes de invertir en infraestructura propia.

Cuándo conviene

Cuando querés validar una solución sin comprar hardware especializado al inicio.

Para quién sirve

Equipos que necesitan probar rápido, entrenar ocasionalmente o comparar alternativas.

Resultado

Menor inversión inicial y una decisión más clara sobre costos, calidad e infraestructura.

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Decisión técnica sin humo

No necesitás entrenar un modelo desde cero

En la mayoría de los casos no hace falta crear un modelo desde cero. Primero definimos si conviene buscar en documentos, conectar sistemas, adaptar un modelo o montar una plataforma privada.

Consultar arquitectura adecuada

RAG

Cuando la IA necesita responder usando documentos internos.

Fine-tuning

Cuando la IA debe aprender formato, estilo o criterios específicos.

Agentes IA

Cuando la IA necesita consultar sistemas o ejecutar procesos.

LLM local

Cuando la privacidad y el control de datos son prioridad.

Cloud training

Cuando se quiere validar rápido sin comprar hardware.

Alcance

Qué incluye cada implementación

Para equipos que necesitan revisar alcance, entregables, tecnologías, tiempos y método de trabajo antes de avanzar.

Agentes conectados a sistemas

Construimos agentes que consultan información, ejecutan pasos autorizados y asisten a usuarios dentro de flujos empresariales controlados.

Tiempo estimado

6 a 12 semanas.

Resultado esperado

Un agente conectado a sistemas reales, con acciones controladas, trazabilidad y operación gradual.

Automatizar procesos

Situaciones habituales

  • Procesos manuales repetitivos.
  • Sistemas desconectados.
  • Usuarios que necesitan consultar múltiples plataformas.
  • Demora en operaciones internas.
  • Falta de automatización inteligente.

Qué entregamos

  • Mapa del proceso y reglas de negocio.
  • Herramientas y conectores del agente.
  • Permisos, validaciones y auditoría.
  • Flujos con aprobación humana cuando aplique.
  • Deploy gradual con monitoreo.

Tecnologías utilizadas

  • APIs REST, GraphQL, SOAP.
  • Bases de datos: SQL Server, PostgreSQL, MySQL, Oracle.
  • Integraciones: SAP, CRM, ERP, tickets, correo, documentos.
  • Arquitectura: microservicios, event-driven, colas, Kafka, SQS.
  • Agentes: tool calling, MCP servers, LangGraph o frameworks equivalentes.
  • Seguridad: permisos por rol, auditoría, validaciones, human-in-the-loop.

Metodología de trabajo

  • Mapeo del proceso.
  • Identificación de sistemas y permisos.
  • Diseño de herramientas del agente.
  • Implementación de conectores.
  • Control de acciones permitidas.
  • Auditoría y trazabilidad.
  • Puesta en producción gradual.

Agentes de atención al cliente

Implementamos agentes que responden por WhatsApp, web, correo o teléfono, consultan tus sistemas y derivan a una persona con todo el contexto cuando el caso lo requiere.

Tiempo estimado

3 a 8 semanas.

Resultado esperado

Un agente que resuelve las consultas frecuentes, captura contactos y deriva a una persona solo cuando aporta valor.

Automatizar mi atención al cliente

Situaciones habituales

  • Consultas repetitivas que saturan al equipo.
  • Clientes sin respuesta fuera del horario laboral.
  • Contactos que se pierden antes de llegar a ventas.
  • Información del cliente dispersa en varios sistemas.

Qué entregamos

  • Agente de chat o voz conectado a tus canales.
  • Integración con CRM, agenda, tickets o sistema de gestión.
  • Reglas de derivación a personas con contexto completo.
  • Panel de métricas: resolución, tiempos y satisfacción.
  • Ajuste continuo con conversaciones reales.

Tecnologías utilizadas

  • Canales: WhatsApp Business, web chat, correo y telefonía.
  • Voz: reconocimiento y síntesis de voz en tiempo real, Twilio.
  • CRM y soporte: HubSpot, Salesforce, Zendesk.
  • Agentes: tool calling, MCP servers, LangGraph.
  • Conocimiento: RAG sobre manuales, políticas y preguntas frecuentes.
  • Monitoreo: Langfuse, OpenTelemetry, métricas de conversación.

