Modelos IA propietarios
MODELOS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL A TU MEDIDA

Desarrollamos modelosde IA propietarios para empresas
A medida que la inteligencia artificial se convierte en una herramienta clave para la competitividad, cada vez más empresas buscan ir más allá de las soluciones genéricas y construirmodelos de IA propios, adaptados a su realidad, sus datos y su forma de trabajar.
Nuestro servicio de generación de modelos de inteligencia artificial propietarios permite a las organizaciones diseñar, entrenar e implementar modelos únicos, que responden con precisión a necesidades específicas, respetan la confidencialidad y ofrecen un control total sobre el comportamiento de la IA.
Trabajamos con protocolos de seguridad, anonimización y cumplimiento legal desde el diseño del modelo. También ofrecemos opciones de despliegue en entornoslocales, cloud privados o híbridos, según los requisitos de confidencialidad de cada cliente.
Nuestra Metodología
El proceso de desarrollo de un modelo de IA propietario se adapta al tipo de problema que se quiere resolver y a la naturaleza de los datos disponibles.
Por eso, nuestra metodología contempla distintos enfoquesde entrenamiento, siempre orientados a maximizar la precisión, la utilidad práctica y el control sobre el modelo final.
1. Fase de descubrimiento y análisis
- Definición de los objetivos del modelo: ¿qué debe hacer? ¿A qué retos debe responder?
- Revisión de fuentes de datos internas: documentos, CRM, registros, chats, bases técnicas, etc.
- Análisis del contexto técnico y regulatorio (privacidad, compliance, infraestructura).
2. Diseño del modelo
- Selección de la arquitectura adecuada (transformers, modelos ligeros, modelos generativos, etc.).
- Elección entre entrenamiento desde cero, fine-tuning o adaptación de modelos base (como GPT, LLaMA, Mistral, Falcon, etc.).
- Definición del tipo de salida (texto, clasificación, recomendación, puntuación, etc.).
3. Entrenamiento personalizado
- Preparación, limpieza y estructuración de los datos.
- Entrenamiento supervisado o no supervisado según el caso.
- Evaluación de métricas de rendimiento y calidad.
- Iteración para ajustar el comportamiento del modelo a los requerimientos de negocio.
4. Implementación y despliegue
- Integración del modelo en los sistemas internos (web, intranet, APIs, CRM, etc.).
- Interfaz de uso personalizada (chat, formulario, API, dashboards).
- Validación con usuarios reales y pruebas en entorno controlado.
5. Mantenimiento, actualización y evolución
- Monitorización del uso y rendimiento.
- Reentrenamiento periódico con nuevos datos.
- Soporte técnico y asesoramiento para nuevas aplicaciones del modelo.
Beneficios de los modelos IA propietarios
- Personalización total. Se entrena con datos propios del negocio, optimizando el rendimiento y la precisión para casos concretos.
- Control total sobre el funcionamiento. Permite modificar, mejorar o adaptar el modelo según las necesidades del negocio sin depender de terceros.
- Protección del conocimiento y los datos. Evita compartir datos sensibles con proveedores externos, mejorando la seguridad y el cumplimiento normativo.
- Escalabilidad estratégica. Puede evolucionar con el crecimiento de la empresa y adaptarse a nuevos mercados, productos o procesos.
- Independencia tecnológica. Reduce la dependencia de plataformas de terceros y evita cambios de precio, límites impuestas por proveedores.
- Optimización de rendimiento. Al estar entrenado con datos internos, el modelo puede superar en precisión y eficiencia a soluciones genéricas.
