IA & Machine Learning
ML en producción bajo ISO 42001 — del notebook al SLA
Llevamos los proyectos de ML más allá del prototipo: modelos a medida, pipelines MLOps, gobernanza alineada a ISO 42001, audit trail, deploy on-prem o en cloud. Caso: Naranja X — +30% en aprobación crediticia con data no tradicional.
La era de la IA aplicada
¿Por Qué Ahora?
De la experimentación a sistemas empresariales
La IA dejó los laboratorios de I+D y pasó a ser sistemas operativos corriendo en producción. Las empresas que están ganando son las que construyeron la disciplina — data pipelines, model lifecycle, audit trails, governance — no las que todavía muestran notebooks en demos. El ROI vive en la capa operativa, no en la prueba de concepto.
La governance es el nuevo requisito de procurement
ISO 42001 (Dec 2023) le dio a reguladores, auditores y directorios un marco común para governance de IA. El EU AI Act entra en vigencia por olas hasta 2026. Los clientes corporativos ya preguntan '¿cómo gobiernan su IA?' antes de firmar — y responder 'no la gobernamos' te hace perder el deal.
La ventaja del que llega primero se compone rápido
La capacidad de IA es un flywheel — cuantas más decisiones instrumentás, más datos recolectás, mejor es tu próximo modelo. Las empresas que arrancaron hace 12 months ya están entrenando con datos privados que sus competidores no tienen. La brecha se ensancha mes a mes.
Capacidades
Lo que construimos
Procesamiento de lenguaje natural
Modelos NLP personalizados e integraciones con LLMs para procesamiento de documentos, chatbots, análisis de sentimiento y extracción de conocimiento a escala. Hacemos fine-tuning de arquitecturas transformer con datos de tu dominio para lograr una precisión que los modelos genéricos no pueden igualar. Nuestros pipelines de NLP manejan múltiples idiomas y se integran con tus sistemas de gestión de contenido y CRM existentes.
Visión artificial
Reconocimiento de imágenes, detección de objetos y sistemas de inspección visual para manufactura, salud y aplicaciones de seguridad. Construimos pipelines de visión artificial de punta a punta — desde anotación y aumento de datos, pasando por entrenamiento de modelos, hasta despliegue en dispositivos edge como NVIDIA Jetson y Coral TPUs. Nuestros sistemas logran precisión de nivel productivo con tiempos de inferencia optimizados por debajo de 100ms.
Analítica predictiva
Modelos de machine learning para pronóstico de demanda, scoring de riesgo, predicción de churn y motores de recomendación adaptados a tus datos. Combinamos métodos estadísticos tradicionales con enfoques de deep learning para maximizar la precisión predictiva. Cada modelo incluye dashboards de explicabilidad para que los stakeholders del negocio comprendan y confíen en las predicciones que impulsan sus decisiones.
MLOps e integración
Pipelines de ML end-to-end con monitoreo, reentrenamiento e integración fluida con tu infraestructura y flujos de trabajo existentes. Implementamos validación automatizada de datos, versionado de modelos con MLflow, detección de drift y triggers de reentrenamiento programados. Nuestras configuraciones de MLOps corren sobre Kubernetes con orquestación GPU, asegurando que tus modelos mantengan su precisión conforme las distribuciones de datos evolucionan.
IA responsable y gobernanza de modelos
Detección de sesgos, explicabilidad, monitoreo y versionado de modelos para asegurar que tus sistemas de IA sean justos, transparentes y auditables. Implementamos capas de explicabilidad SHAP/LIME, métricas de equidad sobre atributos protegidos y model cards automatizadas que documentan datos de entrenamiento, benchmarks de rendimiento y limitaciones conocidas. Cada modelo desplegado incluye control de versiones y capacidad de rollback.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes
Más casos de estudio
Empresa de energía y utilities (bajo NDA)
Transformación agéntica en energía y utilities: cómo OrchestAI unificó la gobernanza de IA en todas las áreas de negocio
Cómo una empresa de energía y utilities — bajo NDA — desplegó OrchestAI para gobernar el acceso multi-LLM en administración, RRHH, operaciones, monitoreo de demanda y atención al cliente, poniendo fin al shadow AI y estableciendo una cadena de auditoría de punta a punta alineada con los requisitos regulatorios.
Multi-LLM
Modelos orquestados
End-to-end
Cadena de auditoría
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Cómo Xcapit Labs construyó una plataforma que permite machine learning colaborativo sobre datos completamente encriptados usando Encriptación Completamente Homomórfica (FHE), para que las organizaciones puedan entrenar modelos de IA juntas sin exponer su información sensible.
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