Desarrollo de aplicaciones con inteligencia artificial
Desarrollo de apps con IA que funcionan con datos reales, no solo en la demo
Creamos funciones con modelos de lenguaje y aplicaciones con inteligencia artificial en las que tus usuarios pueden confiar: asistentes basados en tus documentos, extracción de datos que llena campos reales y agentes que usan tus herramientas con seguridad. Trabajas directamente con el ingeniero que la construye.
- Respuestas con fuentes verificables
- Evaluaciones antes del lanzamiento
- El código y los prompts son tuyos
La IA útil es un problema de ingeniería, no de prompts
Hoy casi cualquiera logra que un modelo de lenguaje dé una respuesta impresionante una vez. Lo difícil es que responda bien la vez número mil, con un PDF desordenado, ante una pregunta mal formulada y con un costo que siga teniendo sentido cuando crece el uso. Esa distancia entre la demo y el producto es donde se atascan muchos proyectos de IA, y es justo donde ponemos el foco.
Loha.dev es una pequeña empresa de software de Albuquerque, Nuevo México, dirigida por un ingeniero de producto especializado en IA. Trabajamos de forma remota con clientes de Estados Unidos y de otros países, nos adaptamos a distintas zonas horarias y facturamos en dólares. Encaramos el desarrollo de aplicaciones con inteligencia artificial como cualquier software serio: alcance claro, código tipado, pruebas y una demo cada semana que puedes usar tú mismo.
Las partes de IA reciben un cuidado extra: búsqueda ajustada a tu contenido, salidas estructuradas en las que tu código puede confiar, conjuntos de evaluación que detectan retrocesos y límites para los casos en que el modelo debe decir "no lo sé". Ya sea que quieras crear una app con IA desde cero o sumar un asistente a un producto que ya tienes, partimos de la tarea real del usuario. A veces conviene un agente completo; muchas veces basta una llamada al modelo bien ubicada que ahorra diez minutos de trabajo repetitivo. Te diremos cuál es tu caso.
Lo que obtienes cuando la IA está bien construida
Respuestas basadas en tu información
Con RAG (generación aumentada por recuperación), la app busca los fragmentos relevantes en tus documentos, tickets o base de datos antes de responder, y muestra las fuentes para que el usuario pueda verificarlas.
Resultados que tu sistema puede usar
Usamos salida estructurada y validación de esquemas para que el modelo devuelva campos tipados, no texto libre que hay que interpretar a ciegas. Las respuestas inválidas se detectan y se reintentan antes de llegar al usuario.
Calidad que se puede medir
Antes del lanzamiento armamos un conjunto de evaluación con ejemplos reales de tus datos. Cada cambio de prompt o de modelo se prueba contra él, así las mejoras se demuestran y los errores se detectan a tiempo.
Costos bajo control
Enrutamiento entre modelos, caché, prompts más cortos y límites razonables mantienen el costo por consulta en orden. Ves el consumo por función, así una factura inesperada no es la forma de enterarte de un cambio.
Privacidad desde el diseño
Configuramos la API del proveedor para que tus datos no se usen para entrenar modelos, enviamos solo la información que cada tarea necesita y podemos ocultar datos sensibles antes de que salgan de tu sistema.
Sin atarte a un solo modelo
Una capa de abstracción ligera permite pasar entre OpenAI, Anthropic y modelos abiertos según cambien precios y calidad, sin reescribir tu producto.
Funciones de IA que desarrollamos
La mayoría de los proyectos combina dos o tres de estas piezas. Elegimos el conjunto mínimo que resuelve el problema y lo entregamos dentro de una aplicación real: web, móvil o ambas.
Asistentes y copilotos dentro de tu app
Una interfaz de chat o de comandos que conoce tu producto, consulta información por el usuario y deriva a una persona o a un formulario cuando corresponde.
