CTO Fraccional para IA Generativa
Desde ML tradicional hasta pipelines RAG y workflows con agentes, puedo ayudarte a crear soluciones de IA Generativa escalables y adaptadas a las necesidades de tu empresa.
¿Por qué contratar un CTO Fraccional para GenAI?
Lanzá Funcionalidades AI en Semanas, No en Trimestres
Dejá de perder meses en POCs que nunca se lanzan. Te ayudo a lanzar pipelines RAG y agentes de AI listos para producción rápidamente.
Reducí Costos de AI en un 60% Sin Sacrificar Calidad
Optimizá la inferencia de LLM, reducí el uso de tokens y dimensioná correctamente tu infraestructura de AI. Ahorros típicos: $10K-$30K/mes.
Evitá Errores de Implementación AI de $200K
Navegá alucinaciones, privacidad de datos, cumplimiento normativo y desafíos de escalabilidad con más de 25 años de experiencia en sistemas de producción.
¿Por qué IA Generativa para tu negocio?
La IA Generativa está revolucionando las industrias al automatizar procesos, mejorar la toma de decisiones y crear experiencias innovadoras para los clientes. Puedo ayudarte a:
- Integrar soluciones impulsadas por IA para mejorar tus productos y reducir costos operativos.
- Desarrollar arquitecturas escalables para manejar cargas de trabajo de IA y adaptarlas a tus necesidades.
- Diseñar e implementar aplicaciones de IA alineadas con tus objetivos de negocio.
Con décadas de experiencia en desarrollo de aplicaciones y soluciones en la nube, ofrezco la experiencia necesaria para convertir tu visión en realidad.
Casos de Estudio en Arquitectura de IA Generativa
IA Generativa para Automatización de FinOps
Como Technical Lead en Xogito Group, lideré el desarrollo de un chatbot de última generación para una startup de FinOps en Seattle. El sistema integró atribución de costos, monitoreo y optimización para servicios de IA generativa, demostrando el potencial de combinar operaciones financieras con automatización inteligente.
- Entregué un MVP en un mes aprovechando componentes preexistentes y servicios backend containerizados.
- Implementé RAG, tool calling, generación de imágenes y atribución de costos usando modelos de OpenAI, Anthropic y AWS Bedrock.
- Aceleré la adquisición de clientes demostrando early product-market fit con un prototipo funcional.
- Construí una base escalable para integrar métricas de costos de IA a través de múltiples proveedores de nube.
GraphRAG para Medicina de Precisión
Como CTO en MateBio, lideré la arquitectura y desarrollo de un chat biomédico de nueva generación que combinó consultas en lenguaje natural impulsadas por AI con visualización interactiva de grafos de conocimiento. El asistente permitió a investigadores de laboratorio explorar relaciones biológicas complejas en tiempo real, basándose en un grafo de conocimiento potenciado por Neo4j.
- Creé una interfaz basada en chat que traduce preguntas biomédicas en consultas Cypher contra Neo4j.
- Integré reconocimiento de entidades, seguimiento de procedencia y puntuación de confianza para resultados explicables.
- Implementé streaming en tiempo real e indicadores de progreso para mejorar la transparencia durante el procesamiento de consultas.
- Desarrollé visualizaciones de grafos interactivas en 2D y 3D para ayudar a los investigadores a navegar rutas biológicas y relaciones.
Servicios GenAI
Implementación de Pipeline RAG
Lanzá sistemas de recuperación listos para producción en 8-12 semanas. Manejá más de 10K consultas/día con precisión superior al 95% usando bases de datos vectoriales y búsqueda híbrida.
Desarrollo de Flujos de Trabajo Agénticos
Construí agentes de AI que realmente funcionen. Desde soporte al cliente hasta asistentes de investigación: desplegá agentes autónomos que manejen tareas complejas de múltiples pasos.
Optimización de Costos de LLM
Reducí los costos de inferencia de AI en más del 60%. Optimizá prompts, implementá caching, dimensioná correctamente los modelos y cambiá de proveedores estratégicamente.
