Arquitectura adaptada a la carga de trabajo
Elección de la arquitectura y la infraestructura a partir de las cargas de trabajo, las exigencias de rendimiento, la escala y los condicionantes operativos.
Smaitic Labs technology expertise
Smaitic Labs trabaja en ecosistemas tecnológicos modernos para ingeniería de IA, ingeniería de software y producto, ingeniería de plataformas, infraestructura cloud, DevOps, ingeniería de datos, observabilidad, seguridad y arquitectura de software. Con más de 10 años de experiencia en ingeniería y más de 50 proyectos de ingeniería entregados, Smaitic Labs ayuda a las organizaciones a seleccionar y aplicar tecnología según la carga de trabajo, rendimiento, escala, seguridad, complejidad operativa y coste. La página de Tech Stack cubre LLMs, agentes de IA, RAG, bases de datos vectoriales, MLOps, frameworks frontend y backend, plataformas cloud, contenedores, infraestructura como código, bases de datos, plataformas de datos, DevOps, observabilidad, identidad y seguridad. Smaitic se adapta al entorno tecnológico existente de cada cliente en lugar de imponer un único stack preferido. Experiencia de ingeniería contrastada con Avesha, Ohai.ai, WISP Ecosystem, Vanidya y NeuroRetail.
Common questions
¿Con qué tecnologías trabaja Smaitic Labs?
Smaitic Labs trabaja con tecnologías de IA y machine learning, sistemas LLM y de recuperación, plataformas cloud, contenedores, infraestructura como código, frameworks frontend y backend, ingeniería móvil, bases de datos, ingeniería de datos, DevOps, observabilidad, seguridad y prácticas de arquitectura.
¿Smaitic Labs da soporte a stacks tecnológicos de IA y machine learning?
Sí. Smaitic Labs da soporte a aplicaciones LLM, frameworks de IA agéntica, técnicas de recuperación, bases de datos vectoriales, indexación y búsqueda, frameworks de machine learning, MLOps y plataformas de ingeniería de IA.
¿Smaitic Labs trabaja con stacks tecnológicos existentes de los clientes?
Sí. Smaitic Labs se integra con los ecosistemas tecnológicos existentes de cada cliente y recomienda tecnologías en función de la arquitectura, escalabilidad, madurez de ingeniería y objetivos de negocio a largo plazo.
¿Qué incluye el stack tecnológico de IA de Smaitic Labs?
El stack tecnológico de IA de Smaitic Labs incluye LLMs, frameworks de agentes de IA, sistemas RAG y de recuperación, bases de datos vectoriales, búsqueda semántica, plataformas de IA, MLOps, operaciones de modelos e infraestructura de IA.
¿Qué prácticas de ingeniería aporta Smaitic Labs?
Smaitic Labs aporta prácticas modernas de ingeniería en desarrollo cloud-native, automatización DevOps, fiabilidad de plataformas, observabilidad, seguridad, revisiones de arquitectura, diseño de ingeniería, pruebas exhaustivas e ingeniería de calidad.
Pila tecnológica
Dominio tecnológico integral en IA, software, datos y cloud
Trabajamos con las tecnologías más avanzadas en IA, software, datos, computación en la nube e infraestructura. Seleccionamos la arquitectura idónea para su carga de trabajo, rendimiento, seguridad, escala y costes, integrándonos de forma natural en su entorno técnico actual.
Arquitectura diseñada para la carga de trabajo y la escala
Elegimos la arquitectura y las tecnologías en función de la carga de trabajo, el rendimiento, la escala proyectada, la seguridad, la complejidad operativa y los costes, no por preferencias personales o tendencias pasajeras. Cada decisión técnica evalúa el comportamiento del sistema en producción, su operación continua y su capacidad de evolución.
Arquitectura guiada por la carga de trabajo
Elegimos la arquitectura y la infraestructura basándonos en el comportamiento real del sistema y su demanda, no en lo que esté de moda.
Equilibrio entre rendimiento y costes
Evaluamos de forma conjunta el rendimiento, la utilización de recursos, la escalabilidad y los costes operativos, evitando optimizarlos de manera aislada.
Seguridad y fiabilidad desde el diseño
Integramos gestión de identidades, accesos, seguridad de infraestructura, observabilidad, tolerancia a fallos y controles operativos directamente en los cimientos del sistema.
Integración con su ecosistema técnico
Nos adaptamos a su arquitectura existente, repositorios, entornos en la nube, estándares de calidad, herramientas y prácticas de ingeniería donde sea adecuado.
Nuestra experiencia tecnológica
Nuestros ingenieros dominan las tecnologías necesarias para construir, escalar, modernizar, proteger y operar sistemas en producción. El ecosistema técnico siguiente refleja nuestras competencias clave y evoluciona continuamente con los sistemas y entornos de ingeniería en los que colaboramos.
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Inteligencia artificial y aprendizaje automático
1 expertise domains
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Inteligencia artificial y aprendizaje automático
Ingeniería de IA, LLMs, agentes autónomos y MLOps
Modelos y LLMs
OpenAIAnthropic ClaudeGoogle GeminiHugging Face
Agentes de IA y orquestación
LangChainLlamaIndexCrewAIAutoGen
RAG, recuperación y búsqueda semántica
RAGVector RetrievalSemantic SearchPineconepgvectorElasticsearchOpenSearch
Plataformas de IA y MLOps
Amazon BedrockAzure OpenAIGoogle AI StudioMLflowKubeflow
Ingeniería de IA, LLMs, agentes autónomos y MLOps
Modelos y LLMs
OpenAIAnthropic ClaudeGoogle GeminiHugging Face
Agentes de IA y orquestación
LangChainLlamaIndexCrewAIAutoGen
RAG, recuperación y búsqueda semántica
RAGVector RetrievalSemantic SearchPineconepgvectorElasticsearchOpenSearch
Plataformas de IA y MLOps
Amazon BedrockAzure OpenAIGoogle AI StudioMLflowKubeflow
Más allá de las herramientas técnicas
Las decisiones de ingeniería definen elrendimiento, la fiabilidad y la escala
El conocimiento de una tecnología por sí solo no garantiza que un sistema funcione de manera fiable en producción. Son la arquitectura, las características de la carga de trabajo, la economía de la infraestructura, la seguridad, la observabilidad y los requisitos operativos los que determinan cómo debe aplicarse cada tecnología.
Eficiencia entre rendimiento y costes
Evaluación coordinada del caudal de peticiones, la utilización de recursos, la escalabilidad y los costes de infraestructura, en lugar de optimizarlos de forma desconectada.
Seguridad y fiabilidad desde el diseño
Integración nativa de gestión de identidades, control de accesos, seguridad de red, observabilidad y controles de resiliencia en la base del sistema.
Adecuación tecnológica e integración fluida
Alineamiento con la arquitectura actual, entornos cloud, normativas de desarrollo y herramientas del cliente, incorporando nuevas tecnologías únicamente cuando aportan un valor técnico indudable.
