IA en producción
El piloto de IA que nunca salió, en producción en 30 días
Su notebook funciona con datos de demo y nadie sabe decir si el modelo empeoró la semana pasada. Ingenieros con 25+ años en producción lo convierten en un servicio Go dentro de su ERP, CRM y cola de tickets, con evals en CI, en 30 días.
Indíquenos hoy el flujo de trabajo. En 48 horas un ingeniero le devuelve el plan de construcción, un precio cerrado y una fecha.
Una especificación en Word, un notebook de Python que funciona con datos de demo y la API cerrada de un proveedor.
- spec.docxWord
- proof-of-conceptPython · notebook
- vendor APIclosed
- evalnone
30 días del notebook a producción
Un runtime de agentes en Go, herramientas tipadas, una barrera de evals en CI y trazas en las que se puede buscar.
- agent runtimeGo
- tool layerTypeScript
- eval harnessCI gate
- tracesOpenTelemetry
Del piloto a producción en 30 días
- 01días 1–3
Elegir un flujo
Un proceso con volumen y una respuesta correcta. Medimos lo que hoy le cuesta en minutos y en errores, y esa cifra se convierte en el listón que la construcción tiene que superar.
- 02días 3–8
Construir primero las evals
Cientos de casos reales de su propio historial, cada uno con la respuesta que dio su gente. A partir de aquí, mejor o peor es un número en CI.
- 03días 8–22
Construir el runtime y las herramientas
Un runtime de agentes en Go, adaptadores tipados hacia sus sistemas y un paso de aprobación en todo lo que escribe. Las evals corren en cada commit desde el primero.
- 04días 22–30
Poner en producción y entregar
Trazas, un runbook y un día con sus ingenieros para que cambien prompts y herramientas sin llamarnos. El día 30 el flujo corre en producción.
Qué hace la plataforma y qué hacen nuestros ingenieros
Leer su código en busca de puntos de integración
Plataforma
Horas sobre un repositorio que a una persona le llevaría días leer.
Elegir el primer flujo
Ingeniero
Volumen, una respuesta verificable y un responsable de su lado. Nuestros ingenieros eligen el que se paga antes.
Adaptadores de herramientas para sus API
Ambos
La plataforma los redacta a partir del contrato de la API. Un ingeniero corrige lo que el contrato dice mal.
El conjunto de evals a partir de su historial
Ambos
Extraer los casos es automático. Decidir qué respuestas pasadas eran correctas requiere a alguien que conozca su negocio.
Regresiones en cada commit
Plataforma
Si baja la puntuación, la build falla, igual que con un test unitario roto.
Dónde puede escribir el agente
Ingeniero
Su riesgo y su decisión, por escrito y firmada antes de que se ejecute nada.
Con un código documentado, la plataforma carga con más. Con uno de veinte años, cargan más nuestros ingenieros. La fecha del contrato se cumple en ambos casos.
Quién construye su IA
Nuestros ingenieros llevan más de 25 años poniendo sistemas en producción junto a COBOL, RPG, VB6, Delphi y PHP, y son ellos quienes construyen la capa de agentes. Son la mejor gente para este trabajo porque saben por dónde se mueve su dinero. La IA que entregan vive dentro de los sistemas que sostienen sus ingresos, con tests que fallan en cuanto empeora.
Precio cerrado, fecha en el contrato y el código en sus repositorios desde el primer día. Las evals son la prueba de aceptación: un flujo por debajo de la puntuación pactada no se acepta.
Lo que preguntan los CTO antes de firmar
¿Es un envoltorio sobre una API de chat?
El modelo es un componente, igual que la base de datos es un componente de su facturación. Usted paga la capa de herramientas, las aprobaciones y las evals que detectan cuándo una actualización del modelo empeora las cosas. Eso exige ingenieros con 25+ años en producción, y es lo que construimos. Envíe el flujo y lea el plan.
¿Qué pasa cuando el modelo cambia por debajo?
Las evals se ejecutan contra el modelo candidato antes de cambiar nada. Si la puntuación baja, sigue con el modelo actual hasta que prompts y herramientas se pongan al día, y se entera por CI mucho antes de que lo note un cliente. El plan de evals llega con su presupuesto.
¿Puede funcionar sin que nuestros datos salgan de la red?
Sí. Nuestros propios modelos ajustados corren dentro de su red o de su cuenta cloud, totalmente aislados si hace falta, en su hardware o en hardware que suministramos nosotros. Los detalles van al contrato. Indique sus restricciones en el formulario y el presupuesto se calcula con ellas.
¿De quién es lo que construyen?
Suyo. Repositorios corrientes de Go y TypeScript, librerías estándar, prompts bajo control de versiones y ninguna llamada a nosotros en tiempo de ejecución. Sus ingenieros cambian una herramienta, vuelven a pasar las evals y publican sin que estemos en la sala. Envíe hoy el flujo y las condiciones de propiedad llegan con el precio.
Ya quemamos un trimestre en un piloto. ¿Por qué este sí llegaría a producción?
Los pilotos mueren cuando nadie define una respuesta correcta antes de construir. Nosotros construimos primero las evals, con su propio historial, así que el flujo se mide desde el primer commit y sale el día 30 con una puntuación adjunta. Envíenos el piloto que abandonó y empezamos por ahí.
Elija el flujo
Díganos qué proceso automatizaría primero y cuánto le cuesta un error. En 48 horas tiene el plan de construcción, un precio cerrado y una fecha. Treinta días después corre en producción.
El formulario lleva unos diez minutos. Lo lee un ingeniero y responde, normalmente el mismo día.