Rikitech Tecnología
Datos e ingeniería para IA

La base correcta para llevar la IA a producción.

Rikitech prepara los datos y la ingeniería para que los agentes de IA operen con contexto, permisos y control. Del diagnóstico a la producción, con alcance y criterios de aceptación definidos.

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Datos listos para IA Ingeniería preparada para agentes Harness con gobernanza
01 Datos 02 Ingeniería 03 Harness Producción De la base de datos al agente en producción con alcance y criterios de aceptación definidos
AWSAzureGoogle CloudDatabricksSnowflakeMicrosoft FabricKafkaKubernetesGitHubAmazon BedrockOpenAIClaude
Nuestras especialidades

Evolucione la base que sustenta su IA.

Los agentes entregan resultados cuando los datos son confiables y la ingeniería está lista para recibirlos. Estos son los frentes en los que actuamos.

Plataformas de datos

Ingesta, ETL/ELT, batch y streaming, con datos tratados y listos para analytics e IA.

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Ingeniería preparada para IA

Código, APIs, pruebas y pipelines organizados para que agentes y equipos trabajen con seguridad.

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Harness de agentes

Contexto, herramientas vía MCP, permisos, evaluaciones y auditoría para que los agentes operen bajo control.

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Cloud e integración

Arquitectura cloud, infraestructura como código, APIs y eventos para conectar sistemas, servicios y socios.

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Seguridad y gobernanza

Identidad, acceso, protección de datos y auditoría para respaldar requisitos de cumplimiento.

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Soluciones para IA

Del dato al agente en producción. A la medida de su operación.

Sistemas APIs Eventos Plataforma de datos Analytics IA y RAG Batch y streaming, con acceso controlado por perfil
Fundamentos de datos

Datos confiables, en el formato y en el momento que la IA necesita.

Estructuramos la ingesta, el tratamiento y el acceso a los datos corporativos: pipelines batch y streaming, plataforma de datos y búsqueda semántica (RAG) sobre las bases de la empresa.

  • Databricks, Microsoft Fabric y Snowflake, con ingesta y pipelines en AWS Glue, Kinesis y Kafka
  • Datos tratados, listos para consumo y con acceso por perfil
  • Base lista para analytics, RAG y agentes
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Ingeniería para IA y harness

Los agentes aceleran la entrega cuando el entorno está listo para ellos.

Preparamos repositorios, APIs, pruebas y pipelines para el trabajo con agentes y construimos el harness que los controla: contexto, herramientas vía MCP, permisos, evaluaciones y trazabilidad de auditoría. Revisión humana en los puntos críticos.

  • Estándares, documentación y pruebas que dan contexto y límites a los agentes
  • Harness con permisos, evaluaciones y observabilidad
  • GitHub Copilot, Claude y Devin dentro del ciclo de entrega, con CI/CD y controles de seguridad
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Harness Contexto Herramientas (MCP) Permisos Evaluaciones Agente Trazabilidad de auditoría y revisión humana en los puntos críticos
Base tecnológica

Los datos primero. Tecnologías maduras, elegidas según el problema.

Trabajamos con las principales plataformas del mercado y elegimos el stack según el requisito del proyecto, no según la preferencia del equipo.

Destacado

Plataformas de datos

La base de cualquier proyecto de IA. Actuamos en las tres plataformas líderes del mercado y elegimos la que mejor se adapta a su entorno.

Databricks
Lakehouse, ingeniería de datos y machine learning
Microsoft Fabric
Plataforma unificada de datos y analytics
Snowflake
Data warehouse y compartición de datos en la nube
Ingesta y streaming
AWS GlueKinesisKafka
Almacenamiento y bases de datos
Amazon S3PostgreSQLSQL Server
Desarrollo
Node.jsC# / .NETJavaGoPythonGitHub Copilot
Web y mobile
AngularReactReact NativeFlutter
Integración
API GatewayOpenAPIKafkaAmazon SQSAmazon SNS
Cloud y entrega
AWSAzureGoogle CloudLambdaKubernetesGitHub Actions
IA aplicada
Amazon BedrockOpenAIClaudeDevinRAGBúsqueda semánticaAgentesMCP

Las marcas y logos pertenecen a sus respectivos titulares.

Cómo entregamos

Alcance, responsabilidades y criterios de aceptación definidos antes de empezar.

01
Diagnóstico y arquitectura

Objetivos, sistemas involucrados y requisitos técnicos.

02
Alcance y gobernanza

Entregables, responsabilidades y criterios de aceptación.

03
Implementación integrada

Especialidades coordinadas, pruebas y controles de calidad y seguridad.

04
Implantación y evolución

Entrada en producción, observabilidad y transferencia de conocimiento.

Casos de éxito

El conocimiento de la operación al alcance de los equipos.

Hub de conocimiento con IA para una organización de gran tamaño: datos de la operación organizados, IA integrada al trabajo de los equipos y gobernanza sobre fuentes y accesos.

Antes
  • Conocimiento disperso entre documentos y personas
  • Respuestas que dependen de quien conoce el tema
  • IA sin reglas claras de fuente y acceso
Después
  • Hub de conocimiento con IA, consultado por los equipos
  • Respuestas basadas en fuentes de la propia operación
  • Gobernanza sobre fuentes y accesos desde el diseño

Otros casos se presentan en reunión, bajo acuerdo de confidencialidad.

Quiénes somos

Ingeniería sénior. Agentes bajo control. Entrega verificable.

Rikitech es una holding de tecnología que actúa en ingeniería de software, alianzas estratégicas y nuevos negocios, y consultoría de tecnología y negocios. Nuestra experiencia viene del mercado financiero, en entornos altamente regulados (reguladores y marcos brasileños como CVM, BACEN, COAF, B3, PLD-FT y LGPD), y se extiende a salud, servicios y medios de pago.

3
pilares de negocio
5
especialidades
4
etapas de entrega
Hable con nuestro equipo

Comience por la base de su IA.

Una oportunidad concreta, un alcance de ingeniería y un plan de ejecución. En la primera conversación mapeamos objetivo, sistemas y requisitos técnicos; a continuación, enviamos una propuesta con alcance y criterios de aceptación.

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