What is the PoC-to-production gap in AI?

95% of AI PoCs stall before reaching production, wasting time and resources. This gap between proof-of-concept and working production systems is the critical challenge Nuxi solves with guaranteed production-ready AI.

What industries does Nuxi serve?

Nuxi serves industries including supply chain optimization, customer service, SaaS companies, and enterprise compliance. Our autonomous AI agents deliver measurable impact across diverse sectors.

What is your production guarantee?

We guarantee successful AI integration into production with measurable ROI against agreed-upon metrics. If our AI doesn't reach production, we work until it does.

How fast can Nuxi deploy AI?

Nuxi deploys AI 3x faster than traditional methods. Our proven process takes companies from failed PoC to full production typically within weeks, not months.

NUXI

Desarrollo de agentes de IA personalizados

Construimos agentes adaptados a tus flujos de trabajo - no asistentes genéricos que fallan

¿Qué es el desarrollo de agentes de IA personalizados?

Desarrollo de agentes de IA personalizados significa que construimos un agente de IA específicamente para tus procesos, tus datos y tus objetivos. A diferencia de herramientas de IA listas para usar que intentan ser todo para todos, los agentes personalizados se entrenan en tu contexto y optimizan para tu caso de uso específico.

Esto incluye: - Mapeo de procesos y documentación de flujos de trabajo - Generación de datos de entrenamiento personalizados de tus datos - Análisis de errores y optimización iterativa - Integración con tus sistemas existentes - Operaciones y mejora continua del agente

Nuestro proceso de desarrollo

Descubrimiento y Mapeo de Procesos

Entrevistamos a tu equipo y documentamos flujos de trabajo actuales. ¿Qué decisiones se toman? ¿Qué datos están disponibles? ¿Cuáles son los casos edge? Esto se convierte en la base para el diseño del agente.

Diseño y Arquitectura del Agente

Diseñamos el comportamiento del agente, lógica de decisiones y puntos de integración. Decidimos qué enfoque de ML se ajusta mejor - DSPy, GEPA, RL o combinaciones.

Construir y Entrenar

Construimos el agente y lo entrenamos con tus datos. Esto incluye generar datasets de entrenamiento, ejecutar análisis de errores y optimizar rendimiento.

Desplegar e Iterar

El agente entra en vivo con supervisión humana. Monitoreamos rendimiento, arreglamos errores y mejoramos continuamente. Los agentes típicamente alcanzan autonomía completa en 4-8 semanas.

Precios

El desarrollo de agentes personalizados comienza en $5K por agente. El costo final depende de complejidad, requisitos de datos y necesidades de integración.

What affects pricing?

Complejidad del proceso - ¿Cuántas decisiones y ramas?
Requisitos de datos - ¿Cuántos datos de entrenamiento se necesitan?
Profundidad de integración - ¿A qué sistemas se conecta el agente?
Enfoque de optimización - ¿DSPy, RL o híbrido?

Opcional: Operaciones y optimización de agentes desde $1K/mes

Cronograma típico

La mayoría de los agentes pasan de descubrimiento a producción en 4-12 semanas, dependiendo de la complejidad.

Semanas 1-2: Descubrimiento y diseño

Semanas 3-6: Construcción y entrenamiento inicial

Semanas 7-8: Pruebas y despliegue

Continuo: Monitoreo y optimización

¿Listo para construir un agente personalizado?

Cuéntanos sobre tu flujo de trabajo. Mapearemos tu proceso y te daremos una propuesta detallada con cronograma y precios.