Diagnóstico de adopción AI
Identificamos oportunidades reales, restricciones de datos, riesgos y casos donde la IA sí genera valor medible.
Sistemas internos útiles, medibles, auditables y seguros
Ayudamos a empresas y equipos técnicos a identificar casos de uso reales, evaluar riesgos, diseñar controles, construir prototipos y desplegar workflows de IA con trazabilidad operacional.
Usamos investigación científica como motor de criterio técnico, I+D aplicada como interfaz comercial y gobernanza operacional como marco de adopción segura.
Trabajamos con equipos que necesitan llevar modelos a procesos reales: definir casos de uso, medir impacto, integrar workflows y reducir riesgo operativo.
La investigación científica permanece visible y protegida. Nos enfoca en evaluación, falsación, trazabilidad y sistemas que puedan sostener decisiones técnicas.
La investigación no queda aparte de la oferta aplicada. Alimenta mejores diagnósticos, mejores pruebas y decisiones técnicas más sólidas.
Motor de autoridad técnica, criterio y diferenciación.
Interfaz comercial para convertir hipótesis en prototipos y workflows.
Marco para operar IA con riesgo controlado, trazabilidad y aprobación humana.
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.
Identificamos oportunidades reales, restricciones de datos, riesgos y casos donde la IA sí genera valor medible.
Diseñamos políticas, controles, matrices de riesgo, trazabilidad y criterios de aprobación humana.
Construimos asistentes sobre documentos, procesos y conocimiento interno con permisos, fuentes y evaluación.
Probamos prompt injection, fuga de datos, abuso de herramientas, RAG poisoning y errores de automatización.
Integramos modelos en workflows reales con métricas, logs, evaluación y fallback humano.
Combinamos investigación científica en AI, evaluación experimental e implementación técnica para convertir IA generativa en workflows internos con trazabilidad.
Definimos problema, datos disponibles, riesgos y métrica de utilidad antes de construir.
Diseñamos controles, límites de uso, responsables y criterios de aprobación.
Construimos pruebas medibles con usuarios, fuentes, métricas y fallas esperadas.
Integramos workflows que equipos internos pueden usar, auditar, medir y mantener.
Probamos cada solución contra objetivos, riesgos, datos disponibles y casos de falla. Si una prueba falla, ajustamos, acotamos o descartamos.
Los productos experimentales muestran capacidad técnica, pero la oferta principal es Amawta como unidad experta de I+D aplicada en IA generativa.
Diagnósticos, prototipos y workflows de IA generativa para procesos internos reales.
Controles, trazabilidad, red team LLM y criterios para adopción segura.
EigenDB, EigenKV, EigenWeights y otros artefactos nacidos de investigación interna.
¿Tienes un caso de uso de IA generativa que necesitas evaluar, gobernar o implementar?
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.