¿Quieres añadir reconocimiento facial, un asistente de voz o recomendaciones inteligentes a tu aplicación, pero no sabes por dónde empezar? Los modelos de ML requieren infraestructura de servidor, optimización para procesadores móviles y un pipeline de datos bien diseñado. Integramos IA/ML en productos móviles: inferencia en el dispositivo para respuesta instantánea y modelos en la nube para tareas complejas.
Desarrollar una aplicación móvil con IA/ML significa crear un producto que aprende de los datos del usuario y se vuelve más inteligente con cada interacción. Redes neuronales, visión por computador, NLP y sistemas de recomendación — soluciones de ML funcionales en iOS y Android que integramos sin pérdida de rendimiento.
Redes neuronales en el dispositivo — TensorFlow Lite, Core ML, ML Kit. Los modelos funcionan en el teléfono sin enviar datos al servidor, con respuesta instantánea sin conexión.
Visión por computador (CV) — reconocimiento de objetos, rostros, texto y documentos. La cámara se convierte en una interfaz de entrada para escáneres y máscaras de RA.
Procesamiento de lenguaje natural (NLP) — chatbots basados en LLM, asistentes de voz, análisis de sentimiento y resumen de texto.
Sistemas de recomendación — feeds personalizados y recomendaciones de productos basados en el comportamiento del usuario.
iOS · Android · AI · ML
El aprendizaje automático abre nuevos escenarios de interacción. Integramos la IA para que el usuario sienta la magia, no los retrasos.
Reconocimiento de objetos, rostros, texto (OCR) y códigos de barras. ML Kit, Core ML y TensorFlow Lite para inferencia en el dispositivo: la cámara funciona como un escáner sin conexión.
Chatbots basados en LLM, análisis de sentimiento, búsqueda semántica. Integramos OpenAI API, Google NLU y modelos ajustados personalizados.
Personalización de contenido basada en el comportamiento del usuario. Los modelos híbridos de filtrado colaborativo y basado en contenido aumentan la conversión en un 20–40%.
Modelos en el chip del dispositivo — Neural Engine en iPhone, NPU en Android. La cuantificación ajusta una red neuronal en 5–10 MB sin pérdida de precisión.
La IA en una aplicación móvil no es solo una tendencia moderna, sino una ventaja competitiva. Los usuarios se acostumbran a la personalización y no regresan a las aplicaciones que no se adaptan a ellos.
Integrar ML en una aplicación móvil es una tarea de ingeniería compleja. Elegimos la arquitectura óptima: en el dispositivo para velocidad, en la nube para complejidad.
ML en el dispositivo (TensorFlow Lite, Core ML) — modelos en el teléfono sin enviar datos al servidor. Respuesta instantánea y privacidad total.
Optimización para procesadores móviles — cuantificación FP16→INT8, compresión a 5–10 MB, 30+ FPS en dispositivos de generaciones anteriores.
Pruebas A/B de modelos — ejecución de múltiples versiones de modelos ML en paralelo con comparación de precisión y latencia.
Servicios de ML en la nube — OpenAI API, Google Cloud ML, AWS SageMaker. Arquitectura híbrida: en el dispositivo para velocidad, nube para profundidad de análisis.
Infraestructura de ML — pipelines de datos desde la recopilación hasta la monitorización de deriva. MLOps con reentrenamiento automático y versionado.
Recopilación y etiquetado de datos — pipeline para recopilar datos de entrenamiento desde la aplicación con anonimización y preparación para el entrenamiento.
Los modelos de IA necesitan un backend potente. Desarrollamos la parte del servidor con soporte de inferencia de ML y conectamos API REST/GraphQL para que el modelo se comunique con la aplicación. Infraestructura lista para IA a cualquier escala.
Solicitar una aplicación de IA significa obtener un producto donde el ML no es una función decorativa, sino un motor clave de valor para el usuario.
Pipelines de datos, entrenamiento y despliegue de modelos. MLOps con monitoreo de métricas y reentrenamiento automático.
Ejecución de múltiples versiones de modelos ML en paralelo con comparación de precisión y métricas de negocio.
Cuantificación a INT8, poda, aceleración por hardware mediante Neural Engine y NPU. Sin sobrecalentamiento ni agotamiento de batería.
La IA en una aplicación móvil no es una caja negra. Es un sistema de ingeniería que debe ser rápido, preciso y predecible. Construimos exactamente esos sistemas.
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