Adaptar una IA a tus datos: preparación, evaluación, puesta en producción, seguimiento y mejora continua. Una IA útil, medida y mantenible.
Misión
Adaptar una IA a tus datos (embeddings, búsqueda semántica, RAG, clasificación…) y llevarla hasta producción: preparación → evaluación → puesta en marcha → seguimiento → mejora continua.
Etapa 1 — Datos
- —Recopilación, limpieza, deduplicación
- —Anonimización si es necesario (RGPD)
- —Esquema, fuentes de verdad, reglas de acceso
- —(Opción) anotación y conjuntos de ground truth
Etapa 2 — Baseline (pragmático)
- —Embeddings, índice y motor de búsqueda
- —Prompts de sistema y reglas de respuesta
- —Medición inicial (calidad, coste, latencia)
Etapa 3 — Calidad (medida)
- —Conjuntos de test y métricas
- —Análisis de errores (alucinaciones, falta de recall, ambigüedades)
- —Tests de robustez y guardarraíles
Etapa 4 — Producción (MLOps)
- —API, caché, indexación, seguridad
- —Trazabilidad (logs, fuentes, replay)
- —Monitorización de latencia, costes, tasa de fallos
Etapa 5 — Mejora continua
- —Feedback de usuarios
- —Actualización del índice, nuevos tests, iteraciones de prompts
- —Ajuste de umbrales y políticas
Resultado esperado
Un sistema de IA útil y mantenido: reproducible, auditable, y capaz de mejorar sin desviarse.