De un problema operativo a una solución funcionando

Implementar IA requiere un problema definido, datos, arquitectura, integraciones, controles, evaluación y operación.

01 — 09

El ciclo de vida de la solución

  1. 01

    Descubrimiento

    Problema, usuarios, responsables, entradas, sistemas, datos, volumen, errores, excepciones, riesgos y resultados.

  2. 02

    Viabilidad

    Valor operativo, datos, acceso, integración, riesgo, costo, adopción y métricas.

  3. 03

    Diseño

    Arquitectura, componentes, modelos, RAG, herramientas, permisos, supervisión, métricas e infraestructura.

  4. 04

    Prototipo

    Valida la función de mayor incertidumbre. No equivale a producción.

  5. 05

    Diseño de producto

    Flujos, estados, errores, aprobaciones, paneles, configuración y recuperación.

  6. 06

    Desarrollo

    Frontend, backend, APIs, bases, agentes, workflows, RAG, modelos, integraciones y autenticación.

  7. 07

    Evaluación

    Exactitud, relevancia, instrucciones, herramientas, seguridad, latencia, costo, errores y escalamiento.

  8. 08

    Despliegue

    Cloud, privado, on-premise, híbrido, edge o standalone.

  9. 09

    Mejora

    Monitoreo, corrección, costos, conocimiento, reglas y versiones.

Qué necesita el cliente

El éxito de un proyecto de IA es una responsabilidad compartida. Para garantizar resultados óptimos, requerimos un compromiso activo por parte de la organización.

  • Responsable y usuariosLíderes de proyecto con capacidad de decisión y usuarios finales para validación.
  • Datos y accesosEjemplos reales, acceso a bases de datos y documentación técnica relevante.
  • Criterios de validaciónParticipación activa en el establecimiento de métricas de éxito.

Modalidades de trabajo

Diagnóstico

Auditoría de datos y definición de roadmap estratégico de IA.

Prueba de concepto

Validación rápida de hipótesis técnicas en entornos controlados.

Proyecto por alcance

Implementación llave en mano de una solución específica.

Equipo extendido

Ingenieros de Flexbuzz integrados en tu equipo de desarrollo.

Fases

Desarrollo iterativo dividido en hitos de valor incremental.

Soporte

Mantenimiento preventivo y correctivo de modelos en producción.

Optimización

Ajuste de hiperparámetros y reducción de costos operativos.

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