MLOps, LLMOps y FinOps
Infraestructura para operar modelos y agentes en producción: monitoreo, evaluaciones continuas, control de costos y enrutamiento inteligente entre modelos.
IA que funciona en producción hoy, mañana y con costos bajo control
El reto
Llevar un modelo a producción es el comienzo, no el final. Los modelos cambian, los datos cambian y los costos pueden crecer sin control.
Nuestra respuesta
Diseñamos la infraestructura que mantiene tus sistemas de IA precisos, seguros y eficientes con el tiempo: evaluaciones continuas, monitoreo y control de costos.
- Evaluación continua
- Observabilidad
- Costos bajo control
Cómo empezamos
- 01Evaluaciones automáticas en cada cambio
- 02Monitoreo de calidad, latencia y costo
- 03Optimización y escalamiento continuo
Así se ve en tu sector
Situación
Un modelo de riesgo pierde precisión con el tiempo y nadie lo nota a tiempo.
Qué hacemos
- Montamos monitoreo de desempeño y alertas de degradación.
- Automatizamos el reentrenamiento y la comparación con la versión vigente.
Resultado
Cada nueva versión se publica solo si supera a la anterior.
Situación
El asistente de la tienda usa el modelo más costoso para todas las consultas.
Qué hacemos
- Enrutamos cada consulta al modelo adecuado según su complejidad.
- Medimos consumo de tokens y latencia en tiempo real.
Resultado
Pagas solo por la capacidad que cada consulta necesita.
Situación
Los datos de pacientes no pueden salir hacia un proveedor externo.
Qué hacemos
- Desplegamos modelos open-weight en tu propia nube.
- Enmascaramos datos personales con guardrails.
Resultado
IA en producción con soberanía sobre los datos.
Ejemplo ilustrativo
Nuestro proceso
Evaluaciones Automáticas
Pruebas de precisión, alucinación y regresión que se ejecutan en cada cambio antes de llegar a producción.
Enrutamiento entre Modelos
Cada consulta va al modelo más adecuado según complejidad y costo, para pagar solo por la capacidad que necesitas.
Observabilidad y Trazabilidad
Monitoreo de latencia, consumo de tokens, historial de prompts y feedback de usuarios en tiempo real.
Despliegue y Escalamiento
Infraestructura en la nube o en tus propios servidores con contenedores, CI/CD y escalamiento automático.
Modelos Privados
Despliegue de modelos open-weight en tu propia nube cuando la privacidad o la soberanía de los datos lo exigen.
Guardrails y Protección de Datos
Capas de seguridad contra ataques y enmascaramiento de datos personales antes de que lleguen a un proveedor externo.
Lo que hemos logrado
En *Validate Health* llevamos a producción en Databricks modelos de costo por paciente que pasaron de 50% a 87,8% de confiabilidad, con MLflow, Unity Catalog y Model Serving, y en *Parallel Analytics*, *BTH* y *Semtel* hemos llevado datos y agentes a producción y los hemos mantenido funcionando. Esa experiencia operativa es la que nos permite diseñar infraestructura de IA confiable, medible y eficiente en costos.
