Consultoría de inteligencia artificial, ML y datos hasta producción

Aplicaciones de LLM que se ganan el sueldo

Copilotos, búsqueda, resúmenes y flujos documentales vinculados a KPI medibles. Entregamos funcionalidades que mueven las métricas, no demos que se estancan en el piloto.

RAG que de verdad recupera

Recuperación híbrida, reranking, evaluación y observabilidad. Ajustamos con sus datos, sus consultas y sus criterios de aceptación, no con benchmarks de juguete.

MLOps que escala

Entrenamiento reproducible, registros de modelos, despliegues en sombra y monitorización de deriva y sesgo. Cada modelo tiene un camino claro del notebook a producción.

Plataformas de datos que resisten

Stack de datos moderno sobre Snowflake, BigQuery o Databricks. ELT con dbt, contratos entre equipos y linaje en el que pueden confiar tanto sus auditores como sus analistas.

Atentos al Reglamento de IA de la UE + NIST AI RMF

Clasificación de riesgos, avisos de transparencia, documentación técnica y supervisión humana integrados en el producto conforme al Reglamento de IA de la UE y al NIST AI Risk Management Framework, no añadidos justo antes de una auditoría. Atentos a las leyes estatales (Colorado AI Act 2026, NYC AEDT, normas ADM de la CCPA).

Evaluaciones como hábito

Conjuntos de datos de referencia, regresiones automatizadas y evaluaciones offline en cada cambio de prompt y de modelo. La calidad es un número, no una sensación.

Precio cerrado

Para pruebas de valor de IA acotadas, pilotos de RAG y construcción de plataformas de datos con criterios de aceptación claros y una fecha límite fija.

Tiempo y materiales

Para productos de IA en evolución en los que los prompts, los modelos y las métricas cambian cada semana. Squad sénior, demos semanales y revisiones mensuales de capacidad.

Equipo dedicado

Un squad de IA y datos de larga duración integrado en su organización de producto, responsable de la calidad de los datos, el ciclo de vida de los modelos y la documentación de cumplimiento.

FinTech

La puntuación de fraude en tiempo real exige modelos de ML que evalúen más de 200 variables por transacción en menos de 50 ms. Entrenamos modelos de gradient boosting (LightGBM, XGBoost) y redes neuronales con historiales de transacciones, huellas de dispositivo y biometría del comportamiento, y los desplegamos mediante feature stores (Feast) y servidores de inferencia de baja latencia (TorchServe, Triton) que cumplen los requisitos de SLA de las entidades financieras.

Modelos de riesgo crediticio para decisiones de préstamo, predicción del CLV para la segmentación de clientes y modelos de monitorización de transacciones AML que usan redes neuronales de grafos para detectar redes de blanqueo de capitales son aplicaciones de IA en producción que desarrollamos y mantenemos para clientes de FinTech. Diseñamos marcos de gobernanza de modelos con fichas de modelo (model cards), evaluación de sesgo sobre atributos protegidos y documentación de explicabilidad regulatoria para los requisitos de gestión del riesgo de modelos de la OCC y la FCA. Véase FinTech.

HealthTech

La IA de imagen médica para el triaje en radiología, el análisis de portaobjetos de patología y el cribado oftalmológico requiere pipelines de datos conformes con DICOM, planificación regulatoria de FDA SaMD y estudios de validación clínica antes del despliegue. Construimos pipelines de análisis de imagen con PyTorch sobre el framework MONAI, implementamos flujos de desidentificación conformes con los métodos Safe Harbor y Expert Determination de HIPAA, y diseñamos protocolos de estudios clínicos aprobados por un IRB para validar el rendimiento de la IA.

Los sistemas de PLN clínico extraen datos estructurados de notas clínicas no estructuradas para la codificación ICD-10, la analítica de salud poblacional y el reclutamiento en ensayos clínicos, con modelos adaptados al dominio y ajustados sobre texto clínico (BioBERT, ClinicalBERT). Implementamos pipelines de PLN conformes con HIPAA con preprocesamiento de desidentificación y registro de auditoría, y diseñamos flujos de anotación con revisión de expertos clínicos para garantizar la calidad de las etiquetas de referencia. Véase HealthTech.