Metodología de trabajo

  • Análisis de consultas y motivos de contacto.
  • Diseño de flujos y criterios de derivación.
  • Integración con canales y sistemas.
  • Pruebas con conversaciones reales.
  • Lanzamiento gradual por canal.
  • Medición y mejora continua.

IA privada para tu operación

Diseñamos asistentes privados conectados al conocimiento interno para que equipos y áreas operativas consulten información crítica con seguridad.

Tiempo estimado

4 a 12 semanas según alcance.

Resultado esperado

Una plataforma privada de IA lista para operar con fuentes internas, permisos claros y monitoreo productivo.

Solicitar diagnóstico de IA privada

Situaciones habituales

  • Información dispersa en documentos y sistemas.
  • Riesgo de cargar datos sensibles en herramientas públicas.
  • Falta de permisos claros y trazabilidad.

Qué entregamos

  • Arquitectura privada u on-premise.
  • Asistente conectado a fuentes internas.
  • Control de accesos por rol.
  • Logs, métricas y documentación operativa.

Tecnologías utilizadas

  • Modelos open-weight: Qwen, Mistral, Llama, Gemma.
  • Serving enterprise: vLLM, endpoints privados y APIs compatibles con OpenAI.
  • APIs: OpenAI-compatible API, REST, FastAPI, Node.js.
  • Seguridad: OAuth2, Keycloak, JWT, RBAC, VPN.
  • Infraestructura: Docker, Kubernetes, Linux, cloud privada u on-premise.
  • Observabilidad: OpenTelemetry, Prometheus, Grafana, Langfuse.

Metodología de trabajo

  • Assessment de datos y casos de uso.
  • Diseño de arquitectura segura.
  • Integración con fuentes internas.
  • Pruebas de precisión y seguridad.
  • Puesta en marcha y capacitación.

Control y seguridad de IA

Diseñamos controles técnicos y operativos para que cada solución tenga permisos, auditoría, criterios de calidad y responsables definidos.

Tiempo estimado

2 a 8 semanas.

Resultado esperado

Un marco operativo para usar IA con permisos, métricas, auditoría y criterios de mejora continua.

Diseñar controles para mi empresa

Situaciones habituales

  • Riesgo de fuga de datos.
  • Uso no controlado de herramientas públicas.
  • Falta de auditoría sobre respuestas.
  • Incertidumbre legal o de compliance.

Qué entregamos

  • Mapa de riesgos y políticas de uso.
  • Controles de acceso y auditoría.
  • Guardrails y evaluación de respuestas.
  • Monitoreo técnico y funcional.
  • Plan de mejora continua.

Tecnologías utilizadas

  • RBAC, OAuth2, SSO, Keycloak.
  • Logging seguro y trazabilidad.
  • Detección de PII.
  • Guardrails.
  • Prompt injection defense.
  • Evaluación de groundedness y hallucination rate.
  • Monitoreo con Langfuse, OpenTelemetry, Grafana, Prometheus.

Metodología de trabajo

  • Revisión de riesgos.
  • Clasificación de datos.
  • Definición de políticas de uso.
  • Diseño de controles.
  • Implementación de auditoría.
  • Evaluación de respuestas.
  • Mejora continua.

Cumplimiento del EU AI Act

Relevamos los sistemas de IA en uso, los clasificamos por nivel de riesgo y armamos la documentación, los registros y los controles que exige el AI Act.

Tiempo estimado

3 a 10 semanas según cantidad de sistemas.

Resultado esperado

Un expediente de cumplimiento listo para auditoría y un plan claro para llegar a los plazos del reglamento.

Evaluar mi cumplimiento del AI Act

Situaciones habituales

  • No saber qué sistemas de IA se usan en la empresa.
  • Incertidumbre sobre qué casos son de alto riesgo.
  • Obligaciones de transparencia ya vigentes desde agosto de 2026.
  • Plazo de diciembre de 2027 para sistemas de alto riesgo.

