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IA dentro de tu suscripción de Azure

Si tu empresa ya trabaja con Microsoft, los modelos, los índices y los datos pueden vivir en tu propia suscripción. Construimos agentes, RAG y aplicaciones sobre Azure OpenAI y Azure AI Search, con tus credenciales y el consumo facturado a tu nombre.

3 años operando Azure OpenAI y Azure AI Search en producción · 2M+ usuarios atendidos por ese sistema en diez países

Contáctanos Cómo trabajamos Gratis, sin venta · la propuesta llega en 48 horas

Construido sobre

  • Anthropic
  • Claude
  • Google Gemini
  • Google Cloud
  • LangChain
  • LangGraph
  • PostgreSQL
  • Qdrant
  • Datadog

Un equipo de ingeniería que ya estuvo del otro lado

Noventa segundos: quiénes somos, cómo trabajamos y qué recibís al final.

De los documentos de tu empresa a un sistema que responde y ejecuta

Contratos, tarifarios, correos, el CRM: lo que ya tenés se convierte en respuestas con fuente y en agentes que hacen el trabajo. Elegí un caso y mirá el recorrido.

Ejemplo: un cliente pregunta qué cubre su seguro. El sistema le responde con la página exacta del contrato y abre el caso.

01Tus documentos

Condicionado_2026.pdf84 pág
Exclusiones_auto.pdf12 pág
Correos_siniestros1.240
ERP · pólizas38.400

Se conectan por API o se cargan. Nada sale de tu infraestructura si el caso lo exige.

02Preparación

Normalizar
Fragmentar
Etiquetarproducto = auto_premium
Hacer buscable

84 págs → 612 fragmentos

03Búsqueda

94 de 100encuentra el fragmento correcto
142 mstarda

Busca por significado y por palabra exacta, y filtra por la etiqueta antes de elegir.

04Respuesta con fuente

¿Cubre el robo del carro en un parqueadero público?
Sí, con deducible del 10 %. Fuente: Condicionado 2026, cláusula 4.3.

responde con fuente · 91 de 100

05Agente que ejecuta

  1. Consultó · póliza 88213
  2. Leyó · cláusula 4.3
  3. Decidió · abrir siniestro
  4. Pidió confirmación · humano
  5. Ejecutó · creó el caso en el ERP

Deslizar para ver el recorrido →

Por qué en Azure

Si ya están en Microsoft, la IA puede quedarse ahí

La primera pregunta que hace el área de seguridad no es qué modelo se va a usar, sino a dónde van los datos. Cuando la empresa ya tiene Microsoft 365, Entra ID y un contrato con Microsoft, Azure permite que el modelo, el índice y los registros queden bajo la misma identidad, las mismas políticas y la misma factura.

No es un modelo mejor: son los mismos modelos de OpenAI, servidos por Microsoft bajo el contrato que la empresa ya firmó. Lo que cambia es que la conversación con seguridad y con compras ya está hecha, y eso suele ahorrar más semanas que cualquier decisión técnica.

Las piezas, dentro de tu suscripción

01

RAG sobre Azure AI Search

Índice híbrido —por significado y por palabra exacta— con reordenamiento semántico y filtros por metadata, medido con recall@k antes de salir a producción.

02

Modelos de Azure OpenAI con enrutamiento por tarea

Un modelo económico clasifica y resume, uno capaz redacta la respuesta final. La cuota y el costo por consulta quedan a la vista.

03

Agentes que consultan tus sistemas

Desplegados en tu suscripción, con permisos acotados a lo que cada herramienta necesita y aprobación humana en los pasos con consecuencia.

04

Evaluación en cada cambio

Un conjunto de preguntas reales con su respuesta correcta corre antes de cada despliegue, para saber si una mejora mejoró.

01

Formatos

Alcances y plazos

01 4–8 semanas

RAG sobre Azure AI Search

Ingesta, índice híbrido, Azure OpenAI con cita de la fuente y conjunto de evaluación, desplegado en tu suscripción.

02 2–4 semanas

Llevar un piloto a tu suscripción

Un prototipo hecho sobre la API pública de OpenAI, llevado a Azure OpenAI y Azure AI Search con la calidad medida antes y después.

03 1 semana

Diagnóstico de lo que ya tienen en Azure

Recuperación y respuesta medidas por separado, costo por consulta y los fallos ordenados por impacto con su arreglo.

Cuándo no contratarnos

Si no están en Azure, no los vamos a mudar para esto. La misma arquitectura corre en AWS o sobre la API directa del proveedor, y una migración de nube no se justifica por un asistente.

Si lo que buscan es que el equipo redacte correos y resuma reuniones, Microsoft 365 Copilot ya lo hace y no hace falta construir nada. Y si el trabajo es la infraestructura en sí —redes, landing zone, migración de servidores—, no somos el equipo: construimos lo que corre encima.

