Comportamiento del modelo
Diseño de prompts y contexto, recuperación, trabajo con datasets, fine-tuning y evaluación específica de la tarea.
INGENIERÍA DE IA
Productos y flujos de IA diseñados para producción
Adaptación de modelos, integraciones de IA, flujos con agentes e IA de juegos en tiempo real con evaluación y control operativo.
Adaptación de modelos, integraciones de IA, flujos con agentes e IA de juegos en tiempo real con evaluación y control operativo.
ALCANCE DE LA DISCIPLINA
Diseñamos la IA como un sistema de producto medible, no como una demostración de modelos.
Nuestra disciplina de IA abarca integración en producto, recuperación, entrenamiento y fine-tuning de modelos, orquestación de agentes e IA de juegos en tiempo real. Elegimos entre software determinista, recuperación, adaptación de modelos y comportamiento generativo según la tarea.
Backend & Cloud forma parte de la propuesta: autenticación, datos, colas, workers, APIs, persistencia, observabilidad y controles de coste son lo que convierte un comportamiento útil del modelo en un flujo de trabajo fiable.
Lógica de agentes y aplicación
Herramientas, estado explícito, bifurcaciones, validación, aprobación humana y flujo de cara al usuario.
Plataforma de producción
APIs, datos, colas, workers, permisos, despliegue, trazabilidad y controles de uso.
IA de juegos en tiempo real
Sistemas de decisión, navegación, tácticas y simulación bajo restricciones de tiempo por frame y multijugador.
El modelo, la aplicación y el sistema operativo diseñados como un único producto.
El modelo, la aplicación y el sistema operativo diseñados como un único producto.
Desarrollamos funcionalidades de producto con IA y flujos de trabajo internos que recuperan conocimiento, producen resultados estructurados, utilizan herramientas y se conectan con sistemas de negocio existentes. Diseñamos permisos, validación, latencia, coste y revisión humana junto con el comportamiento del modelo.
Funcionalidades de producto con IA
Asistentes, copilotos, clasificación, extracción, resumen y generación integrados en un flujo de usuario con un propósito claro.
Sistemas de recuperación y conocimiento
Ingesta, fragmentación, metadatos, búsqueda, permisos y respuestas fundamentadas sobre datos del producto o de la organización.
Integración de sistemas
Modelos conectados a APIs, bases de datos, archivos y herramientas de negocio mediante acciones autenticadas, validadas y auditables.
Evaluación y operación
Conjuntos de prueba, comprobaciones estructuradas, trazabilidad, medición de latencia y coste, comportamiento de respaldo y monitorización en producción.
Cómo vamos más allá de un prompt impresionante
Cómo vamos más allá de un prompt impresionante
Primero definimos la tarea y los fallos aceptables, establecemos una línea base y después elegimos la combinación mínima de contexto, recuperación, adaptación del modelo y código determinista que cumple el requisito.
- 01
Define la decisión o el flujo de trabajo
Mapeamos usuarios, entradas, resultado esperado, permisos, riesgo, necesidades de revisión y la línea base medible.
- 02
Construye un prototipo evaluado
Creamos casos de prueba representativos y comparamos enfoques en calidad, latencia y coste.
- 03
Integra el sistema de producción
Añadimos pipelines de datos, herramientas, estado, validación, seguridad, reintentos y comportamiento de cara al usuario.
- 04
Observa y mejora
Versionamos prompts y configuración, trazamos resultados, analizamos fallos y mantenemos una suite de evaluación de regresión.
Entregables de producto con IA
Entregables de producto con IA
El resultado es un sistema de producto mantenible con comportamiento medible, no un notebook ni una demostración aislada de una API.
- Definición de caso de uso, riesgo y evaluación
- Funcionalidad o flujo de trabajo de IA operativo
- Integraciones de recuperación, herramientas y backend
- Suite de evaluación y línea base de calidad
- Despliegue, monitorización y controles de coste
Entregables de producto con IA
El modelo, la aplicación y el sistema operativo diseñados como un único producto.
Un pipeline de datos y evaluación para modificar deliberadamente el comportamiento del modelo.
Un pipeline de datos y evaluación para modificar deliberadamente el comportamiento del modelo.
Cuando los prompts y la recuperación no permiten cumplir el requisito, preparamos datos del dominio, ejecutamos experimentos controlados de entrenamiento o fine-tuning e integramos el modelo resultante en una ruta de inferencia medible.
Ingeniería de datasets
Revisión de fuentes, limpieza, normalización, orientación de etiquetado, particiones, linaje y controles de calidad alineados con la tarea objetivo.
Experimentos de entrenamiento
Fine-tuning supervisado, adaptación continuada o modelos específicos de tarea cuando la evidencia justifica la complejidad adicional.
Evaluación y regresión
Conjuntos de datos reservados, métricas de tarea, rúbricas cualitativas, casos de seguridad y comparación con líneas base más simples.
