Diagnóstico de adopción AI
Identificamos oportunidades reales, restricciones de datos, riesgos y casos donde la IA sí genera valor medible.
Partner de I+D aplicada · Chile
amawta
I+D aplicada en IA generativa para operaciones sensibles.
Sistemas internos útiles, medibles, auditables y seguros
Amawta convierte IA generativa en sistemas internos útiles, medibles, auditables y seguros, desde conocimiento interno hasta operaciones críticas del negocio.
EvaluarValor y riesgo
GobernarControles
ImplementarWorkflows
Arquitectura
Amawta es un Applied GenAI R&D Lab.
Usamos investigación científica como motor de criterio técnico, I+D aplicada como interfaz comercial y gobernanza operacional como marco de adopción segura.
Applied GenAI R&D
EmpresasConvertimos IA generativa en sistemas internos gobernables.
Trabajamos con equipos que necesitan llevar modelos a procesos reales: definir casos de uso, medir impacto, integrar workflows y reducir riesgo operativo.
- Diagnóstico de adopción AI
- Copilotos internos
- RAG y document intelligence
- Automatización de procesos
- Evaluación de outputs
- Red team LLM
- Gobierno operacional de IA
Amawta Research
InvestigaciónInvestigamos workflows de IA verificables bajo evidencia.
La investigación científica permanece visible y protegida. Nos enfoca en evaluación, falsación, trazabilidad y sistemas que puedan sostener decisiones técnicas.
- Automatización científica
- Evaluación y falsación de modelos
- AI governance técnico
- Complejidad computacional
- Sistemas auditables
- IA aplicada a descubrimiento científico
Modelo operativo
La investigación no queda aparte de la oferta aplicada. Alimenta mejores diagnósticos, mejores pruebas y decisiones técnicas más sólidas.
Investigación
Motor de autoridad técnica, criterio y diferenciación.
I+D aplicada
Interfaz comercial para convertir hipótesis en prototipos y workflows.
Gobernanza
Marco para operar IA con riesgo controlado, trazabilidad y aprobación humana.
Qué hacemos
De modelos disponibles a sistemas internos confiables
Las empresas ya tienen acceso a modelos. La diferencia está en elegir casos de uso reales, medir resultados, gobernar riesgos e integrar workflows que los equipos puedan sostener.
Gobernanza operacional
Diseñamos políticas, controles, matrices de riesgo, trazabilidad y criterios de aprobación humana.
Copilotos internos y RAG
Construimos asistentes sobre documentos, procesos y conocimiento interno con permisos, fuentes y evaluación.
Red team de LLMs
Probamos prompt injection, fuga de datos, abuso de herramientas, RAG poisoning y errores de automatización.
Automatización con IA
Integramos modelos en workflows reales con métricas, logs, evaluación y fallback humano.
Datos duros
La mayoría de los pilotos GenAI no llega a producción.
El problema de adopción no es acceder a modelos. Es integrar IA generativa como una capa controlada sobre procesos reales: APIs, protocolos, gobierno, seguridad, evaluación y trazabilidad desde el día uno.
de pilotos queda corto
MIT NANDA reporta que la gran mayoría de pilotos GenAI enterprise no cruza la brecha hacia impacto medible.
sin retorno reportado
PwC 2026 muestra que más de la mitad de CEOs no reporta aumento de ingresos ni reducción de costos por IA generativa.
protocolo abierto
Model Context Protocol se consolida como estándar abierto para conectar aplicaciones AI con herramientas, datos y workflows externos.
La respuesta no es tocar la arquitectura interna del cliente de forma invasiva. Es construir una capa paralela de adopción: orquestación, conectores, controles, evaluación, observabilidad y puntos de aprobación humana integrados por APIs y protocolos.
Paquetes
Cuatro formas claras de empezar
No todo caso necesita una implementación completa desde el día uno. Empaquetamos el trabajo para evaluar, gobernar, probar seguridad o construir un prototipo medible.
AI Readiness Assessment
Diagnóstico inicial para decidir si una organización está lista para usar IA generativa en un proceso específico.
Salidas
- Mapa de casos de uso
- Restricciones de datos y riesgo
- Priorización impacto-esfuerzo
AI Governance Sprint
Diseño de reglas, controles y evidencia para adoptar IA generativa con responsabilidad operacional.
Salidas
- Política de uso
- Matriz de riesgo AI
- Criterios de aprobación humana
LLM/RAG Red Team
Pruebas de seguridad y falla para copilotos, sistemas RAG, agentes y automatizaciones con modelos.
Salidas
- Hallazgos priorizados
- Reproducción técnica
- Controles recomendados
Applied AI Prototype
Prototipo medible para validar utilidad, adopción y riesgo antes de escalar a operación.
Salidas
- Workflow funcional
- Métricas de éxito
- Plan de implementación
Metodología
I+D aplicada para adopción controlada
Combinamos investigación científica en AI, evaluación experimental e implementación técnica para convertir IA generativa en workflows internos con trazabilidad.
01
Evaluar
Definimos problema, datos disponibles, riesgos y métrica de utilidad antes de construir.
02
Gobernar
Diseñamos controles, límites de uso, responsables y criterios de aprobación.
03
Prototipar
Construimos pruebas medibles con usuarios, fuentes, métricas y fallas esperadas.
04
Implementar
Integramos workflows que equipos internos pueden usar, auditar, medir y mantener.
Metodología
Nuestro trabajo debe ser medible y falsable
Probamos cada solución contra objetivos, riesgos, datos disponibles y casos de falla. Si una prueba falla, ajustamos, acotamos o descartamos.
4Etapas
LogsTrazabilidad
HumanoAprobación
Trabajo
Tecnología, demos y casos aplicados
Los productos experimentales muestran capacidad técnica, pero la oferta principal es Amawta como unidad experta de I+D aplicada en IA generativa.
I+D aplicada
Diagnósticos, prototipos y workflows de IA generativa para procesos internos reales.
Gobernanza y seguridad
Controles, trazabilidad, red team LLM y criterios para adopción segura.
Eigen Suite
EigenDB, EigenKV y EigenWeights como evidencia técnica de investigación aplicada propia.
Contacto
Contacto
¿Tienes un caso de uso de IA generativa que necesitas evaluar, gobernar o implementar?
LocationSantiago, Chile
Desde Santiago, Chile, trabajamos como partner externo de I+D aplicada en IA generativa. Combinamos investigación científica, evaluación experimental e implementación técnica con equipos internos.
🇨🇱Applied GenAI R&D Lab