Qué entregamos

  • Inventario de sistemas de IA.
  • Clasificación de riesgo según el AI Act.
  • Documentación técnica y registros de actividad.
  • Procedimientos de supervisión humana.
  • Plan de adecuación con responsables y plazos.

Tecnologías utilizadas

  • Marcos: EU AI Act, ISO/IEC 42001, NIST AI RMF.
  • Relación con GDPR, NIS2 y DORA.
  • Logging seguro y trazabilidad de decisiones.
  • Evaluación de sesgo, precisión y robustez.
  • Monitoreo con Langfuse, OpenTelemetry y Grafana.

Metodología de trabajo

  • Relevamiento de sistemas y proveedores de IA.
  • Clasificación de riesgo.
  • Análisis de brechas.
  • Documentación y registros.
  • Diseño de supervisión humana.
  • Plan de adecuación y seguimiento.

Chat con documentos internos

Implementamos chats documentales que buscan en fuentes internas, recuperan contexto relevante y responden con citas para validar cada respuesta.

Tiempo estimado

2 a 6 semanas.

Resultado esperado

Un chat documental que responde con fuentes, reduce búsquedas manuales y mejora la consistencia de respuestas.

Crear un chat con mis documentos

Situaciones habituales

  • Documentación difícil de consultar.
  • Respuestas inconsistentes entre áreas.
  • Mucho tiempo perdido buscando información.
  • Necesidad de responder usando fuentes verificables.

Qué entregamos

  • Pipeline documental de carga y actualización.
  • Base vectorial privada.
  • Chat con citas a fuentes.
  • Evaluación de calidad de respuestas.

Tecnologías utilizadas

  • Vector DB: Qdrant, pgvector, Weaviate, Milvus.
  • Embeddings: bge-m3, e5, nomic, Qwen embeddings.
  • Parsing documental: PDF, DOCX, TXT, HTML, CSV.
  • Orquestación: LangChain, LlamaIndex o implementación propia.
  • Modelos: Qwen, Mistral, Llama, Gemma.
  • UI: React, Next.js o interfaz propia alineada a permisos y flujos internos.

Metodología de trabajo

  • Relevamiento documental.
  • Limpieza y normalización.
  • Indexación en base vectorial.
  • Diseño de prompts y recuperación.
  • Evaluación de respuestas.
  • Deploy privado.

Análisis de datos y reportes con IA

Conectamos la IA a tus bases de datos y herramientas de BI para responder preguntas de negocio, detectar desvíos y generar reportes periódicos.

Tiempo estimado

3 a 8 semanas.

Resultado esperado

Un asistente de datos confiable y reportes automáticos que reducen el trabajo manual de análisis.

Consultar mis datos con IA

Situaciones habituales

  • Reportes manuales que llevan días.
  • Dependencia de pocas personas para consultar datos.
  • Información en varias fuentes sin una vista única.
  • Desvíos que se detectan tarde.

Qué entregamos

  • Asistente de consultas en lenguaje natural.
  • Reportes automáticos programados.
  • Alertas sobre desvíos e indicadores clave.
  • Permisos por rol sobre los datos.
  • Trazabilidad de cada consulta generada.

Tecnologías utilizadas

  • Bases de datos: PostgreSQL, SQL Server, MySQL, Oracle.
  • Text-to-SQL con validación de consultas.
  • BI: Power BI, Looker Studio, Metabase.
  • Python, pandas y notebooks para análisis.
  • Modelos: OpenAI, Claude, Gemini, Qwen, Llama.

Metodología de trabajo

  • Relevamiento de preguntas y reportes clave.
  • Mapeo de fuentes de datos.
  • Modelo semántico y permisos.
  • Pruebas de precisión con casos reales.
  • Automatización de reportes.
  • Puesta en marcha y capacitación.

Seguridad de agentes y red teaming

Evaluamos agentes y asistentes contra prompt injection, fuga de datos y acciones no autorizadas, y dejamos defensas y pruebas automáticas para cada nueva versión.