Pipeline de POC AI → Producción
Convertí POCs abandonados en funcionalidades que generen ingresos. Agregá barreras de seguridad, monitoreo, cumplimiento normativo y escalabilidad para poner AI en producción.
Fine-Tuning y Personalización de Modelos
Cuando los modelos base no son suficientes, realizá fine-tuning para tu dominio. Optimizá calidad, costo y latencia con pipelines de entrenamiento personalizados.
Estrategia de Integración de AI
Navegá la selección de proveedores (OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Azure), decisiones de arquitectura y requisitos de cumplimiento normativo con confianza.
Estrategia de AI: De ML a Modelos Fundamentales
Navegar el panorama de AI en rápida evolución puede ser desalentador. Guío a mis clientes en la elección del enfoque de AI adecuado para sus necesidades, comenzando con las opciones más fáciles y rentables para validar antes de escalar más.
- Machine Learning Tradicional: Mejor para problemas estructurados con conjuntos de datos claramente definidos.
- Modelos Fundamentales: Adecuado para escenarios que requieren comprensión y generación robusta de lenguaje natural.
- Generación Aumentada por Recuperación (RAG): Ideal para integrar bases de conocimiento a gran escala con capacidades generativas.
- Flujos de Trabajo Agénticos: Automatización de tareas complejas de toma de decisiones usando agentes de AI.
- Fine-Tuning y Destilación: Optimización de modelos para necesidades específicas de negocio mientras se reducen costos de infraestructura.
Mi objetivo es asegurar que cada proyecto comience de manera ágil, valide rápidamente y escale inteligentemente, ahorrando costos y entregando valor más rápido.
¿Este Sos Vos?
Si alguno de estos desafíos de AI te suena familiar, hablemos:
¿Gastaste más de $50K en POCs de AI que nunca llegaron a producción?
¿Tus costos de LLM están aumentando de $5K a $30K/mes sin un ROI claro?
¿Las alucinaciones y problemas de precisión hacen que tus funcionalidades de AI no sean confiables?
¿Tus competidores están lanzando funcionalidades de AI mientras vos estás evaluando proveedores?
¿Tu equipo de ciencia de datos no puede llevar modelos a producción?
¿Necesitás navegar privacidad de datos, cumplimiento normativo y seguridad para sistemas de AI?
Si marcaste aunque sea una casilla, hablemos.
Reservá tu Consulta GratuitaEl Rol del Ingeniero de AI
La aparición de modelos fundamentales ha transformado el panorama del desarrollo de AI, cambiando el enfoque de la creación de modelos al desarrollo de aplicaciones. Los ingenieros de AI ahora están a la vanguardia de la adaptación e integración de estos poderosos modelos en productos innovadores que impulsan resultados de negocio.
Diferenciadores Clave de la Ingeniería ML:
- Adaptación vs. Desarrollo de Modelos: Los ingenieros de AI se enfocan en el fine-tuning e integración de modelos existentes en lugar de crearlos desde cero.
- Maestría en Datos No Estructurados: El trabajo implica deduplicación, tokenización, recuperación de contexto y garantía de calidad de datos, a diferencia del énfasis del ML tradicional en la ingeniería de características con datos tabulares.
- Diferenciación a Través de Aplicaciones: El éxito se logra innovando en interfaces de aplicación y flujos de trabajo en lugar de depender únicamente de la calidad del modelo propietario.
- Más Cercano al Desarrollo Full-Stack: Los ingenieros de AI a menudo provienen de backgrounds web o full-stack, aportando una mentalidad enfocada en el producto y habilidades de prototipado rápido.
- Enfoque Centrado en el Producto: Los modelos fundamentales permiten a los equipos enfocarse en construir el producto primero e invertir en datos y modelos personalizados solo una vez que el producto muestra promesa.
Como ingeniero de AI, aporto experiencia en navegar este panorama en evolución, asegurando un enfoque ágil e iterativo para validar ideas y escalar inteligentemente. Ya sea que esté comenzando con ML tradicional o explorando aplicaciones de vanguardia con modelos fundamentales, lo guío en cada paso del camino.
Niveles de Inversión en IA Generativa
Desde validación de POC hasta sistemas de IA listos para producción—precios transparentes que escalan con tus ambiciones en IA.
