Reglamento de IA de la UE (AI Act) RGPD art. 22 Eval-driven Vendor-neutral
Nuestra integración de OpenAI y GPT lleva los modelos GPT de OpenAI a SaaS de producción con salidas estructuradas, function calling y arneses de evaluación: no demos. Cada proyecto se entrega con un documento de clasificación de riesgo del Reglamento de IA de la UE, la configuración ZDR del RGPD y un respaldo en Anthropic o en modelos autoalojados, para que nunca dependa de los precios o de la disponibilidad de un único proveedor.
Entregamos ingeniería de integración de OpenAI para cuatro perfiles de comprador: equipos de producto SaaS que añaden funciones basadas en GPT (extracción, clasificación, resumen, reranking de búsqueda); sectores regulados que exigen cumplimiento del Reglamento de IA de la UE y la configuración ZDR del RGPD; clientes empresariales que construyen asistentes de IA internos sobre corpus privados; y plataformas que sustituyen flujos de revisión manual por automatización con LLM. La neutralidad respecto al proveedor está integrada: cada integración pasa por una capa de abstracción que permite cambiar entre OpenAI, Anthropic y modelos autoalojados sin reescribir la lógica de la aplicación.
Retos
Los prompts de los usuarios suelen contener nombres, correos electrónicos y datos de salud. Implementamos la detección y el enmascaramiento de PII y la configuración de endpoints ZDR antes de que cualquier prompt salga del perímetro.
El gasto en tokens se dispara de forma impredecible sin presupuestos por funcionalidad ni alertas de anomalías. Instrumentamos cada llamada a un modelo con métricas de recuento de tokens y alertamos antes de que se superen los presupuestos mensuales.
Los modelos GPT-4 alucinan ante una recuperación poco especificada o instrucciones ambiguas. Anclamos las respuestas con RAG, usamos salidas estructuradas para acotar el formato y condicionamos el avance a las puntuaciones de fidelidad de RAGAS.
La entrada controlada por el usuario incrustada en los prompts de sistema crea vectores de inyección. Aplicamos esquemas estructurados, delimitadores explícitos, validación de la salida y conjuntos de pruebas adversarias en el CI.
Los cambios de prompts se despliegan sin controles de calidad y degradan las salidas en silencio. Construimos arneses de evaluación basados en RAGAS y exigimos que las evals se superen como condición para fusionar en el CI.
Los reguladores esperan una clasificación de riesgo documentada antes de que las funciones de IA salgan a producción. Hacemos el taller de clasificación el primer día y producimos un expediente técnico, no una hoja de cálculo.
Soluciones
Generación aumentada por recuperación sobre documentos internos, bases de conocimiento y bases de datos, con pgvector o Qdrant, atribución de fuentes y controles de alucinaciones.
Agentes GPT que llaman a APIs internas, bases de datos y herramientas, con esquemas tipados, lógica de reintentos y puertas de aprobación con intervención humana para las acciones sensibles.
Análisis de documentos, extracción de formularios y clasificación con modo JSON y validación de esquemas con Pydantic, en sustitución de los flujos de revisión manual.
Pipelines de moderación que combinan la Moderation API de OpenAI con clasificadores propios para las categorías de política específicas de cada plataforma.
Búsqueda híbrida BM25 + embeddings con reranking basado en GPT, que mejora de forma notable la relevancia en catálogos, bases de conocimiento y búsqueda de código.
Capa de enrutamiento neutral respecto al proveedor que despacha a OpenAI, Anthropic o modelos autoalojados según el tipo de tarea, el presupuesto de costes y el SLA de latencia.
Stack
OpenAI GPT-4.1, GPT-4o, Whisper, Structured Outputs, Assistants API, Embeddings, LangChain, LlamaIndex, pgvector, Qdrant, LangSmith, Ragas, FastAPI, Python.
Cumplimiento
Alineado con el RGPD · Reglamento de IA de la UE contemplado · apto para SOC 2 · apto para HIPAA · CCPA contemplada
Comunes: OWASP LLM Top 10, refuerzo frente a la inyección de prompts, SBOM de las dependencias de los modelos.