Tiempo estimado

2 a 6 semanas.

Resultado esperado

Un agente probado contra ataques reales, con defensas activas y pruebas que se repiten en cada cambio.

Evaluar la seguridad de mi IA

Situaciones habituales

  • Agentes con acceso a datos sensibles o acciones críticas.
  • Riesgo de prompt injection a través de documentos o correos.
  • Falta de pruebas de seguridad específicas para IA.
  • Requisitos de clientes o auditorías de seguridad.

Qué entregamos

  • Mapa de amenazas del sistema de IA.
  • Pruebas de red teaming documentadas.
  • Informe de vulnerabilidades priorizadas.
  • Guardrails y controles implementados.
  • Pruebas automáticas para cada versión.

Tecnologías utilizadas

  • OWASP Top 10 para aplicaciones LLM.
  • Prompt injection directa e indirecta.
  • Detección de PII y prevención de fuga de datos.
  • Guardrails y validación de acciones.
  • Permisos mínimos, auditoría y human-in-the-loop.

Metodología de trabajo

  • Relevamiento de arquitectura y permisos.
  • Modelado de amenazas.
  • Ataques controlados.
  • Priorización de hallazgos.
  • Implementación de defensas.
  • Pruebas de regresión continuas.

Capacitación en IA para equipos

Diseñamos talleres prácticos por rol, con casos reales de la empresa y políticas de uso, y dejamos registro documentado para cumplir la obligación de alfabetización en IA del AI Act.

Tiempo estimado

1 a 4 semanas.

Resultado esperado

Equipos capacitados, políticas claras de uso y la documentación necesaria para acreditar la formación.

Capacitar a mi equipo

Situaciones habituales

  • Uso de IA desigual entre áreas.
  • Datos sensibles cargados en herramientas públicas.
  • Poca adopción de las herramientas ya contratadas.
  • Obligación de alfabetización en IA en la Unión Europea.

Qué entregamos

  • Talleres prácticos por rol.
  • Guía de uso responsable de IA.
  • Biblioteca de prompts y casos de la empresa.
  • Registro documentado de la capacitación.
  • Evaluación de adopción posterior.

Tecnologías utilizadas

  • Asistentes: ChatGPT, Claude, Gemini, Microsoft Copilot.
  • Automatización: n8n, Make.
  • Políticas de uso y clasificación de datos.
  • Artículo 4 del EU AI Act.

Metodología de trabajo

  • Diagnóstico de uso actual.
  • Diseño del programa por rol.
  • Talleres con casos reales.
  • Políticas y guías de uso.
  • Evaluación y registro.

Diagnóstico y hoja de ruta

Ayudamos a priorizar casos de uso, estimar esfuerzo, definir arquitectura y construir un roadmap implementable.

Tiempo estimado

1 a 2 semanas.

Resultado esperado

Un plan claro para decidir qué implementar primero, qué evitar y cómo avanzar con menor riesgo.

Solicitar diagnóstico

Situaciones habituales

  • No saber por dónde empezar.
  • Iniciativas aisladas sin estrategia.
  • Riesgo de invertir en herramientas incorrectas.
  • Falta de claridad entre RAG, fine-tuning, agentes o modelos locales.

Qué entregamos

  • Mapa de oportunidades de IA.
  • Priorización impacto/esfuerzo/riesgo.
  • Recomendación de arquitectura.
  • Roadmap implementable.
  • Estimación inicial de tiempos, costos y dependencias.
  • Caso de negocio con métricas de ROI para cada iniciativa.

Tecnologías utilizadas

  • LLMs propietarios y open-weight.
  • RAG.
  • Fine-tuning.
  • Vector DB.
  • Cloud GPU.
  • Infraestructura local.
  • APIs e integración con sistemas.
  • Seguridad, compliance y observabilidad.

Metodología de trabajo

  • Entrevistas con stakeholders.
  • Relevamiento de procesos.
  • Análisis de datos disponibles.
  • Identificación de casos de uso.
  • Priorización por impacto/esfuerzo/riesgo.
  • Recomendación tecnológica.
  • Roadmap de implementación.
  • Estimación inicial de tiempos y costos.

