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UnlockLive IT desarrolla sistemas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en producción para empresas de Norteamérica: modelos predictivos entrenados a medida, visión por computadora, clasificadores NLP, sistemas de recomendación, ajuste fino de modelos fundacionales (LoRA / QLoRA) y MLOps completo. Nuestro equipo gestionado desde Toronto trabaja con PyTorch + Hugging Face en AWS SageMaker, Vertex AI, Modal o la nube que usted prefiera, con conjuntos de datos versionados, pipelines de entrenamiento reproducibles, suites de evaluación automatizadas y monitoreo de desviaciones en producción. Si necesita específicamente agentes basados en LLM, consulte nuestra página de Desarrollo de agentes de IA ; para sistemas de recuperación aumentada, consulte Desarrollo de RAG a medida.
Qué construimos
Analítica predictiva y pronósticos:Pronóstico de demanda, predicción de abandono, scoring de leads, detección de fraude, precios dinámicos y modelos de propensión. Gradient boosting (XGBoost, LightGBM, CatBoost) por defecto; deep learning cuando el problema lo exige. Desplegado como API de producción con monitoreo.
Visión por computadora:Detección de objetos (YOLOv8/v10, RT-DETR), clasificación de imágenes (ConvNeXt, ViT), segmentación (SAM 2, Mask2Former), OCR (PaddleOCR, TrOCR), estimación de pose, detección de defectos, reconocimiento facial, analítica de video. Despliegue en el edge con Core ML, TFLite, ONNX Runtime.
Clasificadores NLP y extracción:Clasificación de texto específica del dominio, reconocimiento de entidades nombradas, extracción estructurada de información, análisis de sentimiento, modelado de temas. A menudo se construye sobre modelos más pequeños con fine-tuning (DistilBERT, ModernBERT, Qwen) por velocidad y costo, no siempre territorio de LLM de base.
Sistemas de recomendación:Filtrado colaborativo, factorización de matrices, modelos two-tower, recomendadores secuenciales (BERT4Rec, SASRec), pipelines híbridos de recuperación y reordenamiento para plataformas de contenido, e-commerce y aprendizaje.
Ajuste fino de modelos fundacionales:LoRA, QLoRA y fine-tuning completo de Llama 3.3, Qwen, Mistral, Gemma y DeepSeek para tareas específicas de dominio donde el aprendizaje en contexto no basta. Aprendizaje por refuerzo a partir de retroalimentación humana o de IA (RLHF, DPO, KTO) cuando corresponda.
Voz, audio y multimodal:Voz a texto (Whisper, AssemblyAI, Deepgram), TTS (ElevenLabs, OpenAI), diarización de hablantes, clasificación de audio (PANNs, AudioSet) y modelos multimodales que combinan visión, audio y texto.
Nuestro stack de IA y ML
Nuestro proceso de desarrollo de ML
- Planteamiento del problema y viabilidad (1-2 semanas): Definir la métrica de éxito en términos de negocio. Auditar los datos y las etiquetas disponibles. Ejecutar una línea base rápida (a menudo una heurística sin ML) para fijar un piso. Decidir con honestidad entre ML o no ML: muchos problemas se resuelven mejor sin ML.
- Ingeniería de datos (1-4 semanas): Ingesta de fuentes, limpieza, deduplicación, recolección o depuración de etiquetas, particiones de entrenamiento/validación/prueba y un conjunto de datos versionado con DVC o Hugging Face Datasets. La mayoría de los fallos de ML son en realidad fallos del conjunto de datos.
- Experimentos de modelado (2-6 semanas): Ejecute 3-5 arquitecturas de modelo candidatas y recetas de entrenamiento. Registre cada ejecución en MLflow / W&B. Elija un ganador según el conjunto de evaluación, no por intuición. Documente qué no funcionó y por qué.
- Puesta en producción (2-4 semanas): Envolver el modelo en una API de inferencia, añadir procesamiento por lotes de solicitudes, caché semántica cuando corresponda, rutas de respaldo y observabilidad completa. Pruebas de carga contra el QPS esperado. Despliegue mediante SageMaker, Vertex AI, BentoML o Triton.
- Monitoreo de desviaciones y reentrenamiento (continuo): Monitoreo en producción de la deriva de datos, la deriva de predicciones y la degradación del rendimiento. Pipelines de reentrenamiento programados. Despliegue en sombra de nuevas versiones del modelo antes de su promoción.
