Datos y modelos de IA
Estrategia de datos para IA
La mayoría de las iniciativas de IA que se atascan lo hacen por los datos: no son accesibles, se desconoce su calidad o nadie autoriza su uso. Establecemos qué tiene realmente y qué debe cumplirse para que los casos de uso que quiere sean posibles.
El problema de negocio
La preparación se da por supuesta y después se descubre
Las hojas de ruta se construyen sobre el supuesto de que los datos existen, son accesibles y son suficientemente buenos. Ese supuesto se pone a prueba por primera vez durante la implantación, el momento más caro posible. Los hallazgos habituales se repiten: ningún responsable claro, una calidad que nadie ha medido, un acceso que exige una decisión que nadie quiere tomar y ninguna base jurídica establecida para el uso previsto.
Qué hacemos
Evaluar la madurez por caso de uso, no en general
La madurez del dato solo tiene sentido en relación con una finalidad, así que la evaluamos frente a los casos de uso concretos que está considerando. Para cada uno establecemos dónde viven los datos, quién es su responsable, en qué estado están, qué exige el acceso y si el uso previsto es lícito. Donde el conocimiento no está estructurado, diseñamos la arquitectura de recuperación y de conocimiento que lo hace utilizable. El resultado separa lo que está disponible ya de lo que antes requiere trabajo, y secuencia ese trabajo.
Estrategia de datos para IA
Capacidades
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Preparación del dato para IA
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Arquitectura de conocimiento corporativo
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Gobernanza del dato para IA
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Estrategia de búsqueda vectorial
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Estrategia de calidad del dato
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Estrategia de gestión del conocimiento
Casos de uso habituales
Casos de uso habituales
- Comprobar si los datos sostienen una hoja de ruta de IA antes de comprometerla.
- Fijar responsabilidad y niveles de calidad de referencia para los datos de los que depende una primera iniciativa.
- Diseñar la arquitectura de conocimiento que sostiene un asistente corporativo.
- Entender por qué una iniciativa prometedora se atascó en la fase de acceso a los datos.
Cómo trabajamos
Cómo trabajamos
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Auditar
Establecer qué datos existen, quién es su responsable y en qué estado están realmente.
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Canalizar
Construir la ingesta, la transformación y los controles de calidad de los que dependen los modelos.
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Comparar
Contrastar enfoques con sus datos y no con una clasificación pública.
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Servir
Desplegar tras una interfaz estable, con versionado, monitorización y una vía de retroceso.
Tecnología
Tecnología
- Python
- dbt
- Apache Airflow
- Snowflake
- Databricks
- PostgreSQL
- pgvector
- PyTorch
- Hugging Face
Seguridad y gobernanza
Seguridad y gobernanza
La trazabilidad de los datos se registra de extremo a extremo, de modo que siempre se puede responder de dónde procede un valor y qué versión del modelo produjo una salida concreta. Los datos personales se minimizan, se clasifican y se conservan bajo una política explícita y no por defecto. Los conjuntos de entrenamiento y evaluación se versionan junto al código que los utiliza.
Modelos de colaboración
Modelos de colaboración
Proyecto de IA
Asumimos la responsabilidad de diseñar y entregar una solución de IA definida.
Equipo de IA dedicado
Capacidad de ingeniería dedicada a largo plazo, construida en torno a su tecnología y su modelo de entrega.
IA gestionada
Operamos, monitorizamos y mejoramos de forma continua los sistemas de IA en producción.
Por qué TeamExtension.ai
Evaluado contra la entrega, no en abstracto
Una estrategia de datos hecha en el vacío produce un modelo de madurez. Evaluada contra casos de uso concretos por gente que construye los sistemas, produce una secuencia sobre la que actuar y una declaración honesta de qué ambiciones no son hoy alcanzables. Es la segunda mitad la que ahorra dinero.
Clientes seleccionados
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes
¿Necesitamos antes un almacén de datos?
¿Qué calidad deben tener los datos?
¿Y los datos personales?
¿Cuánto dura una evaluación?
Capacidades relacionadas
Capacidades relacionadas
Infraestructura de IA y LLMOps
Arquitectura de IA
Diseñe la arquitectura de referencia que comparten sus sistemas de IA: modelos, recuperación, orquestación, datos y controles.
Saber másEstrategia y transformación con IA
Evaluación de oportunidades de IA
Analice los procesos de negocio e identifique dónde crea la IA valor financiero u operativo medible.
Saber másGobernanza, riesgo y cumplimiento en IA
Gobernanza de la IA
Establezca las políticas, controles y responsabilidades necesarios para desplegar IA con seguridad a escala corporativa.
Saber másHablemos de su iniciativa de IA
Haga que el conocimiento corporativo sea utilizable por la IA: madurez, responsabilidad, calidad y arquitectura de recuperación.