Modelos especializados

Especializamos modelos con ejemplos reales de entrada y salida para mejorar el desempeño en una tarea concreta del negocio.

Tiempo estimado

4 a 8 semanas.

Resultado esperado

Un modelo especializado para una tarea concreta, medido contra ejemplos reales y preparado para integrarse.

Evaluar si necesito un modelo especializado

Situaciones habituales

  • El modelo no sigue el formato esperado.
  • Respuestas poco consistentes en tareas repetitivas.
  • Necesidad de clasificar, extraer o transformar información.
  • Procesos donde RAG no alcanza.

Qué entregamos

  • Dataset diseñado y documentado.
  • Modelo o adaptador entrenado.
  • Evaluación antes/después.
  • Endpoint o artefacto listo para deploy.
  • Recomendaciones de mantenimiento.

Tecnologías utilizadas

  • Fine-tuning: LoRA, QLoRA, PEFT.
  • Frameworks: PyTorch, Hugging Face Transformers, Unsloth, Axolotl.
  • Modelos: Qwen, Mistral, Llama, Gemma.
  • Evaluación: datasets de prueba, métricas de precisión, validación humana.
  • Exportación: adaptadores LoRA, endpoints privados y artefactos documentados para deploy.

Metodología de trabajo

  • Definición de tarea.
  • Diseño del dataset.
  • Limpieza y etiquetado.
  • Selección del modelo base.
  • Entrenamiento.
  • Evaluación antes/después.
  • Deploy y documentación.

Validación de modelos en cloud

Usamos infraestructura cloud con GPU para validar modelos, medir calidad y estimar costos antes de definir el entorno final.

Tiempo estimado

2 a 8 semanas según complejidad.

Resultado esperado

Una validación técnica y económica del modelo sin compra inicial de hardware especializado.

Validar un modelo sin comprar hardware

Situaciones habituales

  • Alto costo inicial de hardware.
  • Falta de infraestructura GPU interna.
  • Necesidad de validar rápido un caso de uso.
  • Proyectos que luego pueden migrar a local o cloud privada.

Qué entregamos

  • Ambiente cloud configurado.
  • Entrenamiento o fine-tuning ejecutado.
  • Medición de calidad y costos.
  • Recomendación de arquitectura final.
  • Plan de migración si corresponde.

Tecnologías utilizadas

  • GPU Cloud: AWS SageMaker, Azure ML, Google Vertex AI, Lambda Cloud, RunPod, CoreWeave.
  • Fine-tuning administrado: OpenAI, Azure AI Foundry, Amazon Bedrock, Vertex AI, Together AI, Fireworks AI.
  • Open-source training: Hugging Face, Axolotl, Unsloth, PEFT.
  • Deploy posterior: API privada, endpoint cloud, servidor local u on-premise.

Metodología de trabajo

  • Evaluación de privacidad y compliance.
  • Selección de proveedor cloud.
  • Preparación de datos.
  • Entrenamiento o fine-tuning.
  • Evaluación de calidad.
  • Estimación de costos productivos.
  • Recomendación de arquitectura final.

Método

Cómo llevamos una solución a producción

Partimos del proceso real, elegimos la arquitectura adecuada y avanzamos con validación, seguridad e integración desde el primer MVP.

01

Diagnóstico

Relevamos procesos, documentos, sistemas, riesgos, usuarios y oportunidades con impacto real.

02

Arquitectura

Definimos si conviene RAG, fine-tuning, agentes, LLM local, cloud privada o una combinación.

03

MVP controlado

Construimos una primera versión funcional con métricas, seguridad inicial y validación con usuarios.

04

Producción

Incorporamos permisos, auditoría, monitoreo, integración, documentación y operación gradual.

Industrias donde Dusare puede acelerar resultados

PyMEs en adopción de IA

Priorización de casos de uso, MVPs, capacitación y acompañamiento para implementar IA con bajo riesgo.