E-commerce y retail

Los sistemas de recomendación que generan entre el 35 y el 40 % de los ingresos del e-commerce requieren inferencia en tiempo real sobre las señales de comportamiento de la sesión, no solo sobre datos históricos de compra. Construimos arquitecturas de recuperación y ranking en dos etapas: una capa rápida de recuperación por vecinos más cercanos aproximados (ANN) con FAISS o ScaNN que recupera 100 candidatos en menos de 5 ms, seguida de un modelo de ranking que puntúa los candidatos con variables orientadas al negocio (margen, inventario, actualidad) antes de servir la lista final ordenada.

Los modelos de precios dinámicos optimizan el momento de las rebajas para inventario perecedero, la asignación de descuentos promocionales entre segmentos de clientes y la igualación de precios de la competencia en tiempo real mediante pipelines de scraping y modelos de elasticidad de precios. Implementamos infraestructura de pruebas A/B para experimentos de precios con grupos de control adecuados y pruebas de significación estadística, midiendo el impacto incremental en los ingresos y no el precio medio de venta. Véase E-commerce.

Fabricación e industria

Los modelos de mantenimiento predictivo reducen entre un 30 y un 50 % las paradas imprevistas al detectar firmas de fallo de los equipos en series temporales de sensores antes de que se manifiesten como averías. Construimos modelos de detección de anomalías basados en LSTM y Transformer para flujos de sensores de vibración, temperatura y presión, desplegamos la inferencia en dispositivos edge (NVIDIA Jetson, PC industriales) para alertas en menos de un segundo sin la latencia de ida y vuelta a la nube, y los integramos con los CMMS (sistemas informatizados de gestión del mantenimiento) para generar automáticamente órdenes de trabajo cuando las puntuaciones de anomalía superan los umbrales.

Los sistemas de inspección de calidad con visión artificial sustituyen la inspección visual manual en las líneas de producción con matrices de cámaras que procesan más de 100 fotogramas por segundo mediante modelos de detección de defectos (YOLO, Detectron2) que detectan defectos superficiales, desviaciones dimensionales y errores de montaje que los inspectores humanos pasan por alto por fatiga. Diseñamos flujos de recopilación de datos de entrenamiento, herramientas de anotación y pipelines de aprendizaje activo que mejoran continuamente la precisión del modelo a medida que aparecen nuevos tipos de defecto.

Logística y cadena de suministro

Los modelos de previsión de demanda para la planificación de la cadena de suministro usan técnicas jerárquicas de series temporales (Temporal Fusion Transformer, Prophet, ARIMA con variables exógenas) que tienen en cuenta los calendarios promocionales, la estacionalidad y las señales externas de demanda (clima, indicadores económicos). Construimos pipelines de previsión que generan previsiones de demanda por artículo, ubicación y semana a escala (millones de SKU), integrados con sistemas ERP para generar automáticamente pedidos de compra cuando los niveles de inventario superan los puntos de reposición. Véase Logística.

La optimización de rutas con algoritmos de grafos potenciados por ML reduce el coste de entrega de última milla por paquete al identificar la secuencia óptima de paradas bajo restricciones del mundo real (ventanas horarias, capacidad del vehículo, pausas obligatorias de los conductores). Construimos API de optimización de rutas con OR-Tools y solvers comerciales (Gurobi), reforzadas con predicción mediante ML de las distribuciones de tiempo de entrega a nivel de dirección, lo que mejora la precisión de la hora estimada de llegada en las interfaces de seguimiento de cara al cliente.

IA para SaaS y empresas

La integración de IA generativa en productos SaaS (escritura asistida por IA, autocompletado de código, preguntas y respuestas sobre documentos, búsqueda inteligente) requiere una infraestructura sólida de orquestación de LLM, versionado de prompts y validación de salidas que va más allá de las llamadas directas a la API. Construimos capas de orquestación de LLM con LangChain y LlamaIndex con análisis de salidas estructuradas, implementamos sistemas de gestión de prompts con capacidad de pruebas A/B para la optimización continua y diseñamos pipelines RAG con bases de datos vectoriales (Pinecone, pgvector) que anclan las respuestas del LLM en las bases de conocimiento de la empresa.

