IA avanzada y control
Inteligencia artificial como componente de un sistema diseñado y probado
Un modelo de IA por sí solo no resuelve un proceso: hace falta decidir qué modelo usar, con qué datos, bajo qué permisos, cómo se evalúa y qué ocurre cuando se equivoca. Estas páginas explican cómo se plantean los sistemas con IA, desde la elección entre modelos frontera y modelos locales hasta la evaluación continua. La IA no sustituye controles normativos ni la supervisión humana cuando son exigibles.
Páginas de inteligencia artificial
- 01Modelos fronteraQué se entiende por modelo frontera y qué criterios usar para elegir entre modelos comerciales y abiertos: tareas propias, coste, latencia, datos y dependencia.
- 02Modelos locales y privadosEjecutar modelos de IA en servidores propios o dedicados: hardware, cuantización, licencias, operación y qué calidad cabe esperar.
- 03Arquitecturas RAGCómo se construye por dentro un sistema de recuperación y generación: qué se indexa, cómo se mantiene al día, cómo respeta permisos y cómo se mide.
- 04Agentes y flujosCriterios de arquitectura para decidir entre flujos fijos y agentes, qué herramientas autorizar, dónde exigir aprobación y cómo limitar coste y riesgo.
- 05Visión artificial industrialDónde se ejecuta la inferencia, qué tipo de modelo usar, cómo se actualiza en planta y cómo se demuestra en campo que el sistema cumple lo acordado.
- 06Análisis documentalCómo se organiza por dentro un sistema que lee documentos: qué técnica usar en cada paso, dónde se procesan, cómo se validan los datos y cómo llegan al sistema de destino.
- 07Evaluación y gobernanzaConjuntos de prueba, métricas, control de versiones, supervisión humana, trazas, gestión de incidentes y retirada de modelos en sistemas con IA.
Cuéntanos qué necesitas que funcione
Describe el sistema, dónde debe ejecutarse y con qué tiene que conectarse. Te diremos qué convendría evaluar primero.
Sin compromiso de aceptación: estudiamos cada caso antes de proponer nada. Cómo tratamos la información que compartes.