Fine-tuning de modelos grandes (GPT, Claude, Gemini)
Entrenamos modelos comerciales con tus datos para que generen respuestas específicas de tu sector, tu terminología y tus estándares de calidad.
Desarrollamos y entrenamos modelos de inteligencia artificial adaptados a tu caso de uso: desde fine-tuning de modelos grandes hasta modelos predictivos y soluciones open source que corren en tu infraestructura.
Entrenamos modelos comerciales con tus datos para que generen respuestas específicas de tu sector, tu terminología y tus estándares de calidad.
Modelos clásicos de ML para problemas concretos: predicción de demanda, detección de anomalías, clasificación, scoring. Soluciones robustas y explicables.
Desplegamos modelos de código abierto en tu propia infraestructura. Sin envío de datos a terceros, sin costes recurrentes de API y con total control.
No todos los problemas necesitan el mismo modelo. Evaluamos opciones y te recomendamos la solución más simple que resuelve tu caso.
El modelo no termina en el entrenamiento. Lo desplegamos en producción, monitorizamos su rendimiento y lo reentrenamos cuando hace falta.
Empezamos por entender el problema. No todos los casos necesitan deep learning ni modelos de millones de parámetros. A veces la solución más simple es la mejor. Evaluamos tus datos, definimos el enfoque técnico adecuado y entrenamos el modelo con métricas claras de éxito. Lo probamos en condiciones reales antes de desplegarlo.
No usamos un cañón para matar una mosca. Si un modelo predictivo clásico resuelve tu problema, no te vendemos fine-tuning de GPT.
Cada modelo se monitoriza y se reentrena con datos nuevos. La precisión mejora a medida que tu negocio genera más información.
Tanto si usas un modelo en la nube como en local, tú decides dónde corren tus datos y quién tiene acceso.
Modelos de clasificación de documentos jurídicos, extracción de entidades en contratos y predicción de resultados en procedimientos basada en histórico del despacho.
Predicción de demanda por producto y temporada, modelos de recomendación personalizados y scoring de clientes para campañas de fidelización.
Mantenimiento predictivo de maquinaria, control de calidad automatizado por visión artificial y optimización de procesos de producción.
Modelos predictivos para triaje de pacientes, detección de patrones en datos clínicos y clasificación automática de imágenes médicas.
Depende del tipo de modelo. Un modelo predictivo clásico puede funcionar con cientos de registros. Fine-tuning de LLMs necesita más, pero menos de lo que crees. Lo evaluamos en el diagnóstico inicial.
Sí. Los modelos open source se despliegan en tu infraestructura. Los modelos comerciales dependen del proveedor, pero siempre buscamos la opción que te dé más control.
Un modelo predictivo básico puede estar en producción en 4-6 semanas. Fine-tuning de LLMs depende del volumen de datos y la complejidad del dominio.
Lo sabremos antes de desplegarlo. Evaluamos con métricas claras durante el desarrollo. Si no alcanza el umbral de calidad, ajustamos el enfoque antes de pasar a producción.