CTO Fraccional para IA Generativa
Desde ML tradicional hasta pipelines RAG y workflows con agentes, ayudo a startups a crear soluciones de IA Generativa escalables y adaptadas a sus necesidades únicas.
Reserva una Consulta Gratis¿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.
Estrategia de IA: Desde ML hasta Modelos Fundacionales
Navegar la constante evolución de la IA puede ser complicado. Guío a mis clientes en la elección del enfoque de IA adecuado, comenzando con las opciones más simples y rentables para validar antes de escalar.
- Machine Learning Tradicional: Ideal para problemas estructurados con datasets claramente definidos.
- Modelos Fundacionales: Útiles en escenarios que requieren comprensión y generación de lenguaje natural.
- RAG: Ideal para integrar grandes bases de conocimiento con capacidades generativas.
- Workflows Agénticos: Automatización de tareas complejas de toma de decisiones utilizando agentes de IA.
- Fine-Tuning y Distillation: Optimización de modelos para necesidades específicas, reduciendo costos de infraestructura.
Mi objetivo es asegurar que cada proyecto comience de manera ágil, valide rápidamente y escale de manera inteligente, ahorrando costos y entregando valor más rápido.
El Rol del Ingeniero de IA
La aparición de los modelos fundacionales ha revolucionado el desarrollo de IA, desplazando el foco de la creación de modelos al desarrollo de aplicaciones. Los ingenieros de IA lideran este cambio, adaptando e integrando estos potentes modelos en productos innovadores que impulsan resultados de negocio.
Diferenciadores clave respecto a la ingeniería de ML:
- Adaptación vs. Desarrollo: Los ingenieros de IA se centran en ajustar e integrar modelos existentes en lugar de crearlos desde cero.
- Dominio de Datos No Estructurados: El trabajo incluye deduplicación, tokenización, recuperación contextual y control de calidad de datos, a diferencia del enfoque tradicional de ingeniería de atributos con datos tabulares.
- Diferenciación a través de Aplicaciones: El éxito se logra innovando en interfaces y workflows en lugar de depender exclusivamente de la calidad del modelo propietario.
- Cercanía al Desarrollo Full-Stack: Los ingenieros de IA suelen provenir de un entorno web o full-stack, aportando una mentalidad orientada al producto y habilidades rápidas de prototipado.
- Enfoque en el Producto Primero: Los modelos fundacionales permiten que los equipos se centren primero en construir el producto e inviertan en datos y modelos personalizados una vez que el producto demuestre su valor.
Como ingeniero de IA, aporto experiencia para navegar en este panorama en evolución, asegurando un enfoque ágil e iterativo para validar ideas y escalar de manera inteligente.
Caso de Éxito: Innovación con IA Generativa para una Startup FinOps
Como Líder Técnico en Xogito Group, lideré el desarrollo de un chatbot de última generación para una startup FinOps de Seattle. El chatbot integró atribución de costos, presupuestación, monitoreo y optimización para servicios de IA generativa, mostrando las capacidades de la plataforma.
Entregué un MVP en solo un mes aprovechando componentes front-end preexistentes y desarrollando un backend en contenedores, reduciendo drásticamente el time to market. La rapidez en el delivery fue clave para ayudar a la startup a atraer nuevos clientes y demostrar el valor de sus soluciones de gestión de costos de IA generativa.
Beneficios Clave:
- La entrega rápida del MVP ayudó a convencer inversores y a atraer clientes temprano en el ciclo de vida del producto.
- Se aprovecharon componentes existentes y una infraestructura en contenedores para minimizar los costos de desarrollo.
- Se integraron funciones avanzadas de IA, posicionando la plataforma como innovadora en el espacio FinOps.
- Se creó un backend escalable para soportar el crecimiento futuro sin necesidad de rediseñar el sistema completo.
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.