Integración de inferencia
Serving, batching, latencia, hardware, privacidad, monitorización y disparadores de reentrenamiento dentro del producto que lo rodea.
Cómo elegimos entre recuperación, fine-tuning y entrenamiento
Cómo elegimos entre recuperación, fine-tuning y entrenamiento
El entrenamiento no es la respuesta por defecto. Primero usamos la línea base válida más económica, medimos la diferencia y añadimos adaptación del modelo solo cuando mejora el comportamiento que realmente valora el producto.
- 01
Define la tarea y la métrica
Especificamos entradas esperadas, salidas, casos límite, umbral de calidad, restricciones de privacidad y entorno de inferencia.
- 02
Audita y prepara los datos
Evaluamos volumen, representatividad, derechos, fugas de información, consistencia del etiquetado y coste de mantener el dataset.
- 03
Ejecuta experimentos controlados
Comparamos líneas base y adaptaciones con configuraciones registradas y evaluación sobre datos reservados.
- 04
Integra y mantén
Empaquetamos la inferencia, monitorizamos deriva y fallos y definimos las condiciones para futuras actualizaciones de datos o modelos.
Entregables de adaptación de modelos
Entregables de adaptación de modelos
Documentamos el trabajo para que un resultado pueda reproducirse, compararse y mantenerse, en lugar de depender de un único experimento opaco.
- Especificación del dataset y pipeline de preparación
- Registro de línea base y experimentos
- Artefactos de modelos ajustados o específicos de tarea cuando corresponda
- Suite de evaluación y regresión
- Plan de integración de inferencia y reentrenamiento
Entregables de adaptación de modelos
Un pipeline de datos y evaluación para modificar deliberadamente el comportamiento del modelo.
Un pipeline de datos y evaluación para modificar deliberadamente el comportamiento del modelo.Cuando los prompts y la recuperación no permiten cumplir el requisito, preparamos datos del dominio, ejecutamos experimentos controlados de entrenamiento o fine-tuning e integramos el modelo resultante en una ruta de inferencia medible.
Flujos de trabajo de IA de larga duración con estado y control explícitos.
Flujos de trabajo de IA de larga duración con estado y control explícitos.
Construimos sistemas en los que los modelos seleccionan o utilizan herramientas a lo largo de varios pasos, mientras la lógica determinista de la aplicación controla permisos, bifurcaciones, persistencia, reintentos y decisiones humanas. LangChain o LangGraph pueden apoyar esta arquitectura cuando sus abstracciones encajan con el flujo de trabajo.
Agentes que utilizan herramientas
Acceso limitado a búsqueda, bases de datos, APIs internas y servicios externos mediante entradas tipadas, salidas validadas y acciones auditables.
Orquestación con estado
Estado explícito del flujo de trabajo, bifurcaciones, checkpoints, ejecución duradera y recuperación para tareas que no pueden resolverse en una sola solicitud.
Aprobación humana
Colas de revisión, umbrales, escalado y resultados intermedios editables para acciones que requieren responsabilidad.
Sistemas multiagente
Agentes especializados solo cuando la descomposición mejora la calidad o la responsabilidad lo suficiente como para justificar el coste y la complejidad de coordinación.
Cómo hacemos seguro para producción un flujo de trabajo con agentes
Cómo hacemos seguro para producción un flujo de trabajo con agentes
Separamos las decisiones que se benefician de un modelo de las reglas que deben seguir siendo deterministas. Cada acción externa tiene un responsable, un límite de permisos, una ruta de validación y un comportamiento de recuperación.
- 01
Mapea el grafo del flujo de trabajo
Identificamos estados, herramientas, decisiones, puntos de fallo, puertas de aprobación, criterios de finalización y responsables de los sistemas existentes.
- 02
Evalúa los pasos inciertos
Creamos datasets para routing, extracción o generación y comparamos el comportamiento del modelo antes de automatizar acciones.
- 03
Añade ejecución duradera
Implementamos persistencia, colas, idempotencia, reintentos, timeouts, cancelación y revisión humana.
- 04
Traza y gobierna
Registramos transiciones de modelo, prompt, herramienta y estado, monitorizamos costes y fallos y facilitamos un despliegue controlado de la configuración.
Entregables de agentes y orquestación
Entregables de agentes y orquestación
El sistema incluye los mecanismos de backend necesarios para un trabajo fiable, no solo el prompt del agente y las declaraciones de herramientas.
- Grafo de flujo de trabajo y responsabilidades
- Implementación de agentes, herramientas y control determinista
- Estado persistente, colas y recuperación
- Revisión humana y controles administrativos
- Trazabilidad, evaluación y documentación operativa
Entregables de agentes y orquestación
Flujos de trabajo de IA de larga duración con estado y control explícitos.
