Soluciones
Tu IA necesita un hogar — no solo una API key
¿Dónde se aloja realmente la IA en tu empresa?
ChatGPT en el navegador no es una estrategia. Cuando la IA responde a empleados, busca en documentos o toca tus sistemas, necesita infraestructura de confianza — como cualquier aplicación crítica.
el problema
La mayoría puede hacer un piloto en una semana. Casi ninguna puede operar IA en producción un año — con costes predecibles, ownership claro y confianza para escalar más allá de un equipo.
lo que abordamos
- Una base cloud diseñada para IA — no pegada al legacy
- Modelos gestionados o propios — con un camino claro entre ambos
- Capacidad que crece con la demanda — sin facturas sorpresa
- Una puerta de entrada para todos los modelos — fiabilidad integrada
- Visibilidad de qué hace la IA y cuánto cuesta
- Un roadmap de piloto a producción que tu consejo pueda seguir
Entregables
- Arquitectura de infraestructura objetivo
- Diseño de runtime e inferencia
- Plan de observabilidad y evaluación
- Modelo de coste y capacidad
- Roadmap de implementación
para quien
- — Líderes que saben que la IA importa pero no saben por dónde empezar técnicamente
- — Empresas que superan su primer experimento de IA
- — CTOs who need one standard for AI across the organisation
Evaluamos tu runtime actual, huella cloud y preparación operativa.
Soluciones · Radiografía
Infraestructura de IA
¿Dónde corre la IA?
La IA empresarial necesita más que un endpoint de modelo. Requiere entornos de ejecución que escalen, aíslen cargas, enruten tráfico, observen el comportamiento y controlen el coste — en cloud, Kubernetes, servicios gestionados e infraestructura privada.
el problema
La mayoría puede prototipar con una API key. Pocos pueden operar modelos, agentes y flujos de forma fiable — con SLOs, visibilidad de costes, aislamiento multi-entorno y un camino de piloto a producción.
lo que abordamos
- Landing zones cloud y multi-cloud para cargas de IA
- Modelos gestionados (Bedrock, Azure AI) e inferencia self-hosted en nodos GPU
- Patrones Kubernetes (EKS/AKS), serverless e inferencia vLLM/TGI
- Gateways de IA, enrutado de modelos, cadenas de fallback y circuit breakers
- OpenTelemetry, pipelines de eval, LLMOps y monitorización de drift
- Escalado horizontal, aislamiento multi-tenant y FinOps para gasto en tokens
Entregables
- Arquitectura de infraestructura objetivo
- Diseño de runtime e inferencia
- Plan de observabilidad y evaluación
- Modelo de coste y capacidad
- Roadmap de implementación
para quien
- / Equipos de plataforma que construyen capacidades internas de IA
- / Empresas que pasan de PoC a producción regulada
- / CTOs que estandarizan la ejecución de IA entre unidades de negocio
Evaluamos tu runtime actual, huella cloud y preparación operativa.