- Documentación de IA responsable (en paralelo): Model card, datasheet del dataset, evaluación de equidad desglosada por segmentos relevantes, modos de fallo documentados y un plan de respuesta a incidentes. Obligatorio para industrias reguladas; recomendado para todos.
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia IA/ML de su servicio de desarrollo de agentes de IA?
IA/ML abarca los modelos subyacentes: analítica predictiva, clasificadores NLP, visión por computadora, motores de recomendación, ajuste fino de modelos fundacionales y los pipelines completos de MLOps que los rodean. El desarrollo de agentes de IA es una aplicación de la IA centrada específicamente en crear agentes LLM autónomos que usan herramientas para tomar decisiones. Si necesita un modelo entrenado a medida o un ajuste fino, esta es la página que busca. Si necesita un agente o chatbot basado en LLM, consulte nuestra página de desarrollo de agentes de IA. RAG sobre datos empresariales tiene su propia página dedicada.
¿Cuántos datos necesitamos para iniciar un proyecto de ML?
Depende del problema. Muchos problemas modernos se resuelven mejor sin datos de entrenamiento, usando modelos fundacionales e ingeniería de prompts. Para clasificación o regresión supervisada, unos pocos cientos de ejemplos etiquetados suelen bastar para validar la viabilidad. Para modelos de visión o voz de aprendizaje profundo entrenados desde cero, el mínimo es de más de 10,000 ejemplos etiquetados. Para el ajuste fino de un LLM fundacional, normalmente bastan entre 100 y 2,000 ejemplos de alta calidad con LoRA. Evaluamos la viabilidad con honestidad durante la fase de descubrimiento.
¿Debemos ajustar un modelo o usar un modelo fundacional con prompts?
Empiece por prompts + ejemplos few-shot: es más barato, más rápido de iterar y suficiente para la mayoría de los casos de uso. Añada RAG cuando el problema sea «encontrar y citar datos relevantes». Haga ajuste fino cuando necesite un formato, una personalidad o una terminología de dominio consistentes que los prompts no pueden garantizar de forma fiable, o cuando los requisitos de latencia o costo descarten un modelo grande. Elegimos la herramienta adecuada en la fase de descubrimiento, no por defecto.
¿Pueden desplegar en nuestra infraestructura existente?
Sí. Desplegamos en AWS SageMaker, Vertex AI, Azure ML, AWS Lambda, Modal, Triton, BentoML, su propio clúster de Kubernetes o directamente en el backend de su aplicación. También se admite el despliegue en el borde (edge) en dispositivos móviles (Core ML, TFLite, ONNX) y dispositivos embebidos. Para entornos aislados (air-gapped), desplegamos totalmente on-premise con vLLM o TGI para LLM.
¿Cuánto cuesta un proyecto de ML?
Un proyecto enfocado en un solo modelo (un caso de uso, una API de inferencia) suele costar entre $25,000 y $80,000. Un sistema de ML completo con pipeline de datos a medida, varios modelos, MLOps y monitoreo cuesta entre $80,000 y $250,000. Los proyectos de visión por computadora con recopilación y etiquetado de conjuntos de datos propios comienzan en cifras más altas. El ajuste fino de modelos fundacionales suele costar entre $15,000 y $60,000, según el tamaño del conjunto de datos y el rigor de la evaluación.
¿Cómo es MLOps en la práctica?
Conjuntos de datos y modelos versionados (DVC, MLflow, W&B), pipelines de entrenamiento reproducibles, evaluación automatizada con un conjunto reservado en cada reentrenamiento, monitoreo de desviaciones en producción, reentrenamiento programado y despliegue en sombra de las nuevas versiones antes de su promoción. Todo modelo que enviamos a producción incluye el pipeline de MLOps completo, no solo el artefacto del modelo.
¿Cómo abordan el sesgo y la equidad de los modelos?
La evaluación de sesgos forma parte de cada versión: evaluamos el rendimiento del modelo desglosado por segmentos demográficos o de negocio relevantes, documentamos cualquier disparidad y, o bien reentrenamos, o bien aplicamos mitigación (remuestreo, restricciones de equidad, posprocesamiento) hasta que las disparidades se sitúen dentro de límites aceptables. Documentamos toda la evaluación de equidad en la ficha del modelo (model card).
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Cuéntenos el problema y los datos con los que cuenta. Reserve una llamada estratégica gratuita con nuestro equipo de Toronto: le daremos una opinión honesta sobre la viabilidad, no un discurso de ventas.
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