Búsqueda y preguntas sobre tus documentos
Sistemas RAG sobre manuales, políticas, bases de conocimiento o historial de soporte, con fragmentación, embeddings y ranking ajustados a cómo está escrito tu contenido.
Extracción de datos de documentos
Convierte facturas, formularios, contratos, correos o PDF escaneados en registros limpios y validados, con indicadores de confianza y una cola de revisión para los casos dudosos.
Agentes y uso de herramientas
Modelos que llaman a tus APIs para agendar, actualizar, buscar o redactar, con permisos explícitos, límite de pasos y un registro de cada acción que realizan.
Clasificación, enrutamiento y resúmenes
Prioriza mensajes entrantes, etiqueta registros, resume conversaciones o reuniones largas y asigna el trabajo a la persona correcta de forma automática.
Evaluaciones, límites y monitoreo
Conjuntos de prueba, calificación automática, controles de entrada y salida y registros para ver qué hace la IA en producción y corregirla con evidencia.
La aplicación alrededor de la IA
Cuentas, pagos, panel de administración, interfaz con respuestas en streaming y el backend, porque una función de IA solo sirve dentro de un producto que la gente pueda usar.
Cómo creamos tu app con IA
El proceso resuelve primero las preguntas que definen si una función de IA va a funcionar, para que no lo descubras el día del lanzamiento.
Paso 1: Caso de uso y revisión de datos
Plazo: Semana 1
Definimos la tarea exacta, revisamos muestras reales de tus datos y acordamos qué es una buena respuesta. Si la IA no es la herramienta adecuada, te lo decimos aquí.
Paso 2: Prueba de concepto
Plazo: 1–3 semanas
Un prototipo enfocado sobre tus datos reales y un primer conjunto de evaluación, para ver si el enfoque es lo bastante preciso y cuánto costará cada uso.
Paso 3: Construcción del producto
Plazo: 4–10 semanas
Integramos la función en una app real con la interfaz, el backend, los permisos y las integraciones que necesita. Cada semana ves una demo funcionando.
Paso 4: Evaluación y robustez
Plazo: 1–2 semanas
Ampliamos el conjunto de pruebas, agregamos límites, ajustamos la búsqueda y los prompts, y cubrimos fallas como resultados vacíos, textos muy largos o preguntas fuera de tema.
Paso 5: Lanzamiento y monitoreo
Plazo: 1 semana
Salimos a producción con registros, seguimiento de costos y captura de feedback, y luego observamos el uso real para corregir lo que aparezca.
Paso 6: Mejora continua
Plazo: Continuo
Los modelos mejoran y los precios bajan. Volvemos a correr tus evaluaciones con las nuevas opciones y actualizamos cuando el resultado es mejor de forma comprobable.
Para quién es este servicio
Fundadores con un producto basado en IA
Tienes una idea que depende de modelos de lenguaje y necesitas a alguien que la lleve del prototipo a una app confiable sin armar un equipo grande.
Empresas de software que quieren sumar IA
Ya tienes usuarios y producto, y buscas un asistente, una búsqueda inteligente o automatizaciones que respeten tu stack y tus reglas sobre datos.
Equipos tapados de documentos
Áreas de operaciones, legales, soporte o finanzas que pasan horas leyendo, copiando y resumiendo lo que un flujo confiable podría resolver.
Quien tenga un piloto con ChatGPT estancado
La prueba se veía genial, pero la precisión, la privacidad o el costo impidieron llevarla a todo el equipo. Con buena ingeniería, eso suele tener arreglo.
Modelos y herramientas que usamos
Elegimos el modelo según la tarea, no según la moda del momento. El resto del stack es la misma base probada que usamos en todas nuestras apps.
- APIs de OpenAI y Anthropic
- Modelos generales potentes para razonar, redactar, usar herramientas y devolver salida estructurada, con controles de datos para empresas.
- Modelos abiertos
- Una opción cuando necesitas menor costo a gran volumen, un alojamiento específico o más control sobre dónde se procesan los datos.
