IA y machine learning: modelos pragmáticos, listos para producción
El machine learning es una inversión de negocio, no un proyecto de investigación. Construimos modelos ajustados a las restricciones que de verdad importan: latencia, coste, deriva y la realidad desordenada de tus datos.
¿No sabes si tu empresa está lista? Haz gratis la evaluación de preparación para la IA (12 preguntas)Qué obtienes
Cuándo encaja
- Tienes datos (aunque estén desordenados) y un flujo de trabajo en el que la precisión se puede medir
- Ya has superado la pregunta de «¿nos sirve la IA?» y necesitas ingeniería, no entusiasmo
- Las restricciones de latencia, coste o cumplimiento normativo hacen que la respuesta obvia («basta con llamar a GPT») sea errónea
- Quieres un modelo que puedas actualizar, monitorizar y entender, no una caja negra
Cuándo no
- Los datos son demasiado escasos o ruidosos para aprender de ellos, y nadie está dispuesto a arreglarlo
- El problema se resuelve realmente mejor con lógica determinista o con un producto SaaS
- La precisión no se puede medir, así que «mejor» siempre será cuestión de opiniones
Proceso
El discovery empieza con una auditoría de datos y una línea base: casi siempre un sistema sencillo de recuperación o zero-shot que el modelo sofisticado tiene que superar. Construimos el sistema de evaluación antes que el modelo, y a partir de ahí son las evaluaciones, no la intuición, las que guían las iteraciones. El MLOps se integra desde el primer despliegue, no se añade como un parche después.
Proceso de entrega completoPrecios
Discovery a precio cerrado (1–3 semanas). La implantación se hace a precio cerrado por hitos o, en proyectos más largos, con un equipo dedicado. Incluimos la modelización del coste de inferencia para que conozcas la economía unitaria antes del lanzamiento.
Ver modelos de colaboraciónCasos de éxito
Plataforma de banca móvil FinTech
Plataforma de banca móvil segura y con IA que da servicio a más de 500.000 usuarios, con transferencias instantáneas y autenticación biométrica.
Marketplace multivendedor
Marketplace escalable que procesa más de 10 millones de dólares al mes, con recomendaciones basadas en IA y gestión de inventario en tiempo real.
Preguntas frecuentes
- RAG, fine-tuning o agentes: ¿cómo elegimos?
- RAG cuando la respuesta está en tus documentos y la actualidad de la información importa. Fine-tuning cuando necesitas un formato, un tono o una capacidad de dominio concretos que los prompts no consiguen de forma fiable. Agentes cuando el flujo de trabajo necesita ejecutar acciones en varios sistemas. La mayoría de los sistemas en producción usan dos de los tres; pocos necesitan los tres.
- ¿Creáis modelos propios o usáis modelos existentes?
- Por defecto usamos modelos fundacionales existentes con recuperación y prompts, y suele ser lo acertado. Creamos modelos propios o les hacemos fine-tuning cuando hay un motivo medible de precisión, latencia o coste, y te enseñamos los números durante el discovery en lugar de optar por lo que resulte más interesante de construir.
- ¿Cómo gestionáis el MLOps y la deriva de los modelos?
- Registro de modelos, evaluación automática en cada release, paneles de deriva sobre datos de producción y disparadores de reentrenamiento vinculados a umbrales de evaluación. El objetivo es que la pregunta «¿se ha degradado el modelo?» la responda el panel, no la queja de un usuario.
- ¿Y HIPAA, SOC 2 y la residencia de datos?
- Hemos llevado modelos a producción en entornos regulados y lo tenemos en cuenta desde el principio: despliegues solo en VPC, logs de auditoría y proveedores de modelos elegidos según las reglas de residencia que realmente necesitas. El cumplimiento normativo forma parte de la arquitectura, no se añade al final.
Quién lo construye
Nuestro propio equipo, que trabaja desde nuestra oficina en Istočno Sarajevo, Bosnia y Herzegovina. Los ingenieros de tu llamada para definir el alcance son quienes lo construyen.
Conoce al equipo