Evaluación de Preparación para IA
$3,500
Evalúa tus oportunidades de IA y crea una hoja de ruta de implementación concreta.
- Identificación y priorización de casos de uso
- Evaluación de preparación de datos
- Proyección de ROI y modelado de costos
- Plan de implementación de IA a 90 días
Asesoría en IA
$6K-10K/mes
Orientación estratégica para el desarrollo y optimización de productos de IA.
- Sesiones semanales de estrategia de IA
- Orientación en selección de proveedores y modelos
- Revisiones de arquitectura y diseño
- Recomendaciones de optimización de costos
Implementación Práctica de IA
$12K-18K/mes
Desarrollo completo de productos de IA desde POC hasta producción.
- Todo lo de Asesoría, más...
- Desarrollo práctico de RAG/agentes
- Despliegue y monitoreo en producción
- Capacitación del equipo y transferencia de conocimientos
Todos los compromisos comienzan con una consulta gratuita para evaluar el ajuste y definir el alcance de tus necesidades de IA.
Preguntas Frecuentes sobre IA Generativa
¿Cómo previenen las alucinaciones de IA en sistemas de producción?
Implemento múltiples capas de protección: generación aumentada por recuperación (RAG) con fuentes verificadas, puntuación de confianza, validación de salida y flujos de trabajo con intervención humana para decisiones críticas. Para aplicaciones de alto riesgo, agrego barreras de seguridad y mecanismos de respaldo.
¿Deberíamos usar OpenAI, Anthropic o AWS Bedrock para nuestras funcionalidades de IA?
Depende de tu caso de uso, requisitos de privacidad de datos y presupuesto. Te ayudo a evaluar opciones basándome en: calidad del modelo para tu tarea, requisitos de latencia, necesidades de residencia de datos, costo a escala y riesgo de dependencia del proveedor. A menudo la respuesta es "comienza con uno, prepárate para cambiar".
¿Cuál es la diferencia entre fine-tuning y RAG?
RAG recupera información relevante y la agrega a los prompts—excelente para conocimiento que cambia frecuentemente. El fine-tuning entrena modelos con tus datos—mejor para tareas especializadas o lenguaje específico del dominio. Generalmente recomiendo comenzar con RAG (más rápido, más económico) y hacer fine-tuning solo cuando RAG no es suficiente.
¿Cuántos datos de entrenamiento necesitamos realmente para nuestro proyecto de IA?
Para sistemas RAG: tan poco como tu base de conocimientos documentada. Para fine-tuning: típicamente 500-5,000 ejemplos de alta calidad. Para entrenar desde cero: millones (no hagas esto). La mayoría de las startups sobreestiman las necesidades de datos—los modelos fundamentales son poderosos desde el inicio.
¿Puedes ayudarnos a pasar de POC a producción?
Sí—este es uno de mis servicios principales. Agrego infraestructura de nivel de producción: monitoreo, manejo de errores, limitación de tasa, controles de costos, barreras de cumplimiento normativo y escalabilidad. Cronograma típico: 6-10 semanas desde un POC funcional hasta un sistema listo para producción que atiende usuarios reales.
¿Cómo manejan la privacidad de datos y el cumplimiento normativo para sistemas de IA?
Implemento anonimización de datos, opciones de despliegue on-premise/nube privada, registro de auditoría y aseguro el cumplimiento de GDPR, HIPAA o SOC 2 según sea necesario. Para datos sensibles, puedo arquitectar sistemas de IA que nunca envían datos sin procesar a LLMs de terceros.
¿Qué pasa si nuestros costos de IA se descontrolan?
Construyo controles de costos desde el día uno: optimización de prompts, estrategias de caché, limitación de tasa, dimensionamiento correcto de modelos y paneles de monitoreo. También implemento alertas automáticas cuando los costos exceden umbrales. Reducciones típicas de costos: 40-70% sin pérdida de calidad.
Diseñemos tu Estrategia de IA Generativa
Desde ML tradicional hasta pipelines RAG y workflows agenticos, te guiaré en el diseño de la mejor manera, rentable y efectiva, para validar e implementar tu visión.