Flujos de trabajo de IA de larga duración con estado y control explícitos.Construimos sistemas en los que los modelos seleccionan o utilizan herramientas a lo largo de varios pasos, mientras la lógica determinista de la aplicación controla permisos, bifurcaciones, persistencia, reintentos y decisiones humanas. LangChain o LangGraph pueden apoyar esta arquitectura cuando sus abstracciones encajan con el flujo de trabajo.
Sistemas de comportamiento elegidos según la experiencia, el mundo y el presupuesto por frame.
Sistemas de comportamiento elegidos según la experiencia, el mundo y el presupuesto por frame.
Creamos toma de decisiones para NPC, navegación, tácticas, comportamiento de grupo, dirección de encuentros y sistemas de simulación. Los enfoques clásicos en tiempo real y la IA generativa pueden coexistir, pero usamos cada uno solo cuando su comportamiento, latencia y coste operativo encajan con el juego.
Arquitectura de decisiones
Máquinas de estados, árboles de comportamiento, sistemas de utilidad, planificación orientada a objetivos e híbridos organizados para facilitar la autoría y la depuración.
Navegación y movimiento
Nav meshes, cuadrículas, pathfinding personalizado, steering, evitación y consultas espaciales para mundos estáticos, procedurales o destructibles.
Tácticas y simulación
Selección de objetivos, cobertura, escuadrones, economías, poblaciones, directores de encuentros y respuestas sistémicas al comportamiento del jugador.
Comportamiento en red y generativo
NPC autoritativos en servidor, controles de relevancia y ancho de banda, además de generación de diálogo o contenido cuando un modelo acotado mejora el producto.
Cómo construimos una IA que los jugadores pueden entender y los desarrolladores pueden ajustar
Cómo construimos una IA que los jugadores pueden entender y los desarrolladores pueden ajustar
Definimos el comportamiento que debe percibir el jugador antes de elegir una implementación. Diseñamos las vistas de depuración, los controles de autoría y los presupuestos de rendimiento junto con el sistema en runtime.
- 01
Define el comportamiento observable
Describimos objetivos, información disponible para el agente, errores aceptables, dificultad, equidad y autoridad multijugador.
- 02
Prototipa el bucle de decisión
Construimos un encuentro pequeño con visualización y telemetría para probar el comportamiento y el control de diseño.
- 03
Integra el mundo y el contenido
Conectamos navegación, animación, combate, simulación, datos de autoría y propiedad de red.
- 04
Somete a carga y ajusta
Probamos muchos agentes, estados adversos del mundo y presupuestos por frame, al tiempo que damos a los diseñadores controles y diagnósticos útiles.
Entregables de IA para juegos
Entregables de IA para juegos
El sistema incluye comportamiento en runtime, soporte para la autoría de contenido y las herramientas necesarias para entender por qué actuó un agente.
- Modelo de comportamiento e información
- Implementación de decisiones, navegación o simulación
- Herramientas de autoría y ajuste para diseñadores
- Visualización de depuración y telemetría
- Documentación de rendimiento, multijugador y extensibilidad
Entregables de IA para juegos
Sistemas de comportamiento elegidos según la experiencia, el mundo y el presupuesto por frame.
PRUEBAS Y RUTAS RELACIONADAS
Continúa la evaluación técnica.
Incrempire
Incrempire
Uno de nuestros lanzamientos destacados: un juego relajante de supervivencia incremental y defensa de bases donde cada derrota impulsa la progresión permanente. Los jugadores defienden su reino a lo largo de 25 niveles y cuatro biomas, combinan un árbol de habilidades profundo con bendiciones temporales y desbloquean hechizos, torres, minería y runas. Tras un ciclo de demo pública de solo dos meses, Incrempire se lanzó en Steam para Windows, macOS y Linux con compatibilidad con Steam Deck, logros, clasificaciones y ocho idiomas de interfaz.
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Bad Goons
Bad Goons
Nuestro FPS multijugador insignia, construido alrededor de un campo de batalla que los jugadores pueden destruir, excavar y reconstruir en cada partida. Destrucción de vóxeles totalmente sincronizada, puntos de captura dinámicos, construcción y fortificación, redes de reaparición desplegables, mapas procedurales, apoyo táctico y un amplio arsenal crean frentes cambiantes. La versión jugable de Early Access está en desarrollo activo hacia su lanzamiento previsto en Steam para diciembre de 2026, con pruebas conjuntas de desarrolladores y comunidad.
Ver detallesPRIORIDADES TÉCNICAS
De la decisión a producción.
- 01
Definir
Especificamos la tarea, la línea base, los fallos aceptables, los derechos sobre los datos y la responsabilidad humana.
- 02
Evaluar
Creamos pruebas representativas y comparamos los enfoques viables más simples.
- 03
Integrar
Conectamos modelos con datos de producto, herramientas, estado, permisos y controles deterministas.
- 04
Mejorar
Trazamos resultados, medimos calidad, latencia y coste, y ejecutamos evaluaciones de regresión antes de aplicar cambios.
EMPIEZA CON ESTA DISCIPLINA