Desarrollo de IA

Empiece por una tarea frecuente, que la mayoría de las veces tenga una respuesta correcta clara y que hoy requiera un esfuerzo real, como clasificar solicitudes o extraer datos de documentos. Evite empezar por el problema más difícil o más visible. Le ayudamos a listar candidatos, puntuarlos por valor, preparación de los datos y riesgo, y elegir uno que pueda mostrar resultados por sí solo. Nuestra evaluación de preparación para la IA lo hace de forma estructurada.

Los factores principales son el estado de sus datos, el número de sistemas que hay que integrar, la precisión que debe alcanzar el sistema y cuánta revisión humana necesita el proceso. Los costos de operación también cuentan: uso de modelos, alojamiento y monitorización. Estimamos tras una breve fase de descubrimiento, separamos el costo de desarrollo del costo de operación y mostramos cómo varía este último con el volumen, para que no haya sorpresas después.

Primero llega un prototipo sobre sus datos, para que pueda juzgar los resultados antes de comprometerse con el desarrollo completo. El plazo hasta producción depende del acceso a los datos, de las revisiones de seguridad, de las integraciones implicadas y de cuánto haya que corregir según la evaluación. El acceso a los datos y las aprobaciones suelen ser el paso más largo. Los planificamos pronto y le damos un calendario tras el descubrimiento.

Sus datos permanecen en entornos que usted aprueba. Preferimos ejecutar los modelos en su propia cuenta en la nube o mediante servicios empresariales de modelos que no se entrenan con sus datos. Acordamos qué datos puede ver el sistema, enmascaramos los datos personales cuando la tarea lo permite y registramos los accesos. Los datos usados para la evaluación se almacenan con las mismas reglas que los datos de producción.

Antes de desarrollar acordamos con su equipo un conjunto de evaluación: ejemplos reales con las respuestas que esperan sus expertos. Cada versión del sistema se puntúa con él, y los revisores comprueban una muestra de los casos más difíciles. Usted decide el umbral para la publicación. En producción seguimos midiendo y derivamos los casos inciertos a una persona en lugar de adivinar.

Trabajamos con modelos comerciales como los modelos GPT de OpenAI, Anthropic Claude y Google Gemini, con modelos abiertos como Meta Llama y Mistral, y con aprendizaje automático clásico cuando encaja mejor. Elegimos para cada tarea según la calidad, el costo, la latencia y dónde puede ejecutarse el modelo. Diseñamos para que el modelo pueda cambiarse más adelante. Mencionar un proveedor no implica una alianza con él.

La propiedad intelectual del trabajo que desarrollamos para usted es suya desde el primer commit, sin ningún trámite de cesión al final. Esto incluye el código, los prompts, los conjuntos de evaluación y los modelos ajustados producidos para usted, y sus datos siguen siendo suyos. Las herramientas de XSIS que ya existían antes siguen siendo nuestras y se le conceden bajo licencia. Los modelos y servicios de terceros siguen sujetos a sus propias licencias, que le detallamos para que sepa qué permite cada componente.

Los sistemas de IA requieren atención continua: los datos cambian, los modelos se actualizan y aparecen casos nuevos. Podemos monitorizar la calidad y el costo, revisar los casos marcados, actualizar prompts o modelos y repetir el conjunto de evaluación antes de cada cambio. Esto puede formar parte de un acuerdo de soporte o traspasarse a su propio equipo con el manual de operación y formación.

Solo si usted lo acepta. Le indicamos qué herramientas usaríamos, cómo tratan el código y los datos, y si algo sale de su entorno. Si lo prefiere, trabajamos sin ellas. El código escrito con ayuda de IA pasa por la misma revisión y las mismas pruebas que cualquier otro, y el ingeniero que lo entrega es responsable de él.