Llevamos asistentes, agentes y modelos de lenguaje del piloto a producción en AWS. Tus datos no salen de tu cuenta, cada respuesta es trazable y el coste por consulta se conoce antes de lanzar.
Empezamos por el caso con datos ya disponibles y retorno medible. Un asistente que ahorra horas a soporte vale más que diez demos.
Respuestas con cita a la fuente sobre manuales, contratos, tickets o wikis. Permisos heredados de tus sistemas: cada persona ve solo lo que ya podía ver.
Agentes que consultan tus APIs, abren tickets, reconcilian datos o preparan informes, con aprobación humana donde el riesgo lo exige.
Facturas, contratos, informes médicos o expedientes convertidos a datos estructurados con validación y revisión de excepciones.
Una base compartida para que tus desarrolladores lancen casos nuevos en días: acceso a modelos, evaluación, observabilidad y control de gasto.
Cada caso se evalúa con varios modelos sobre tus datos reales. Comparamos calidad, latencia y coste por mil consultas antes de decidir.
| Tarea | Opciones habituales | Criterio de decisión | Coste orientativo |
|---|---|---|---|
| Razonamiento y agentes | Claude Fable 5.1, Claude Opus 5 vía Bedrock | Calidad en tareas largas y uso de herramientas | Alto por consulta, bajo volumen |
| Chat y RAG de alto volumen | Claude Sonnet 5, Claude Haiku 4.5 | Latencia y coste por mil consultas | Medio / bajo |
| Clasificación y extracción | Haiku 4.5, modelos abiertos en SageMaker | Precisión sobre tu conjunto de validación | Bajo, escalable |
| Datos regulados | Modelos abiertos en tu VPC, endpoints privados | Residencia de datos y requisitos de cumplimiento | Fijo por instancia |
Los costes se calculan con tu volumen real durante el diagnóstico. Ninguna recomendación incluye comisiones de proveedor.
Inventario de casos de uso, datos disponibles y riesgos. Salimos con uno o dos casos priorizados y su retorno estimado.
Prototipo funcional sobre datos reales con un conjunto de evaluación. Si la calidad no llega al umbral, lo decimos aquí.
Despliegue en tu cuenta con infraestructura como código, guardrails, observabilidad y control de gasto.
Revisión de calidad y coste, actualización de modelos y ampliación a nuevos casos con tu equipo al mando.
Todo corre en tu cuenta AWS. Los modelos de Bedrock no entrenan con tus datos y los endpoints privados evitan salir a internet.
Cada cambio de prompt, modelo o índice pasa por un conjunto de evaluación versionado. Sin números, no hay despliegue.
Presupuesto por caso de uso, alertas de gasto y caché de prompts donde reduce factura sin perder calidad.
Las acciones con impacto en clientes, dinero o datos personales llevan aprobación humana y registro completo.
No. Con Amazon Bedrock los datos de entrada y salida no se almacenan ni se usan para entrenar. Con modelos abiertos en SageMaker, el modelo corre íntegramente en tu cuenta.
No para empezar. La mayoría de casos se resuelven con modelos disponibles, buena ingeniería de datos y evaluación rigurosa. Formamos a tu equipo de desarrollo para mantenerlo.
Depende del volumen y del modelo. En el diagnóstico calculamos el coste por consulta con tu tráfico estimado y proponemos el modelo más barato que supera el umbral de calidad.
Sí. Elegimos una región en tu jurisdicción, cifrado con tus claves de KMS, endpoints privados y registro de accesos. Coordinamos con vuestro DPO el análisis de impacto cuando aplica.
Lo evaluamos en una sesión de 45 minutos sin coste.
Describe el caso, qué datos tienes y quién lo usaría. En 48 horas te decimos si tiene sentido y cómo lo abordaríamos.
Lo que hemos escrito sobre esto, a partir de proyectos que hemos hecho.
La mayoría elige almacén vectorial mirando una gráfica de benchmark y luego descubre que lo que duele es el filtrado por metadatos, la multitenencia o la reindexación. Si ya tienes PostgreSQL, pgvector suele ser la respuesta correcta durante mucho más tiempo del que se cree.
El coste por token parece obviamente más barato hasta que cuentas la utilización. Las GPU facturan por hora pregunte alguien o no, y ese único hecho decide casi todas estas decisiones.
Un clasificador en cada petición cuesta tiempo y dinero en cada petición. Qué comprobar en la entrada, qué comprobar en la salida y cómo decidir si la barrera vale lo que cuesta.