Servicios de desarrollo de IA que llegan a producción

Un caso de uso concreto y bien acotado suele llegar a un piloto en producción en 8 a 12 semanas: de dos a tres semanas para acordar el caso de uso, el acceso a los datos y los criterios de evaluación, y después construcción iterativa contra ese conjunto de evaluación. Los sistemas que tocan datos regulados, o que necesitan construir antes un pipeline de datos nuevo, se alargan — y lo acotamos de forma explícita en lugar de descubrirlo en el cuarto mes.

No siempre. Los sistemas generativos construidos sobre un modelo fundacional más recuperación sobre sus documentos existentes no necesitan ningún dato de entrenamiento. Los modelos predictivos sí necesitan histórico — normalmente un año o más de resultados etiquetados. Parte de la primera fase consiste en decirle con honestidad en cuál de las dos categorías está su problema.

Depende de la tarea, del presupuesto de latencia, de dónde está permitido tratar los datos y de lo que cuesta un fallo. Comparamos candidatos contra su conjunto de evaluación en lugar de recurrir por defecto al modelo que esté de moda, y diseñamos para que el modelo pueda cambiarse sin reescribir el sistema que lo rodea.

No se puede eliminar, así que se diseña alrededor: anclar las respuestas en material de origen recuperado y con citas, restringir las salidas a formatos estructurados, comprobarlas contra reglas antes de que lleguen al usuario, mantener a una persona en el circuito allí donde un error sale caro y monitorizar en producción para que la caída de calidad la detecte un panel y no un cliente.

Suyos. El código fuente, los prompts, los conjuntos de evaluación, las definiciones de infraestructura y la documentación son suyos, en sus repositorios, desde el primer commit. Construimos para entregar.