Ingeniería de IA & Desarrollo de Plataformas
Ingeniería integral de IA: LLM, RAG, agentes de IA, fine-tuning, visión por computadora, analítica predictiva, MLOps e infraestructura de IA. Desde la estrategia hasta la producción...
4-8 semanas desde prototipo hasta producción, dependiendo de la complejidad
Lo Que Entregamos
Integración LLM y Pipelines RAG
Sistemas de generación aumentada por recuperación construidos sobre sus datos, con bases de datos vectoriales, pipelines de embedding y búsqueda semántica: desplegados en su propia infraestructura.
Desarrollo de Agentes de IA
Agentes de IA personalizados para automatización interna, soporte al cliente, revisión de código y análisis de datos: con barreras de seguridad, revisión humana y monitoreo de precisión.
Fine-Tuning y Entrenamiento de Modelos
Modelos afinados con datos de su dominio para tareas especializadas: clasificación, extracción, resumen: con evaluación comparativa y despliegue en producción.
Arquitectura de Plataforma de IA
Diseño integral de plataforma de IA: APIs de inferencia, model serving, pipelines de orquestación, monitoreo y optimización de costos para cargas de trabajo de IA en producción.
Visión por Computadora
Detección de objetos, clasificación de imágenes, OCR y analítica de video con YOLO, EfficientNet y Vision Transformer. Desplegado en dispositivos edge y en la nube.
Analítica Predictiva y Machine Learning
Pronóstico de series temporales, detección de anomalías, segmentación de clientes y sistemas de recomendación con XGBoost, LightGBM y modelos ensemble.
MLOps e Infraestructura de IA
Pipelines de entrenamiento automatizados, registro de modelos, pruebas A/B, monitoreo de deriva y CI/CD para ML. Desplegado en Kubernetes con Kubeflow o MLflow.
Consultoría de Estrategia de IA
Evaluación de preparación para IA, descubrimiento de casos de uso, análisis de ROI y hoja de ruta de implementación. Decisiones de construir vs comprar basadas en sus datos reales.
IA Conversacional y Chatbots
Chatbots impulsados por LLM con integración multicanal (Web, WhatsApp, Telegram), manejo de contexto multi-turno y conectividad con sistemas backend.
Ingeniería de Datos para IA
Pipelines ETL/ELT, lagos de datos, almacenes de características y procesamiento de datos no estructurados. Datos preparados y listos para entrenamiento e inferencia de IA.
Pruebas de Seguridad de IA
Pruebas de inyección de prompts, simulación de ataques adversariales, pruebas de extracción de modelos y evaluación de fuga de datos. Informe de remediación con hoja de ruta de implementación.
IA de Voz y Habla
Speech-to-text (STT), text-to-speech (TTS), agentes de voz y análisis de sentimiento de voz con Whisper, ElevenLabs y modelos personalizados.
Sistemas Multi-Agente
Arquitectura multi-agente con asignación de roles, comunicación entre agentes y orquestación de tareas complejas. Desplegado con LangGraph, CrewAI u orquestación personalizada.
Base de Datos Vectorial y Búsqueda
Soluciones de base de datos vectorial con Pinecone, Weaviate, Qdrant y Milvus. Pipelines de embedding optimizados, búsqueda híbrida y caché semántico para RAG en producción.
IA en Edge y ML en Dispositivo
Despliegue de modelos de IA en dispositivos edge: TensorFlow Lite, ONNX Runtime, CoreML. Optimizado para baja latencia y operación sin conexión.
Generación de Datos Sintéticos
Genere datos sintéticos para entrenamiento de modelos cuando los datos reales son escasos o sensibles. Preserva la distribución estadística y características de los datos originales.
Optimización de Costos de IA
Optimización del costo de inferencia: cuantización, pruning, destilación, caché y selección de modelo por tarea. Reduzca los costos operativos de IA en un 40-70%.
Nuestro Proceso
Evaluación de preparación para IA y descubrimiento de casos de uso (Semana 1)
Arquitectura de solución y selección de modelo (Semana 2)
Desarrollo de prototipo y pruebas comparativas (Semana 3-4)
Integración con sistemas existentes y pipelines de datos (Semana 5-6)
Despliegue en producción con monitoreo y barreras de seguridad (Semana 7-8)
Monitoreo de rendimiento e iteración (En curso)
Entregables
- ✓Evaluación de preparación para IA y recomendación de casos de uso
- ✓Pipeline o agente de IA listo para producción desplegado
- ✓Informe de evaluación del modelo con benchmarks
- ✓Documentación de integración y especificaciones de API
- ✓Panel de monitoreo de precisión y rendimiento
- ✓Documentación de capacitación para su equipo
Stack Tecnológico
Preguntas Frecuentes
¿Qué ROI podemos esperar de la ingeniería de IA?
La mayoría de los clientes ven una reducción del 40-70% en el tiempo de procesamiento manual dentro del primer trimestre. Construimos un modelo de ROI proyectado antes de escribir cualquier código.
¿Usan modelos de código abierto o APIs comerciales?
Depende del caso de uso. Evaluamos ambos según latencia, precisión, costo y requisitos de seguridad de datos. Para datos sensibles, desplegamos modelos de código abierto en su infraestructura.
¿Cómo previenen las alucinaciones de IA en producción?
Barreras de seguridad, supervisión humana para tareas críticas, RAG con fuentes de datos verificadas y monitoreo continuo de precisión con sus datos reales.
¿Hacen visión por computadora?
Sí. Detección de objetos, OCR, analítica de video con YOLO y Vision Transformer. Desplegado en la nube o en dispositivos edge según requisitos.
¿Está optimizado el costo operativo de IA?
Sí. Cuantización, pruning, caché y selección de modelo por tarea. Los clientes típicamente reducen los costos de inferencia en un 40-70% después de la optimización.
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