CTO Fraccional para IA Generativa
Pipelines RAG, agentes, fine-tuning—te ayudo a armar soluciones de IA que funcionen en producción, no solo en demos.
¿Por qué contratar un CTO Fraccional para GenAI?
Lanzá Funcionalidades AI en Semanas, No en Trimestres
Basta de POCs abandonadas en un repo. Te ayudo a lanzar pipelines RAG y agentes listos para usuarios reales.
Reducí Costos de AI en un 60% Sin Sacrificar Calidad
Optimizá inferencia, reducí tokens, dimensioná bien tu infra. Ahorros típicos: $10K-$30K/mes.
Evitá Errores de $200K
Alucinaciones, privacidad, compliance, escalabilidad—son problemas que ya vi y resolví. 25+ años operando sistemas en producción.
Casos de Estudio en Arquitectura de IA Generativa
GraphRAG para Startup TechBio
Como CTO en MateBio, me apalanqué un graph de conocimiento biomédico para construir una plataforma para que investigadores de biotech y pharma puedan explorar relaciones biológicas con lenguaje natural.
- GraphRAG que traduce preguntas biomédicas a Cypher contra Neo4j, con reconocimiento de entidades y puntuación de confianza.
- Analytics de adopción por caso de uso y tipo de usuario—datos que alimentan priorización de producto.
- APIs con balanceo de carga para despliegues enterprise.
- Visualizaciones de grafos 2D/3D para navegar rutas biológicas.
- Streaming en tiempo real para que el usuario vea qué está pasando en consultas complejas.
Chatbot GenAI para Startup de FinOps (Seattle)
Armé un chatbot con IA para una startup de FinOps—atribución de costos, presupuesto, monitoreo, todo en un solo lugar.
- MVP en un mes. Rápido al mercado, clientes tempranos, validación de product-market fit.
- RAG, tool calling, generación de imágenes con OpenAI, Anthropic y AWS Bedrock.
- Backend containerizado que escala sin rediseñar todo.
- Reusé componentes existentes para mantener costos bajos.
Servicios GenAI
Implementación de Pipeline RAG
Sistemas listos para producción en 8-12 semanas. 10K+ consultas/día, precisión >95% con bases vectoriales y búsqueda híbrida.
Desarrollo de Flujos de Trabajo Agénticos
Agentes que realmente funcionan. Soporte al cliente, asistentes de investigación, tareas complejas de múltiples pasos.
Optimización de Costos de LLM
Bajá costos de inferencia 60%+. Optimizá prompts, implementá caching, dimensioná modelos, cambiá de proveedores cuando convenga.
Pipeline de POC AI → Producción
Resucitá esos POCs abandonados. Agregá guardrails, monitoreo, compliance y escalabilidad para que generen ingresos.
Fine-Tuning y Personalización de Modelos
Cuando los modelos base no alcanzan, fine-tuning para tu dominio. Mejor calidad, menor costo, menos latencia.
Estrategia de Integración de AI
OpenAI, Anthropic, AWS Bedrock, Azure—te ayudo a elegir, arquitectar y cumplir compliance sin perder velocidad.
Estrategia de AI: De ML a Modelos Fundamentales
El panorama de AI cambia cada semana. Te ayudo a elegir el enfoque correcto para tu problema, empezando siempre por lo más simple y barato que pueda validar tu hipótesis.
- ML Tradicional: Para problemas estructurados con datos limpios. A veces no necesitás un LLM.
- Modelos Fundamentales: Cuando necesitás entender o generar lenguaje natural.
- RAG: Para conectar tu base de conocimiento con capacidades generativas.
- Flujos Agénticos: Automatización de tareas complejas con múltiples pasos y decisiones.
- Fine-Tuning: Cuando los modelos generales no alcanzan y necesitás algo a medida.
La idea es simple: arrancar chico, validar rápido, escalar lo que funciona.
¿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 GratuitaOpciones de Contratación
Desde validación de POC hasta sistemas listos para producción. Precios claros, sin sorpresas.
Evaluación de Preparación para IA
$3,500
Evaluó las oportunidades para aplicar IA y te armo un roadmap concreto.
- 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
Estrategia y dirección para 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 POC a producción. Yo mismo me encargo del código.
- 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 manejás las alucinaciones?
Varias capas: RAG con fuentes verificadas, puntuación de confianza, validación de output, human-in-the-loop para decisiones críticas. Para casos de alto riesgo, guardrails y fallbacks.
¿OpenAI, Anthropic o AWS Bedrock?
Depende. Evalúo: calidad del modelo para tu tarea, latencia, residencia de datos, costo a escala, vendor lock-in. La respuesta suele ser "empezá con uno, preparate para cambiar".
¿Fine-tuning o RAG?
RAG agrega info relevante a los prompts—ideal para conocimiento que cambia seguido. Fine-tuning entrena el modelo con tus datos—para tareas muy especializadas. Empezá con RAG (más rápido, más barato). Fine-tuning solo si RAG no alcanza.
¿Cuántos datos necesito?
RAG: lo que tengas documentado. Fine-tuning: 500-5,000 ejemplos buenos. Entrenar desde cero: millones (no lo hagas). La mayoría sobreestima—los modelos base ya son muy capaces.
¿Podés llevar mi POC a producción?
Sí, es uno de mis servicios core. Agrego monitoreo, manejo de errores, rate limiting, controles de costos, compliance, escalabilidad. Tiempo típico: 6-10 semanas de POC a producción real.
¿Privacidad y compliance?
Anonimización, despliegue on-premise o nube privada, audit logging. GDPR, HIPAA, SOC 2 según necesites. Para datos sensibles, puedo arquitectar sistemas que nunca mandan raw data a LLMs externos.
¿Y si los costos se van de las manos?
Controles desde el día uno: optimización de prompts, caching, rate limiting, modelos bien dimensionados, dashboards. Alertas automáticas cuando se pasan umbrales. Reducciones típicas: 40-70% sin perder calidad.
Charlemos sobre tu proyecto de IA
30 minutos para entender tu situación y ver si tiene sentido trabajar juntos. Sin compromiso, sin pitch de ventas.