IA dentro de tu cuenta de AWS

Amazon Bedrock da acceso a Claude, Llama, Mistral y los modelos de Amazon sin sacar los datos de tu cuenta de AWS. Construimos agentes, RAG y aplicaciones encima, con tus roles de IAM y el consumo facturado a tu nombre.

2.000.000 usuarios activos atendidos · 10 países en operación

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

Construido sobre

Un equipo de ingeniería que ya estuvo del otro lado

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

Un agente que recibe el evento, decide y deja registro

Llega un correo, un pedido o una alerta. El agente consulta los sistemas, decide con reglas tuyas, pide confirmación cuando hace falta y ejecuta. 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.

01Llega el evento

¿Cubre el robo del carro en un parqueadero público?

contexto
producto = auto_premium

02Decide el plan

Consultó · póliza 88213

Leyó · cláusula 4.3

Decidió · abrir siniestro

03Consulta los sistemas

Condicionado_2026.pdf84 pág

Exclusiones_auto.pdf12 pág

Correos_siniestros1.240

ERP · pólizas38.400

84 págs → 612 fragmentos

04Confirmación humana

Pidió confirmación · humano

AprobarRechazar

05Ejecuta y registra

Consultó · póliza 88213
Leyó · cláusula 4.3
Decidió · abrir siniestro
Pidió confirmación · humano
Ejecutó · creó el caso en el ERP

registro · 5 pasos · quién y cuándo

Deslizar para ver el recorrido →

Por qué en AWS

Si la operación ya vive en AWS, el modelo también puede

Cuando los documentos están en S3, la base de datos en RDS y los permisos en IAM, sacar cada consulta hacia la API de un tercero abre una conversación con seguridad que Bedrock evita: el modelo se invoca desde la misma cuenta, con los mismos roles y los mismos registros.

La pregunta útil no es qué nube tiene la mejor IA, sino dónde están ya los datos y el equipo que va a mantener el sistema. Si la respuesta es AWS, construimos ahí.

Las piezas, dentro de tu cuenta

RAG sobre tus propios datos

Con las bases de conocimiento de Bedrock cuando el caso es estándar, o con pgvector sobre el PostgreSQL que ya tienen cuando hace falta más control. En los dos, medido con recall@k antes de salir.

Claude y otros modelos con enrutamiento por tarea

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

Agentes que consultan tus sistemas

Con roles de IAM acotados a lo que cada herramienta necesita y aprobación humana en los pasos con consecuencia.

Filtros de entrada y salida

Guardrails de Bedrock para bloquear temas y datos personales, además de las defensas contra inyección de prompts.

Formatos

Alcances y plazos

01 4–8 semanas

RAG en tu cuenta de AWS

Ingesta, índice, un modelo de Bedrock con cita de la fuente y conjunto de evaluación, desplegado en tu cuenta.

02 2–4 semanas

Llevar un piloto a Bedrock

Un prototipo hecho sobre la API pública de un proveedor, llevado a Bedrock con la calidad medida antes y después.

03 1 semana

Diagnóstico de lo que ya tienen en AWS

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 AWS, no los vamos a mudar para esto. La misma arquitectura corre en Azure o sobre la API directa del proveedor.

Si el trabajo es la infraestructura en sí —diseño de redes, landing zone, migración de servidores—, no somos el equipo. Construimos la aplicación de IA que corre encima, junto al equipo de infraestructura que ya tienen.

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En resumen

Cuatro cosas antes de la llamada

01
Amazon Bedrock es el servicio de AWS para usar modelos de lenguaje —Claude de Anthropic, Llama, Mistral y los de Amazon— dentro de la cuenta de AWS de la empresa, con una sola API.
02
Lo que se envía a Bedrock no se usa para entrenar los modelos ni se comparte con quien los fabrica.
03
Quarl usa Bedrock detrás de la misma capa de abstracción que OpenAI y Azure OpenAI: cambiar de modelo es configuración más una corrida de evaluación, no reescribir la aplicación.
04
Recursos, credenciales y consumo quedan a nombre de la empresa, facturados por AWS, 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

¿Qué modelos hay en Amazon Bedrock?

Los de Anthropic (Claude), Meta (Llama), Mistral, Cohere y los propios de Amazon, entre otros, detrás de una sola API. El catálogo cambia según la región, así que antes de proponer verificamos qué está disponible en la región donde van a desplegar.

¿Nuestros datos se usan para entrenar modelos?

No. AWS no usa lo que se envía a Bedrock para entrenar modelos ni lo comparte con los fabricantes de los modelos. Los documentos, el índice y los registros quedan en recursos de su cuenta, con los permisos de IAM que ya administran.

¿Claude en Bedrock es el mismo que en la API de Anthropic?

Es el mismo modelo, servido desde la infraestructura de AWS. Cambian dos cosas: algunas funciones nuevas llegan primero a la API directa, y la cuota y la facturación son las de su cuenta de AWS. Para la mayoría de los casos empresariales esa diferencia pesa menos que tener todo bajo el mismo contrato.

¿Quién paga el consumo de AWS?

Ustedes, directamente a AWS, en su propia cuenta. 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 no sea una sorpresa cuando el uso crezca.

¿Pueden trabajar sobre lo que ya tenemos en AWS?

Sí. Si ya hay un sistema sobre Bedrock que 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.

Contáctanos hello@quarl.co