Las funcionalidades de IA empresarial deben abordar la privacidad de los datos (los datos de los clientes no deben usarse para entrenar modelos de proveedores de LLM de terceros), la latencia (el tiempo de respuesta de la IA generativa no debe degradar la velocidad percibida del producto) y el coste (los costes de la API de LLM a escala pueden superar los de la infraestructura). Diseñamos arquitecturas de LLM optimizadas en costes con enrutamiento inteligente entre modelos de nivel GPT-4 para tareas complejas y modelos más pequeños (Llama 3, Mistral) para tareas rutinarias, con caché semántica para evitar llamadas redundantes y costosas a la API.

Cuándo ajustar un modelo y cuándo usar la API de GPT-4

Usar la API de GPT-4 es la opción adecuada para tareas de propósito general en las que la precisión específica del dominio no es crítica, el time-to-market es primordial y el coste por consulta es aceptable con el volumen previsto. El ajuste fino de modelos de código abierto (Llama 3 70B, Mistral 7B) se justifica económicamente cuando se procesan más de 1 millón de tokens al día (el coste de la API supera el de alojar GPU), se necesita una latencia de inferencia inferior a 500 ms, se requiere que los datos permanezcan on-premise por motivos de cumplimiento o se necesita un formato de salida consistente que la ingeniería de prompts por sí sola no logra de forma fiable.

Las técnicas de ajuste fino eficiente en parámetros LoRA y QLoRA reducen entre un 80 y un 90 % la memoria de GPU y el tiempo de entrenamiento necesarios para ajustar modelos grandes, lo que hace accesible el ajuste fino en una sola GPU A100 o en instancias spot de la nube. Diseñamos pipelines de ajuste fino, curamos conjuntos de datos de entrenamiento específicos del dominio y realizamos evaluaciones comparativas sistemáticas del modelo ajustado frente a la referencia de GPT-4 en su tarea concreta antes de comprometer la inversión en infraestructura.

LLM de código abierto frente a modelos propietarios

Los LLM de código abierto (Llama 3, Mistral, Falcon, Qwen) le dan control total sobre el tratamiento de los datos, permiten despliegues offline y aislados de la red (air-gapped), eliminan los costes de API por token a escala y pueden personalizarse sin permiso del proveedor. Los modelos propietarios (GPT-4, Claude, Gemini Ultra) ofrecen un rendimiento de vanguardia en tareas de razonamiento complejo, no requieren gestionar infraestructura y permiten llegar antes al piloto.

La decisión depende de los requisitos de sensibilidad de sus datos, el volumen de inferencia, los benchmarks de rendimiento en sus tareas concretas y la capacidad de IA de su organización. En sanidad y servicios financieros, con requisitos estrictos de residencia de datos, los modelos de código abierto desplegados en infraestructura privada suelen ser obligatorios. Para los equipos de producto que crean con rapidez funcionalidades asistidas por IA, las API propietarias con límites de uso sólidos y rendimiento consistente suelen ser el punto de partida pragmático.

Inferencia de IA on-premise frente a GPU en la nube

La inferencia en GPU de la nube (AWS SageMaker, GCP Vertex AI, Azure ML) es óptima para cargas variables, proyectos piloto y equipos sin experiencia en la gestión de clústeres de GPU, con costes de $2–8/hora por GPU A100. La inferencia on-premise resulta rentable cuando la utilización de la GPU supera de forma constante el 60 %, cuando los requisitos regulatorios prohíben enviar datos a proveedores de nube o cuando los objetivos de latencia de inferencia no se pueden cumplir con los viajes de ida y vuelta de una API en la nube.

Analizamos su perfil de carga, sus requisitos de residencia de datos y la proyección de costes a 3 años para recomendar la estrategia de infraestructura adecuada. Para la mayoría de las aplicaciones de IA empresarial, un enfoque híbrido (GPU en la nube para el entrenamiento de modelos y la inferencia por lotes, y instancias on-premise o de nube dedicada para el servicio en tiempo real de los modelos en producción) equilibra la eficiencia de costes con los requisitos de latencia y el cumplimiento normativo.