- Búsqueda y embeddings
- Búsqueda vectorial y por palabras clave combinadas, con Postgres o un índice administrado, para que las respuestas salgan de los fragmentos correctos.
- TypeScript, React y React Native
- Un solo código tipado para la app web, la app móvil y la lógica de IA, con los mismos esquemas de punta a punta.
- Convex y Cloudflare Workers
- Backends en tiempo real y funciones en el edge para respuestas en streaming, tareas en segundo plano y APIs de baja latencia.
Descubre si tu idea con IA se sostiene
Responde unas preguntas breves sobre la tarea y tus datos. Te enviamos un plan de app gratuito con el enfoque, el stack y una estimación de costo.
Cuánto cuesta desarrollar una app con IA
El costo depende sobre todo de cuánto producto rodea a la IA y de qué tan complejos son tus datos. Estos son los rangos habituales, en dólares estadounidenses.
Prueba de concepto con IA
- Costo habitual
- USD 5.000–12.000
- Plazo
- 2–4 semanas
- Qué incluye
- Un caso de uso con tus datos reales, un prototipo funcional, un primer conjunto de evaluación y un informe sobre precisión y costo por uso.
MVP con IA
- Costo habitual
- USD 15.000–40.000
- Plazo
- 6–10 semanas
- Qué incluye
- Una app web o móvil en producción construida alrededor de una o dos funciones de IA, con autenticación, backend, evaluaciones, límites y seguimiento de consumo.
Producto completo con IA
- Costo habitual
- USD 40.000–120.000+
- Plazo
- 3–6 meses
- Qué incluye
- iOS, Android y web, varios flujos o agentes de IA, integraciones, panel de administración y monitoreo. Mantenimiento y mejoras: por lo general USD 1.500–6.000 al mes.
Son rangos y estimaciones habituales, no cotizaciones. El consumo de la API del proveedor de IA se paga aparte y depende del volumen. Facturamos en USD. El plan de app gratuito te da una estimación específica para tu proyecto.
App con IA a medida vs chatbot genérico o "wrapper" de ChatGPT
Un envoltorio simple sobre un modelo de chat se lanza rápido y se copia fácil. Una app con IA a medida se construye alrededor de tus datos, tu flujo de trabajo y tus usuarios.
Desliza hacia los lados para ver la tabla completa.
| Lo que importa | App con IA a medida | Chatbot genérico / wrapper |
|---|---|---|
| Conocimiento | Basada en tus documentos y tu base de datos, con fuentes citadas | Depende de lo que el modelo ya sabe, así que adivina sobre tu negocio |
| Acciones | Llama a tus APIs para consultar, crear y actualizar registros con permisos | Solo genera texto que el usuario copia y pega en otro lado |
| Confiabilidad | Salida estructurada, validación y evaluaciones en cada cambio | Cambios de prompt sin probar; la calidad empeora sin que nadie lo note |
| Privacidad | API con configuración empresarial, datos mínimos y ocultamiento cuando hace falta | No queda claro qué se envía, qué se guarda ni si se usa para entrenar |
| Control de costos | Enrutamiento entre modelos, caché y consumo medido por función | Un solo modelo para todo; el costo sube con cada mensaje |
| Experiencia | IA integrada en las pantallas y flujos que tus usuarios ya usan | Una ventana de chat pegada al costado |
| Ventaja competitiva | Tus datos, tu flujo y tus evaluaciones son difíciles de copiar | Cualquiera con la misma API puede replicarlo en un fin de semana |
Productos que construimos y operamos
Desarrollamos y mantenemos nuestro propio software, así que sabemos lo que implica que un producto siga funcionando después del lanzamiento, no solo en la demo.
Star
Una app de setlists y presentaciones para equipos de alabanza, músicos y oradores. Armas el setlist y proyectas las diapositivas en la pantalla grande desde una tablet, con sincronización en tiempo real entre dispositivos y una versión web junto a las apps móviles.
