Desarrollo de modelos de IA/ML
Modelos construidos para una decisión concreta, evaluados contra ella y desplegados donde se toma esa decisión.
Un modelo que puntúa bien fuera de línea y nunca llega a producción ha costado dinero y no ha cambiado nada. Partimos de la decisión que el modelo debe mejorar, definimos qué significa que funcione en esos términos y tratamos el serving, la monitorización y el reentrenamiento como parte de la construcción, no como una fase posterior.
Qué obtienes
Evaluado sobre tu decisión
El éxito se mide por el resultado que el modelo debe mejorar, no solo por una cifra de precisión.
Serving incluido
Inferencia, versionado y vuelta atrás diseñados junto al modelo, así el despliegue no es otro proyecto.
Vigilado tras el lanzamiento
Monitorización de deriva y de calidad de datos, porque un modelo se degrada en silencio en vez de fallar de forma ruidosa.
Cómo lo ejecutamos
Las mismas cuatro etapas, se llame como se llame el proyecto. Cada una termina con algo que puedes revisar, no solo con un informe de estado.
- 01
Descubrimiento
Seguimos el trabajo de principio a fin y anotamos dónde se detiene, espera o se vuelve a teclear. Tienes un plan por fases y un marco de coste antes de que nadie escriba código.
- 02
Arquitectura
Las decisiones importantes se toman de forma explícita y se registran con las alternativas valoradas, para que el criterio sobreviva a quien lo tomó.
- 03
Entrega incremental
El trabajo llega a usuarios reales en cortes publicables. El camino a producción está automatizado desde la primera semana y la vuelta atrás está ensayada.
- 04
Traspaso u operación
Runbooks, paneles y procedimientos de guardia van con el sistema. A partir de ahí, o lo asumes tú o seguimos operándolo con un servicio gestionado.
Preguntas que nos hacen
Muchas veces un modelo alojado con buena recuperación y evaluación es la respuesta correcta, y sale más barato. Preferimos establecerlo pronto antes que entrenar algo que no hacía falta.
¿Es este tu problema?
Descríbelo en un párrafo. Si encaja mejor otro servicio, te lo diremos.
¿No sabes cuál necesitas?
Describe el problema en un párrafo y te diremos qué servicio se aplica realmente.