LO ESENCIAL
¿Necesita tu negocio entrenar un modelo de IA propio?
No siempre. Primero estudiamos la tarea y los datos. Conectar documentación mediante RAG, usar un modelo pequeño o ajustar un modelo existente puede resolver el caso con menos recursos que entrenar desde cero.
Un ejemplo de alcance
Esta estructura orienta la conversación. Los entregables, cantidades y calendario definitivos se acuerdan en tu presupuesto.
- Evaluación de viabilidad con una tarea y ejemplos concretos.
- Prototipo de consulta documental o adaptación del modelo cuando se justifique.
- Pruebas de calidad, coste por tarea y documentación del sistema.
Qué necesitamos de ti
Ejemplos de entrada y salida, documentos que puedas utilizar y restricciones de privacidad, tiempo y recursos.
Cómo se revisa y se aprueba
Comparamos una solución sencilla con la alternativa propuesta. Un modelo grande (LLM) o pequeño (SLM) se elige por la tarea; entrenar desde cero no es el punto de partida por defecto.
Qué puede ir aparte
Infraestructura, licencias, preparación adicional de datos y consumo, según la solución.
Qué queda en tus manos
Documentamos fuentes, permisos, configuración y limitaciones. Conectar el modelo con documentos (RAG) no equivale a reentrenarlo; el ajuste fino se plantea si las pruebas lo justifican.