IA generativa y LLM, a medida.

Asistentes especializados, búsqueda documental, análisis de contratos, extracción de datos, generación de informes, soporte al cliente, procesamiento de correos electrónicos, copilotos, Voice AI o generación multimodal son algunos de los usos posibles. La arquitectura depende de la necesidad y de los datos implicados.

Un asistente a medida puede conectarse a sus datos, sus aplicaciones y sus reglas de negocio. Por eso no se limita a conversar: puede buscar, resumir, contextualizar y, si procede, desencadenar acciones en su sistema de información.

El RAG permite que un modelo busque información en los documentos o bases de datos de su empresa antes de generar la respuesta. Resulta especialmente adecuado para asistentes internos, bases de conocimiento, búsquedas en contratos y aplicaciones que exigen respuestas basadas en sus propias fuentes.

El RAG proporciona al modelo información actualizada en el momento de la consulta. El fine-tuning modifica su comportamiento a partir de ejemplos de entrenamiento. Según la necesidad, podemos recurrir a uno u otro, o combinar varios enfoques.

Podemos combinar RAG, fuentes controladas, prompts estructurados, reglas de respuesta, evaluaciones automatizadas, umbrales de confianza y validación humana. En los usos sensibles, el objetivo no es confiar ciegamente en el modelo, sino acotar con precisión lo que puede generar.

Sí, en función de la arquitectura elegida. Entre las opciones figuran servicios profesionales con políticas de datos adecuadas, entornos de nube privada o modelos de código abierto alojados en una infraestructura dedicada.

No existe un modelo que sea el mejor en todos los casos. Comparamos calidad, coste, latencia, idiomas, contexto, capacidades multimodales, confidencialidad y restricciones de alojamiento para seleccionar la arquitectura que realmente se ajuste al proyecto.

Sí. En los casos de uso importantes, conviene evaluar varios modelos con un conjunto de escenarios representativos. Así, la decisión puede basarse en mediciones concretas y no en la reputación general de un proveedor.

Dependen sobre todo del número de funcionalidades, de los datos que haya que conectar, de las integraciones, de los volúmenes y del nivel de industrialización. Un buscador documental específico y una plataforma de IA integrada en varios procesos son proyectos muy distintos.

Hacemos un seguimiento, entre otros aspectos, de los volúmenes, los tokens, los modelos utilizados, las estrategias de caché y la arquitectura RAG. También es posible recurrir a distintos modelos según la complejidad de las consultas, para no utilizar sistemáticamente el modelo más caro.