Data Management
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Preparar los datos para alimentar de forma eficiente y confiable tu ecosistema de IA.
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Mejorar la calidad y usabilidad de los datos para acelerar tu transformación digital.
Advisory
(diseño, estrategia, roadmap)
Infra de datos (nivel conceptual): blueprint de data lakes, warehouses, pipelines y governance.
Definición de la estrategia RAG: en qué casos usar retrieval, qué fuentes priorizar, qué grado de frescura/seguridad requieren los datos.
Selección entre LLMs vs SLMs (Small Language Models): identificar dónde conviene un modelo grande, dónde es más eficiente y seguro un modelo pequeño, y cómo combinarlos.
Recomendación de vendors / frameworks: qué stack tecnológico y qué nubes o herramientas son más convenientes.
Construcción
(implementación y despliegue)
Infra de datos (implementación): data lakes, warehouses, pipelines, ingesta batch/streaming, conectores, orquestadores.
RAGs: construcción end-to-end, incluyendo indexación de documentos, vector DBs, pipelines de actualización y exposición vía APIs.
SLMs (Small Language Models): Entrenamiento/ajuste fino de modelos compactos para casos específicos (ej: NLU de dominio, chatbots internos, asistentes de soporte).
Optimización de inferencia para reducir costos y latencia.
Despliegue en infra privada o edge.
MLOps/LLMOps: pipelines de entrenamiento, monitoreo de drift, retraining automático.