Finanzas y seguros

Análisis de pólizas y siniestros, onboarding de clientes, prevención de fraude, reportes regulatorios y cumplimiento.

Contact centers y atención al cliente

Agentes de chat y voz, clasificación de consultas, resúmenes de llamadas y asistencia en tiempo real a operadores.

Salud y medicina laboral

Validación de certificados, análisis documental, trazabilidad, revisión humana y control de reglas.

Backoffice administrativo

Emails, formularios, facturas, remitos, legajos, aprobaciones y tareas repetitivas.

Empresas con sistemas legacy

Modernización gradual mediante APIs, MCP, eventos, automatización e integración sin reemplazar todo el ecosistema.

Estudios jurídicos y contables

Revisión de contratos, búsqueda en expedientes, conciliaciones, liquidaciones y respuestas a clientes con fuentes.

Logística y correo

Reclamos, tracking inteligente, validación documental, integración con WMS, SAP, APIs y sistemas operativos.

Seguridad electrónica

Análisis de eventos, reportes automáticos, video analytics e integración con sistemas de monitoreo.

Founder-led

Criterio técnico y foco en negocio

Dusare es una consultora boutique founder-led, impulsada por Ariel Sebastián Duarte. El trabajo combina arquitectura de software, automatización e integración de sistemas para convertir oportunidades concretas en soluciones productivas.

Ariel Sebastián Duarte

Founder & AI Solutions Architect

Diseño de soluciones orientadas a producción.

Integración con sistemas internos y procesos reales.

Seguridad, trazabilidad y control de datos desde el inicio.

Evaluación de respuestas y monitoreo de calidad.

Arquitectura escalable y mantenible.

Acompañamiento desde diagnóstico hasta operación.

Enfoque agnóstico: se usa la tecnología adecuada para cada contexto.

Plataformas y tecnologías disponibles

Se muestran como herramientas que podemos integrar o utilizar según el caso; no representan clientes, partners ni certificaciones.

Modelos y plataformas IA

  • OpenAI
  • Anthropic Claude
  • Google Gemini
  • Meta Llama
  • Mistral
  • DeepSeek
  • Qwen
  • Gemma
  • xAI Grok
  • Azure AI Foundry
  • Amazon Bedrock
  • Google Vertex AI
  • Together AI
  • Fireworks AI
  • Hugging Face

Integración y desarrollo

  • MCP servers
  • LangGraph
  • MuleSoft
  • Make
  • n8n
  • Node.js
  • Python
  • Java
  • React
  • Cloudflare
  • PostgreSQL
  • SQL Server
  • MySQL
  • Oracle
  • SAP
  • Salesforce
  • HubSpot
  • Zendesk
  • WhatsApp Business
  • Twilio
  • Microsoft 365
  • CRM / ERP
  • Kafka
  • SQS
  • REST / GraphQL / SOAP

RAG, búsqueda y documentos

  • Qdrant
  • pgvector
  • Weaviate
  • Milvus
  • LangChain
  • LlamaIndex
  • bge-m3
  • e5 embeddings
  • nomic embeddings
  • PDF / DOCX / CSV

Fine-tuning y entrenamiento

  • LoRA
  • QLoRA
  • PEFT
  • PyTorch
  • Transformers
  • Unsloth
  • Axolotl
  • AWS SageMaker
  • Azure ML
  • RunPod
  • CoreWeave
  • Lambda Cloud

Serving, infraestructura y privacidad

  • vLLM
  • Docker
  • Kubernetes
  • Linux
  • Cloud privada
  • On-premise
  • OpenAI-compatible API
  • REST
  • FastAPI

Gobierno, seguridad y observabilidad

  • OAuth2
  • Keycloak
  • JWT
  • RBAC
  • SSO
  • VPN
  • Guardrails
  • PII detection
  • OpenTelemetry
  • Prometheus
  • Grafana
  • Langfuse

¿Querés automatizar un proceso real con IA privada?

Empezamos con un diagnóstico para identificar oportunidades, riesgos, arquitectura necesaria y próximos pasos de implementación.