Cloud e infraestructura de IA
«No sé dónde ni cómo ejecutar mis modelos de forma fiable y escalable.»
Un modelo que funciona en una demo pero no aguanta en producción no vale nada. Diseñamos sus infraestructuras de IA para que sean fiables, escalables y se adapten a sus restricciones reales (nube pública, soberana o air-gapped), desde el primer despliegue.
Una infraestructura pensada para durar, no para impresionar.
Definimos el modo de despliegue según la sensibilidad de sus datos y sus restricciones normativas y, a continuación, preparamos la operación para producción, de modo que sus modelos aguanten la carga a largo plazo.
- Arquitectura y migración a la nube (AWS, Azure, GCP) o a infraestructuras soberanas y air-gapped.
- Puesta en producción: integración continua, supervisión y escalabilidad de las cargas de IA.
- MLOps: pipelines de entrenamiento, control de versiones de los modelos, despliegue continuo.
- Optimización de los costes de infraestructura de IA (FinOps).
El tipo de proyectos que realizamos.
Migración a una nube soberana
Migración de una plataforma de tratamiento de datos a una infraestructura de nube soberana, para cumplir requisitos normativos estrictos.
Pipeline MLOps industrializado
Industrialización de un pipeline de despliegue continuo para modelos de mantenimiento predictivo, desde el reentrenamiento hasta la puesta en producción.
Infraestructura de IA air-gapped
Despliegue de una infraestructura de IA aislada para un entorno con altos requisitos de seguridad, sin conexión a ninguna red externa.
Ejemplos ilustrativos del tipo de proyectos que llevan a cabo nuestros equipos.
Centrados en resultados
Un enfoque pragmático, basado en la eficacia y en resultados reales, no en el lucimiento tecnológico.
Definir antes de ejecutar
Definimos bien cada proyecto antes de hablar de herramientas, para no perder tiempo en caminos sin salida.
Ejecución real
Llevamos las soluciones hasta producción, no nos quedamos en el prototipo.
Lenguaje claro
Temas complejos explicados con claridad y llevados a la práctica, sin jerga innecesaria ni promesas exageradas.
Las preguntas que más nos hacen.
¿En qué se diferencia una simple migración a la nube de lo que ustedes proponen?
Una migración a la nube clásica traslada lo existente sin transformarlo. Primero definimos el modo de despliegue según sus restricciones normativas y la sensibilidad de los datos y, a continuación, preparamos la operación para producción, de modo que sus infraestructuras aguanten la carga a largo plazo, no solo al arrancar.
¿Trabajan con AWS, Azure y Google Cloud?
Sí, trabajamos con los tres grandes proveedores de nube (AWS, Microsoft Azure y Google Cloud) y también con infraestructuras soberanas o air-gapped cuando sus requisitos de seguridad o normativos lo exigen.
¿Qué es el FinOps y por qué es importante?
El FinOps es la disciplina que permite controlar y optimizar los costes de la infraestructura en la nube a lo largo del tiempo. Con cargas de IA, los costes pueden dispararse si nadie los vigila; lo integramos desde el diseño, no como parche posterior.
¿Dimensionan también la infraestructura GPU (Nvidia) para la IA?
Sí. Dimensionamos y desplegamos la infraestructura de cálculo GPU necesaria para entrenar y ejecutar sus modelos, en particular sobre Nvidia, ya sea en la nube pública o en un entorno dedicado.
¿Cuánto tiempo se necesita para industrializar un pipeline MLOps?
Depende de lo madura que esté su situación actual y de cuántos modelos haya que industrializar. Cuéntenos su caso y le responderemos con una primera estimación adaptada a su alcance.
¿Pueden retomar una infraestructura ya iniciada por otro equipo?
Sí. Siempre empezamos con una auditoría de lo existente para identificar qué se puede conservar, qué hay que consolidar y qué conviene replantear antes de seguir adelante.
¿Tiene un proyecto de infraestructura de IA por definir?
Cuéntenos su contexto técnico y sus restricciones. Le responderemos en breve.