Visitar Star (se abre en una pestaña nueva)SentIt
Correo para equipos: una bandeja de entrada compartida donde todo el equipo trabaja las mismas conversaciones. Justo el tipo de flujo con muchos mensajes donde los resúmenes, la clasificación y la ayuda para redactar rinden de verdad.
Visitar SentIt (se abre en una pestaña nueva)
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta crear una app con inteligencia artificial?
Una prueba de concepto con IA suele costar entre USD 5.000 y 12.000, un MVP con IA entre USD 15.000 y 40.000, y un producto completo multiplataforma desde USD 40.000 hasta 120.000 o más. El consumo de la API del modelo se paga aparte según el volumen. Lo que más influye es qué tan desordenados están tus datos y cuánta app hay que construir alrededor de la IA.
¿Cuánto tiempo toma desarrollar una app con IA?
Una prueba de concepto con tus datos reales suele tomar de 2 a 4 semanas, y un MVP con IA listo para usuarios, entre 6 y 10 semanas. Los productos más grandes, con varios flujos de IA, apps móviles y web e integraciones, llevan de 3 a 6 meses. Cada semana te mostramos avances para que puedas corregir el rumbo a tiempo.
¿Mis datos se usan para entrenar modelos de IA?
No, si la app está bien configurada. Usamos la configuración de la API del proveedor en la que los datos de clientes no se usan para entrenar modelos, y enviamos solo la información que cada tarea necesita. Para datos sensibles podemos ocultarlos antes de enviarlos o usar un modelo abierto alojado donde tú decidas.
¿Conviene usar OpenAI, Anthropic o un modelo de código abierto?
Depende de la tarea, por eso probamos en lugar de suponer. Corremos tu conjunto de evaluación con varios modelos candidatos y comparamos precisión, velocidad y costo. Muchas apps terminan usando más de uno: un modelo potente para el razonamiento difícil y otro más económico para los pasos rutinarios. El código queda preparado para cambiar más adelante.
¿Qué es RAG y lo necesito?
RAG, o generación aumentada por recuperación, significa que la app encuentra los fragmentos relevantes en tu propio contenido y se los entrega al modelo antes de responder. Lo necesitas cuando las respuestas deben salir de tus documentos, políticas o datos y no del conocimiento general. Además permite mostrar las fuentes, lo que genera confianza en el usuario.
¿Cómo evitan que la IA invente respuestas?
Las alucinaciones se reducen con ingeniería, no con buena suerte. Basamos las respuestas en fuentes recuperadas, exigimos salida estructurada, le indicamos al modelo que diga cuando no sabe algo y validamos los resultados en el código. Un conjunto de preguntas reales mide la precisión antes del lanzamiento, y los registros en producción revelan nuevos fallos para corregirlos.
¿Pueden agregar funciones de IA a mi app actual?
Sí. Muchos proyectos suman un asistente, búsqueda inteligente, extracción de datos o automatizaciones a un producto que ya existe. Primero revisamos tu código y tus datos, y luego construimos la función de IA respetando tu stack y tus permisos. Si tu app usa React, React Native o TypeScript, normalmente podemos trabajar directo en tu repositorio.
¿De quién es el código y los prompts?
Son tuyos. Con el pago completo, el código, los prompts, los conjuntos de evaluación y toda la propiedad intelectual pasan a ser tuyos, y el código vive en tu propio repositorio desde el primer día. Podemos crear las cuentas del proveedor de IA a tu nombre, para que no dependas de nosotros para mantener la app funcionando.
Crea una app con IA en la que la gente confíe
Cuéntanos qué quieres que haga la IA. A cambio recibes un plan de app gratuito con alcance, stack y una estimación realista.
o escribe a matt@loha.devLlama al (732) 340-8396
Gratis y sin compromiso. Respondemos en un plazo de un día hábil.