MLOps · AI Ops
La especialidad: MLOps y AI Ops
La mayoría de los proyectos de inteligencia artificial no fracasan en el modelo. Fracasan en todo lo que viene después: los datos que cambian, el despliegue que nadie puede repetir, el costo que nadie está mirando.
Del cuaderno a producción
Modelos que corren fuera de la laptop de alguien: empaquetados, versionados y desplegables por cualquiera del equipo.
Canalizaciones reproducibles
Entrenamiento, evaluación y despliegue automatizados, con los datos y el código versionados juntos para que un resultado se pueda repetir en seis meses.
Observabilidad y deriva
Monitoreo de calidad de datos y de deriva del modelo, con alertas que llegan antes que la queja del cliente.
Costo bajo control
Inferencia medida y presupuestada. Modelos locales donde tienen sentido, API donde vale la pena pagarla.
Cómo trabajamos
1. Diagnóstico
Una llamada y una revisión de lo que ya tiene. Salimos con un alcance escrito y un rango de precio, no con una propuesta de veinte páginas.
2. Primera entrega en semanas
Algo funcionando y en sus manos pronto, aunque sea una parte. Los proyectos que tardan meses en enseñar algo son los que se cancelan.
3. Medir y seguir
Instrumentamos lo que se entrega. Si el número no mejora, cambiamos el plan en lugar de defenderlo.