IA y machine
learning
SDEN audita las integraciones de IA que una empresa ya opera, diseña los flujos a medida que debería operar a continuación y los entrega en producción con los arneses de evaluación que los mantienen honestos: RAG, agentes, clasificación, generación.
Qué cubre este dominio
La mayoría de fundadores con los que nos cruzamos ya usan IA: unas cuantas herramientas, a menudo un flujo casero de ChatGPT, a veces un agente de un proveedor que nadie ha verificado. La pregunta real no es si usarla, sino cuál de esas integraciones aporta, cuál erosiona la confianza y qué debería construirse en autonomía.
Respondemos de tres formas: una auditoría de cada integración, flujos a medida diseñados contra un resultado medible y de los que tú eres dueño, o un ingeniero embebido que lidera la disciplina hasta que tu equipo pueda llevarla.
La parte difícil nunca es el modelo: es decidir qué medir y mantener el bucle honesto en producción. Fijamos la medida de éxito primero, y luego tomamos lo más sencillo que supere el umbral: un modelo alojado bien instruido, RAG sobre tus datos cuando las respuestas dependen de contenido privado, y el fine-tuning solo cuando ambos han tocado techo.
Los modelos son commodities. La evaluación es el foso.
IA y machine learning: los estándares de SDEN
Defaults we ship
- Auditoría de integración de IA con un backlog de remediación troceado en incidencias entregables
- OpenAI, Anthropic Claude y modelos de pesos abiertos según coste, latencia y privacidad
- RAG con recuperación híbrida (semántica + léxica) y citación explícita
- Arnés de evaluación offline + test A/B online antes de poner en producción cualquier cambio de prompt o de modelo
- Anonimización de datos personales y guardarraíles contra la inyección de prompt en la frontera
Deliverables
- Informe de auditoría de IA: inventario, registro de riesgos (OWASP LLM Top 10 + exposición de datos) y un backlog de remediación priorizado
- Definición del caso de uso con criterios de éxito medibles
- Arnés de evaluación integrado en tu repositorio con un dataset de referencia
- Entorno de ejecución en producción con paneles de latencia, coste y calidad
- Guardarraíles: validación de entradas, filtrado de salidas, gestión de rechazos
Qué nos negamos a entregar
No entregaremos una funcionalidad de IA sin arnés de evaluación. Las demos que funcionan en manos de los fundadores y se rompen en producción son la forma en que los proyectos de IA pierden el presupuesto.
Más en
el blog de SDEN.
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