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Agentes de IA

Agentes que hacen el trabajo, no que lo conversan

Orquestación con LangGraph, estado durable y supervisión humana en los pasos con consecuencia.

Rescate de proyectos

La IA responde mal. Casi nunca es culpa del modelo.

El sistema ya está en producción y responde mal. Lo medimos y determinamos qué corregir.

IA en AWS

IA dentro de tu cuenta de AWS

Amazon Bedrock y Claude dentro de tu cuenta de AWS.

En resumen

Cuatro cosas antes de la llamada

  1. 01

    Microsoft Foundry —Azure AI Foundry hasta noviembre de 2025— es donde Microsoft reúne hoy los modelos de Azure OpenAI, el servicio de agentes y la evaluación, todo dentro de la suscripción de Azure de la empresa.

  2. 02

    Con Azure OpenAI, lo que se envía al modelo no se usa para entrenarlo ni se comparte con OpenAI, y el índice de Azure AI Search vive en la misma suscripción que el resto de los datos.

  3. 03

    Quarl lleva tres años operando Azure OpenAI y Azure AI Search en producción, en un RAG para dos millones de usuarios en diez países.

  4. 04

    Recursos, claves y consumo quedan a nombre de la empresa, facturados directamente por Microsoft, sin una cuenta de Quarl en el medio.

Por acá entran los datos

Un sistema de IA vale lo que valen las fuentes que tiene detrás. Estos son los conectores estándar; cualquier cosa con API o base de datos se conecta igual, y lo que no tiene API se resuelve por archivo.

SAP

ERP corporativo

ERP

Oracle

ERP y base de datos

ERP

NetSuite

ERP en la nube

ERP

Salesforce

CRM y servicio

CRM

HubSpot

CRM y marketing

CRM

PostgreSQL

Base de datos y pgvector

Bases de datos

Un RAG en producción, tres años, dos millones de usuarios

Construimos y operamos el asistente de una plataforma de lealtad con más de dos millones de usuarios activos en diez países.

Hicimos el pipeline completo: ingesta y normalización de documentos, fragmentación, generación de embeddings, almacén vectorial sobre Azure AI Search y Pinecone, y recuperación con generación fundamentada sobre LangChain.

Lo sostuvimos con más del 99% de disponibilidad durante tres años.

Sistemas RAG →

Preguntas frecuentes

01

¿Qué es Microsoft Foundry y qué tiene que ver con Azure AI Foundry?

Es el mismo producto con otro nombre: Microsoft rebautizó Azure AI Foundry como Microsoft Foundry en noviembre de 2025. Reúne los modelos —incluidos los de Azure OpenAI—, el servicio de agentes, la evaluación y los filtros de contenido en un solo lugar, dentro de la suscripción de Azure de la empresa. Si una propuesta menciona cualquiera de los dos nombres, habla de lo mismo.

02

¿Nuestros datos se usan para entrenar modelos?

No. Azure OpenAI es un servicio de Microsoft: lo que se envía al modelo no se usa para entrenarlo ni se comparte con OpenAI. El índice de búsqueda, los documentos y los registros quedan en recursos de su suscripción, con los permisos de Entra ID que ya administran. Además filtramos los datos personales antes de que lleguen al modelo cuando el caso no los necesita.

03

¿Usan el servicio de agentes de Foundry o LangGraph?

Depende de lo que haga el agente. Si el flujo cabe en lo que trae el servicio de agentes de Foundry —conversaciones con historial, herramientas y conocimiento desde Azure AI Search—, conviene usarlo: es menos código que mantener. Si necesita un grafo de pasos con control fino y aprobación humana en medio, LangGraph desplegado en su suscripción da ese control. Las dos opciones corren dentro de Azure, y la elección va justificada en la propuesta.

04

¿Quién paga el consumo de Azure?

Ustedes, directamente a Microsoft, dentro de su suscripción o de su acuerdo empresarial. Quarl no revende consumo ni pone una cuenta propia en el medio. Lo que sí entregamos es el costo por consulta medido, para que la factura de Azure no sea una sorpresa cuando el uso crezca.

05

¿Pueden trabajar sobre lo que ya tenemos en Azure?

Sí, y es lo más común: un índice de Azure AI Search o un despliegue de Azure OpenAI que ya existe y responde mal. Empezamos por medirlo con preguntas reales y su respuesta correcta, igual que en un rescate, y el arreglo se hace sobre sus recursos, sin reconstruir lo que funciona.

Quince minutos. Una respuesta concreta.

Se arregla, se construye, o no vale la pena. Y si el diagnóstico no llega a tres hallazgos accionables, no se cobra.

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