Empezamos por entender la viabilidad técnica, las integraciones necesarias y el ROI esperado, con honestidad sobre lo que tiene sentido hacer ahora y lo que conviene postergar.
Contribuir al ecosistema es diferente a consumirlo
La mayoría de los integradores aplican módulos de IA sobre Drupal sin entender cómo fueron construidos ni hacia dónde van. En esinergia tenemos un colaborador full-time dedicado exclusivamente al programa Drupal AI Initiative — el programa oficial que define los estándares de integración IA en el ecosistema. Cuando implementamos búsqueda semántica, agentes o automatización sobre Drupal, lo hacemos desde adentro del estándar. El cliente obtiene implementaciones que evolucionan con el ecosistema, no implementaciones que quedan huérfanas en la próxima versión mayor.
Autoridad verificable en el ecosistema Drupal y Acquia
Credenciales verificables del programa global de Acquia y la comunidad Drupal.
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Lo que construimos con IA sobre Drupal
Capacidades técnicas con evidencia real — implementadas en plataformas enterprise activas, no en demos de laboratorio.
Búsqueda semántica sobre contenido propio
Arquitecturas RAG que permiten encontrar información precisa dentro del repositorio de la organización sin exponer datos a modelos públicos. Implementado en plataformas educativas y de salud.
Agentes integrados al flujo editorial
Automatización de tareas editoriales repetitivas: clasificación de contenido, generación de metadatos, detección de duplicados y sugerencias de estructura.
Personalización de contenido por perfil
Recomendación dinámica basada en comportamiento, perfil y contexto del usuario. Implementable sobre la plataforma Drupal existente sin reemplazar la arquitectura de contenidos.
Asistentes de soporte sobre base de conocimiento
Agentes que responden preguntas frecuentes, guían flujos de autoservicio y escalan a humanos cuando la consulta lo requiere — integrados en el portal Drupal del cliente.
Pipelines de desarrollo aumentados por IA
Asistentes integrados al ciclo de desarrollo de esinergia: revisión de código, generación de pruebas, detección temprana de vulnerabilidades. Más entregables por sprint con el mismo equipo.
Integración con modelos privados y corporativos
Conexión con OpenAI, Azure OpenAI, modelos locales (Llama, Mistral) y modelos propietarios del cliente bajo arquitecturas que garantizan que los datos no entrenan modelos externos.
Cómo aplicamos IA en proyectos Drupal
Seis tipos de engagement para organizaciones que quieren incorporar IA a sus plataformas Drupal con criterio técnico real.
Estrategia y descubrimiento de casos de uso IA
Identificación de los casos de uso de IA con mayor ROI en su plataforma Drupal. Roadmap técnico con prioridades validadas y arquitectura propuesta antes del primer sprint.
Modernización AI-Ready
Refactorización de plataformas Drupal legacy hacia arquitecturas preparadas para cargas de trabajo de IA — sin detener la operación ni acumular deuda técnica nueva.
Auditoría de adopción IA
Evaluación del estado actual de la plataforma Drupal frente a los requisitos técnicos para incorporar IA — con diagnóstico de brechas y plan de acción priorizado.
Preguntas frecuentes sobre IA en Drupal
Lo que CTOs, CIOs y líderes técnicos nos preguntan al evaluar la incorporación de IA en sus plataformas Drupal.
Diseñamos arquitecturas con aislamiento de datos desde el inicio — modelos privados, instancias enterprise de proveedores reconocidos o modelos locales desplegados en la infraestructura del cliente. Los datos de la organización no se usan para entrenar modelos externos. Las políticas de uso están documentadas y forman parte de las obligaciones contractuales, especialmente en sectores regulados como salud y educación.
Depende de la versión y el estado técnico de la plataforma. En Drupal 10 y 11 la mayoría de las capacidades son implementables sobre la arquitectura existente. En versiones anteriores evaluamos si conviene una capa de microservicios de IA en paralelo o si la modernización progresiva es el camino correcto. Lo determinamos en la sesión inicial antes del primer sprint.
Un chatbot genérico responde con el conocimiento del modelo de lenguaje base — que puede ser incorrecto, desactualizado o irrelevante para el contexto de la organización. Una arquitectura RAG conecta el modelo con el repositorio de contenido propio de la organización, indexado y actualizado en tiempo real. Las respuestas vienen del conocimiento verificado del cliente, no de internet. La diferencia en precisión y confiabilidad es significativa para entornos enterprise.
El programa Drupal AI Initiative define los estándares de integración IA en el ecosistema oficial de Drupal. Contribuir activamente con un FTE dedicado significa que conocemos el roadmap técnico antes de que sea público, que las implementaciones siguen el estándar oficial y que no quedan huérfanas en la próxima versión mayor. No somos consumidores del ecosistema — somos parte de quien lo construye.
¿Tiene un caso de uso de IA en su plataforma Drupal que no sabe por dónde empezar?
