AI/ML
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Tiempo de respuesta
0+
Proyectos entregados
0+
Años en producción
Qué es
La IA generativa se refiere a modelos de lenguaje de gran escala y sistemas de difusión entrenados para producir contenido nuevo — texto, código, imágenes y datos estructurados — a partir de patrones aprendidos. Estos modelos pueden ser accedidos vía API, ajustados con datos propietarios o desplegados de forma privada dentro de su infraestructura.
Qué obtiene
La mayoría de los proyectos de IA generativa fracasan entre la prueba de concepto y la producción. La brecha no es el modelo — es la infraestructura circundante: gestión de prompts, validación de salidas, pipelines de recuperación, presupuestos de latencia y el costo de ejecutar inferencia a escala. Nosotros construimos el sistema completo, no solo el wrapper de API.
Trabajamos con GPT-4o, Claude 3.5, Mistral, Llama 3 y modelos de código abierto de Hugging Face. Nuestro equipo se encarga de la selección de modelos según sus restricciones de latencia, costo y privacidad de datos — y construye los pipelines de generación aumentada por recuperación (RAG) o los flujos de trabajo de ajuste fino que hacen que las salidas sean confiables en lugar de probabilísticas.
Los proyectos comienzan con un sprint de descubrimiento enfocado para mapear su caso de uso a la arquitectura adecuada, definir métricas de éxito e identificar requisitos de datos antes de que se escriba una sola línea de código de producción.
Capacidades clave
Cada contratación se delimita según sus requisitos — estas son las capacidades esenciales que aportamos.
Ingeniería de prompts y validación de salidas
IA multimodal — texto, imagen y datos estructurados
Orquestación de LLM con LangChain y LlamaIndex
Despliegue de modelos privados (on-prem o VPC)
Optimización de costos y latencia para inferencia a escala
Nuestro proceso
Un enfoque estructurado, liderado por ingeniería, que va desde la comprensión de sus objetivos hasta un sistema en producción — sin sorpresas en la entrega.
Contratación típica
8–16 SEMANAS
Mapeamos sus objetivos, restricciones e infraestructura existente. El alcance se define y los criterios de éxito se acuerdan antes de iniciar cualquier desarrollo.
Diseñamos el enfoque técnico, seleccionamos las herramientas adecuadas y producimos un plan de entrega por hitos sin ambigüedad.
Desarrollo iterativo con demos regulares. Revisiones de código, cobertura de pruebas y documentación se realizan en paralelo — no al final.
Lanzamiento a producción con configuración de monitoreo y documentación de transferencia. Nos mantenemos cerca durante las primeras semanas tras el lanzamiento.
Construido con
Preguntas frecuentes
La IA tradicional clasifica o predice basándose en datos etiquetados. La IA generativa — específicamente los modelos de lenguaje de gran escala y los modelos de difusión — produce contenido nuevo al aprender patrones de grandes corpus. La diferencia práctica: la IA generativa puede redactar documentos, escribir código, responder preguntas y generar salidas estructuradas que de otro modo habrían requerido un trabajo manual significativo.
Para la mayoría de los casos de uso en producción, un pipeline RAG bien diseñado sobre un modelo alojado (GPT-4o, Claude) es más rápido de construir y más económico de ejecutar que el ajuste fino. El ajuste fino tiene sentido cuando necesita un formato o estilo consistente, dispone de suficientes ejemplos etiquetados y la latencia o el costo de las llamadas API es prohibitivo. Evaluamos esto durante el descubrimiento y hacemos una recomendación respaldada por datos.
Un MVP enfocado — un caso de uso, un modelo, pipelines de grado de producción — normalmente cuesta $25,000–$50,000 en un período de 6–10 semanas. Los sistemas de nivel empresarial con múltiples casos de uso, ajuste fino, despliegue privado y monitoreo cuestan $80,000–$200,000+. Definimos el alcance de cada proyecto antes de comprometernos con un presupuesto.
Trabaje con nosotros
Comparte lo que estás construyendo — responderemos en un día hábil con preguntas o un esquema de propuesta.
