Llevar la IA a producción requiere un enfoque metódico, seguro y altamente estructurado. Nuestra propuesta se basa en un principio fundamental: Diagnóstico primero, tecnología después.
Acompañamos a las organizaciones a lo largo de todo el camino, garantizando que cada caso de uso se traduzca en un sistema estable, con costes bajo control y pleno cumplimiento normativo.
Para evitar enfoques ad-hoc y costosos errores de implementación, aplicamos el mismo patrón riguroso en todos nuestros proyectos de IA:
Analizamos evidencias reales de la fase de descubrimiento. Sin preferencias comerciales ni catálogos fijos.
Roadmap claro basado en puntos de dolor reales, definiendo el orden exacto de servicios e infraestructura.
Despliegue seguro mediante GitOps e Infraestructura como Código (IaC) replicable.
Dividimos nuestra oferta de valor en tres dominios especializados que cubren desde los modelos de lenguaje más avanzados hasta la optimización integral de los equipos de ingeniería de software.
El punto de entrada en los tres dominios es una consultoría de evaluación con un framework propio.
Llevamos a producción las capacidades de los modelos de lenguaje (LLMs) mediante una arquitectura sólida. Primero identificamos qué servicios necesita el cliente y, muy importante, en qué orden.
Servicios de evolución: observabilidad y calidad (framework y dashboard), industrialización cloud (CI/CD, multitenant, IaC), FinOps (coste por consulta) y evaluación de riesgos (registro y hardening).
Consultoría: evaluación estructurada en 6 dimensiones críticas (Datos, Experimentación y entrenamiento, Model registry y gestión, Despliegue e inferencia, Monitoring y operación, Trazabilidad y gobierno).
Implementación: despliegue automatizado mediante herramientas GitOps e Infraestructura como Código sobre nubes líderes (AWS o Google Cloud), integrando plataformas abiertas (como JupyterHub, MLflow, Kubeflow, Metaflow o Ray) o soluciones gestionadas corporativas (SageMaker/Vertex AI).
A diferencia de los dos dominios anteriores que llevan a producción lo que el cliente ya tiene, Agentic transforma la manera interna en que el propio equipo de ingeniería del cliente produce software e interactúa de forma continua con la IA:
Assessment: analiza las capacidades reales de la organización mediante marcos de trabajo avanzados, evaluando dimensiones esenciales: Personas, Proceso, Tecnología, Gobernanza y Delivery.
Programa de transformación: ejecución y acompañamiento a través de planes de Mentoring personalizados para liderazgos e ingenieros.
Del dato al modelo a producción, entendiendo el impacto en coste, calidad y escalabilidad.
IA aplicada y agentes, ciclos de vida ML/DL, arquitectura cloud AWS/Google Coud, Spec Driven Development y operación de plataformas a escala.
Diagnosticamos y recomendamos con criterio: evaluamos lo que se puede demostrar, no lo que se declara.
Ese es justo nuestro punto de partida. Partimos de lo que ya has construido y lo convertimos en un servicio fiable, medible y sostenible sobre AWS o Google Cloud. Si estás en una fase más temprana, te orientamos sobre qué conviene tener listo para sacarle el máximo partido a la evaluación.
Analizamos tu aplicación GenAI con un framework de 10 dimensiones en dos ejes: madurez de aplicación (caso de uso, datos, recuperación, modelos, prompting) y madurez operativa (evaluación, seguridad, observabilidad, costes, fiabilidad), con una puntuación de 0 a 3 en cada una. El resultado es un mapa claro de tu situación, los gaps priorizados y la recomendación del stack más adecuado.
Sí. Cuando el sistema usa agentes activamos un módulo de evaluación específico, porque los agentes plantean retos propios: el contexto que recibe el agente, la orquestación de su razonamiento, el gobierno de las herramientas que puede invocar y el control de los bucles y su coste. Lo evaluamos por separado para darte una foto precisa.
El diagnóstico prioriza y activa los servicios de evolución que cierran cada gap: observabilidad y calidad, industrialización y cloud, FinOps para IA y evaluación de riesgos y gobierno. Puedes abordarlos en paralelo o de forma secuencial según tus prioridades, y el roadmap te indica en qué orden tiene más sentido.
Sí, es nuestro dominio de MLOps. Evaluamos tu ciclo de vida ML con un framework de 6 dimensiones (datos, experimentación, registro de modelos, despliegue, monitorización y gobierno) y aterrizamos el diagnóstico en un blueprint desplegable, desde un montaje ligero para equipos pequeños hasta plataformas distribuidas con GPU, que implementamos sobre AWS o GCP con infraestructura como código y GitOps.
Los dos primeros dominios llevan a producción un producto de IA que ya tienes. Agentic SDLC es distinto: transforma cómo tu propia organización de ingeniería entrega software con IA, agentes y Spec Driven Development. Con el framework CDEF medimos tu capacidad actual y tu preparación, te situamos en un modelo de madurez de 0 a 5 y trazamos el roadmap de transformación.
Sobre AWS y Google Cloud. Recomendamos el stack más adecuado para tu caso (soluciones open source, AWS Bedrock o la Gemini Enterprise Agent Platform de Google) y lo implementamos con infraestructura como código y buenas prácticas de operación.
¿Necesitas ayuda con tu proyecto? Ponte en contacto con nosotros
¿Cómo podemos ayudarte?
Escríbenos con tu duda y tus datos de contacto y te responderemos lo antes posible.
