Servicio · Desarrollo IA enterprise
IA que resuelve problemas reales. No demos bonitos.
Construimos sistemas de IA productivos sobre la pila completa — Dell, NVIDIA, Canonical y Claude—: agentes construidos con NVIDIA NIM sobre modelos abiertos Nemotron, RAG empresarial, visión por computador, digital twins y predictive ML. Desde el POC en 3 semanas hasta operación 24/7.
Resumen
Tribucorp desarrolla sistemas de IA productivos a medida: agentes y RAG construidos con NVIDIA NIM y modelos abiertos Nemotron, visión por computador sobre NVIDIA Metropolis, digital twins y ML predictivo. Trabajamos con clientes en salud, agua, construcción, agro y media desde Chile hacia toda LATAM. Entregamos POC en 2–4 semanas y operamos la infraestructura — Dell, NVIDIA y Canonical — on-prem o híbrida con SLAs enterprise.
Capacidades técnicas
Todo el stack de IA moderno, operado en producción.
Elegimos la técnica según el problema, no al revés. Cada vertical del grupo combina varias capacidades — estas son las que vas a encontrar trabajando con nosotros.
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LLMs y agentes
Construimos agentes con microservicios NVIDIA NIM sobre modelos abiertos Nemotron, on-prem cuando los datos no pueden salir. RAG empresarial, NeMo para entrenamiento y ajuste fino, y adopción de Claude Code para acelerar a tu equipo de ingeniería.
NVIDIA NIMNemotronNeMoLangGraphClaude Code - 02
Computer Vision
Segmentación médica, detección agrícola y análisis de video en tiempo real con NVIDIA Metropolis.
TAO ToolkitDeepStreamYOLOSAMMetropolis - 03
Digital Twins
Gemelos digitales de operaciones para simular, predecir y optimizar — AGUA.AI reporta reducciones de hasta 42% de agua no facturada en implementaciones concretas.
OmniverseIsaac SimModelicaFMU - 04
Sistemas multi-agente
Agentes construidos con NVIDIA NIM y modelos Nemotron que se revisan entre sí para reducir alucinaciones en dominios críticos como salud y compliance.
NVIDIA NIMNemotronCrewAIAutoGenLangGraph - 05
Voice & Audio AI
STT, TTS, clonación de voz y generación musical con IA.
WhisperCoquiElevenLabsRivaBark - 06
Predictive ML
Modelos predictivos para estimación de producción agrícola, detección de anomalías y scoring financiero.
XGBoostProphetPyTorchTensorFlowTriton
Casos en producción
Las verticales del grupo son nuestro mejor portfolio.
Cada producto propio de IA que operamos es una prueba de lo que podemos construir para ti.
Cómo trabajamos
De la primera conversación a IA operando 24/7.
- 01
Descubrimiento
Entendemos tu dominio, datos y restricciones. Definimos éxito en métricas de negocio, no de modelo.
- 02
Prototipo rápido
Construimos un POC funcional en 2–4 semanas con datos reales — nada de demos con datos sintéticos.
- 03
Validación con usuarios
El equipo que va a usar la IA la valida antes de pasar a producción. Iteramos hasta que sea útil de verdad.
- 04
Productivización
Arquitectura escalable sobre la pila completa — Dell, NVIDIA, Canonical — con evaluaciones, guardrails y observabilidad desde el primer despliegue, especialmente cuando hay agentes construidos con NVIDIA NIM en producción.
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Operación continua
Monitoreo de drift, reentrenamientos programados y evolución del modelo con el negocio.
La pila completa
Un partner oficial en cada capa.
Del silicio al agente: Dell (hardware), NVIDIA (aceleración y agentes), Canonical (plataforma) y Claude (modelos de lenguaje). Así evitamos que tu proyecto se trabe entre capas.
Preguntas frecuentes
Lo que nos preguntan antes de firmar.
¿En cuánto tiempo tengo un POC funcionando?
Entre 2 y 4 semanas. Trabajamos con datos reales de tu empresa desde el día uno y entregamos un prototipo que ya produce valor — no un demo con datos sintéticos.
¿Trabajan con datos on-premise o en la nube?
Ambos. Para on-prem desplegamos infraestructura Dell con plataforma Canonical (Ubuntu Pro, Canonical Kubernetes) cuando los datos no pueden salir, como en salud, banca o gobierno. Para entornos híbridos usamos NVIDIA AI Enterprise y Claude vía Amazon Bedrock o Google Vertex AI cuando conviene.
¿Qué modelos de IA usan para construir agentes?
Construimos agentes con microservicios NVIDIA NIM sobre modelos abiertos Nemotron, incluso on-prem cuando los datos no pueden salir del entorno. Siempre evaluamos por costo total, privacidad de datos y calidad en el dominio específico. Claude, por su parte, lo adoptamos como modelo de lenguaje para nuestros propios equipos y los de nuestros clientes, a través de la Claude Partner Network.
¿Ofrecen garantía de precisión?
No ofrecemos una garantía genérica de precisión. En cada proyecto podemos acordar por contrato umbrales sobre métricas de negocio definidas en conjunto (por ejemplo, precisión o recall mínimos para un caso de uso), medidos con evaluaciones continuas. En dominios críticos usamos arquitecturas multiagente que reducen las alucinaciones, y la IA apoya, no reemplaza, la decisión profesional.
¿Capacitan a nuestro equipo interno?
Sí. Incluye capacitación en Claude Code y en los patrones de agentes que construimos, no solo documentación — no queremos que dependas eternamente de nosotros.
¿Cuánto cuesta un proyecto de IA?
Depende del alcance. Un POC arranca desde USD 15K–30K. Un sistema productivo con infraestructura suele estar entre USD 80K y 350K según los casos. Cotización gratuita después de la sesión de descubrimiento.
¿Qué papel juega Claude en el desarrollo con Tribucorp?
Somos miembros de la Claude Partner Network de Anthropic, y en ese rol apoyamos la adopción de Claude: Claude para tus equipos de negocio y Claude Code para tu equipo de ingeniería, con acceso por API o por las nubes Amazon Bedrock y Google Vertex AI. Los agentes que construimos —RAG empresarial, análisis documental, copilotos internos y agentes de operación— se desarrollan con microservicios NVIDIA NIM sobre modelos abiertos Nemotron, incluso on-prem cuando el dato no puede salir del entorno.
¿Tienes un problema concreto que la IA puede resolver?
30 minutos de conversación bastan para saber si tiene sentido. Traemos un equipo técnico — no vendedores.