Casos
Clientes nativos de firma electrónica para iOS y Android con un CRM en Symfony + React para un despacho de abogados internacional: onboarding con KYC y una cadena de evidencias defendible para asuntos de EE. UU. y la UE.
Plataforma social en producción, en App Store y Google Play, activa en EE. UU. y la UE, con Radar geolocalizado, mensajería cifrada y economía virtual.
Plataforma web de marketplace inmobiliario con CMS de anuncios, búsqueda y consola de administración B2B para operadores de EE. UU. y la UE.
Por qué YuSMP
Integramos OpenAI, Anthropic, Mistral y modelos autoalojados mediante un router unificado, para que pueda cambiar de proveedor sin reescribir la lógica de la aplicación.
Ningún prompt se despliega sin una evaluación de regresión. Las métricas RAGAS, las comparaciones con conjuntos de referencia y los benchmarks específicos del negocio se ejecutan en CI en cada merge.
Toda colaboración de IA empieza con un taller de clasificación de riesgos. Los sistemas de alto riesgo reciben planes de evaluación de la conformidad; los de riesgo limitado, plantillas de información de transparencia.
Preguntas frecuentes
Configuramos endpoints de API de retención cero de datos (ZDR) cuando están disponibles, implementamos la detección y el enmascaramiento de PII con Microsoft Presidio o modelos NER propios antes de que los prompts salgan de nuestro perímetro, y enrutamos los datos personales de la UE exclusivamente a través de Azure OpenAI con endpoints de la región de la UE y sin registro.
Los endpoints ZDR indican a OpenAI que no almacene ningún dato de las solicitudes de API más allá de la respuesta inmediata. Están disponibles en modelos seleccionados mediante un acuerdo de API. Documentamos la configuración ZDR en su acuerdo de tratamiento de datos y la incluimos en el expediente técnico del Reglamento de IA de la UE.
Implementamos caché semántica (GPTCache o una basada en Redis a medida) para evitar volver a consultar prompts idénticos, elegimos niveles de modelo según la tarea (gpt-4o-mini para el enrutamiento, gpt-4o para el análisis), fijamos presupuestos de max_tokens, monitorizamos en tiempo real el gasto en tokens por funcionalidad y alertamos ante anomalías.
Construimos un arnés de evaluación antes de escribir el primer prompt: preguntas y respuestas de referencia (golden set), métricas de RAGAS para la calidad de la recuperación y métricas de negocio específicas de cada funcionalidad. Cada cambio en una plantilla de prompt ejecuta la suite de evaluación en el CI. Ningún prompt se despliega sin una puerta de regresión.
Hacemos un taller estructurado sobre la finalidad prevista, la población de usuarios, la autonomía de decisión y el sector para asignar el nivel de riesgo correcto. Los sistemas de alto riesgo (puntuación de CV, apoyo a decisiones médicas) reciben un plan de evaluación de la conformidad; los de riesgo limitado, avisos de transparencia. La clasificación se documenta en un expediente técnico.
RAG para corpus dinámicos en los que importa la atribución de fuentes: documentos legales, catálogos de producto, bases de conocimiento de soporte. Ajuste fino para un tono, un formato o un vocabulario de dominio estables que RAG por sí solo no puede producir de forma fiable. Recomendamos RAG primero y evaluamos el ajuste fino solo cuando RAG se estanca.
Esquemas de salida estructurados (modo JSON + Pydantic), separación clara entre el contenido de sistema y el de usuario con delimitadores explícitos, validación del esquema de salida, conjuntos de pruebas de inyección adversaria en el CI y monitorización de patrones de salida anómalos en producción.
Sí. Implementamos un router de modelos que despacha a OpenAI, Anthropic Claude, Mistral o un modelo autoalojado según el tipo de tarea, el presupuesto de costes y el SLA de latencia. La capa de aplicación llama al router, no a un modelo concreto, de modo que cambiar de proveedor no exige modificar el código de la aplicación.
Respuesta en 1 día hábil. NDA a petición.
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