tinkldirim

Nacimos de una necesidad real

Tinkl Dirim AI se fundó después de trabajar durante años con empresas que querían implementar inteligencia artificial pero se encontraban bloqueadas por la complejidad de sus sistemas existentes.

Reemplazar infraestructura que ha funcionado durante décadas no es viable. Migrar datos críticos implica riesgos inaceptables. Entonces, ¿cómo se aprovecha la IA sin empezar desde cero?

Esa pregunta nos llevó a especializarnos en arquitecturas de integración: diseñar capas intermedias que permiten que sistemas antiguos y nuevos colaboren sin interferencias.

Equipo de ingenieros trabajando en integración de sistemas

Nuestra metodología de integración

Cada proyecto comienza con un mapeo exhaustivo de tu infraestructura actual. No trabajamos desde supuestos, trabajamos desde la realidad documentada de tus sistemas.

Análisis sin disrupciones

Documentamos tu arquitectura mediante entrevistas con equipos técnicos, revisión de diagramas existentes y análisis de tráfico de red. Este proceso no requiere detener servicios ni modificar configuraciones.

Diseño de arquitectura intermedia

Creamos una capa de middleware que traduce peticiones entre tus sistemas y los modelos de IA. Esta capa maneja transformación de datos, autenticación, gestión de errores y logging.

Implementación gradual controlada

Desplegamos componentes en fases. Primero en procesos no críticos para validar funcionamiento. Luego escalamos progresivamente mientras monitorizamos rendimiento y estabilidad.

Transferencia de conocimiento

Tu equipo técnico recibe documentación completa del sistema integrado, incluyendo arquitectura, endpoints, manejo de errores y procedimientos de mantenimiento.

Experiencia técnica diversa

Nuestro equipo combina especialistas en arquitectura de sistemas, ingenieros de machine learning y desarrolladores con experiencia en integraciones complejas.

Arquitectura de sistemas

Diseño de middleware, gestión de APIs, patrones de integración empresarial, microservicios y arquitecturas orientadas a eventos.

Machine Learning

Entrenamiento de modelos, optimización de inferencia, despliegue en producción, monitorización de rendimiento y reentrenamiento continuo.

Sistemas legacy

Integración con SAP, Oracle, mainframes, bases de datos relacionales antiguas y protocolos de comunicación heredados.

DevOps y automatización

CI/CD, contenedorización, orquestación con Kubernetes, monitorización con Prometheus y Grafana, gestión de infraestructura como código.

Principios que guían nuestro trabajo

Estabilidad primero

Ninguna integración debe comprometer la fiabilidad de sistemas en producción. Diseñamos arquitecturas con failover automático y rollback inmediato.

Transparencia técnica

Documentamos cada decisión arquitectónica y sus trade-offs. Tu equipo debe entender completamente cómo funciona el sistema integrado.

Escalabilidad progresiva

Comenzamos pequeño para validar hipótesis. Escalamos solo después de confirmar que el sistema funciona bajo condiciones reales.

Planificación técnica de proyectos de integración

Construimos puentes entre sistemas heredados y tecnología de IA