Soluciones de IA y GenAI
Integre la IA en los procesos donde puede aportar valor.
Encontrar información más rápido, procesar documentos o apoyar tareas recurrentes: el valor de la IA se comprueba en una actividad concreta. SYNEDAT desarrolla soluciones adaptadas a sus datos, aplicaciones y responsabilidades. Un piloto verificable ofrece una base para decidir el uso en producción.
SYNEDAT PLATFORM
Experiencia en plataformas para su proyecto
Utilizamos estas herramientas en SYNEDAT PLATFORM o en sus procesos de entrega de software. Adaptamos las prácticas pertinentes a su proyecto y acordamos su integración con los sistemas existentes.
Identidades, secretos y políticas
Keycloak · OpenBao · External Secrets · Kyverno
El inicio de sesión, los secretos técnicos y las políticas de plataforma cumplen diferentes propósitos. Los conectamos con roles, permisos limitados y excepciones documentadas. Las herramientas seleccionadas forman parte de un modelo común de acceso y operativo.
Acceso controlado y políticas de plataforma más coherentes.
Observabilidad y operaciones
Prometheus · Grafana · Alloy · Loki · Tempo
Las métricas, registros y trazas proporcionan diferentes vistas de aplicaciones y plataformas. Organizamos fuentes de datos, paneles de control y rutas de alerta en torno a preguntas operativas específicas. Se tienen en cuenta la retención, los datos sensibles y los costes al planificar la recogida de datos.
Mejor diagnóstico de incidentes y decisiones operativas informadas.
Datos, búsqueda y mensajería
MySQL · Redis · RabbitMQ · Solr · OpenSearch
El almacenamiento en caché, la mensajería y la búsqueda de datos tienen diferentes requisitos de consistencia, acceso y recuperación. Seleccionamos y conectamos estos componentes a lo largo de sus procesos empresariales. La propiedad y el mantenimiento forman parte de la integración.
Componentes técnicos que se adapten a sus datos y procesos de aplicación.
De las necesidades a los resultados
Partimos de una tarea que consume tiempo o requiere conocimiento difícil de localizar. Definimos conjuntamente casos de prueba y requisitos de calidad adecuados. Acceso a los datos, confidencialidad, revisión humana y costes recurrentes se consideran desde el inicio. La solución debe encajar en sus procesos y demostrar su utilidad en condiciones reales.
Facilitar el acceso al conocimiento empresarial
Un asistente puede buscar en documentos autorizados y elaborar respuestas basadas en esas fuentes. Preparación de datos, búsqueda y permisos se diseñan conjuntamente. Las preguntas de prueba muestran si los contenidos pertinentes se encuentran y utilizan correctamente.
Transformar documentos en información útil
Para presupuestos, informes y otros documentos evaluamos extracción, resumen y clasificación. Los especialistas de negocio definen campos y criterios de evaluación. Los resultados inciertos siguen un procedimiento adecuado de revisión o gestión de excepciones.
Integrar la asistencia en las aplicaciones
Las capacidades de IA están integradas donde los usuarios ya trabajan. Esto incluye transferencia de contexto, permisos, retroalimentación y manejo claro de errores. Las aplicaciones e interfaces existentes se consideran en la arquitectura.
Automatizar flujos de trabajo con controles definidos
Agentes y herramientas pueden apoyar tareas delimitadas. Las acciones permitidas, los privilegios técnicos y las aprobaciones necesarias se definen explícitamente. Reintentos, interrupciones y traspasos a personas forman parte de las pruebas.
Evaluar calidad y costes de forma continua
Las tareas representativas hacen visible la calidad de las respuestas, los errores y el uso de recursos. Planificamos evaluaciones repetibles para cambios en modelos, prompts y datos. Esto ayuda a los equipos responsables a tomar decisiones informadas sobre las actualizaciones.
Preparar la adopción y la gobernanza
La introducción también requiere roles, reglas y orientaciones claras. Apoyamos la documentación técnica y la coordinación con las funciones responsables. El caso de uso determina los controles y las evidencias necesarios.
Un camino claro hacia la puesta en marcha
Determinar la tarea y los criterios de éxito
Seleccionamos un caso de uso adecuado, comprobamos los datos y definimos tareas representativas. Se registran beneficios, límites y aprobaciones requeridas.
Probar con tareas reales
Un piloto limitado conecta datos, modelo y aplicación. Los usuarios de negocio evalúan los resultados según los criterios acordados y documentan los puntos abiertos.
Desplegar y mejorar
La versión de producción recibe controles de acceso, evaluación y responsabilidades operativas acordados. Los comentarios y cambios alimentan un proceso de mejora documentado.
Qué recibe
- Un caso de uso prioritario de IA con datos y criterios de evaluación adecuados.
- Un piloto verificable con calidad, limitaciones y consumo de recursos documentados.
- Un camino acordado para la integración, el despliegue y el soporte continuo.
Tres formas de empezar
Evaluación de oportunidades y datos de IA
Para un comienzo bien fundamentado: tarea adecuada, datos disponibles, riesgos y criterios para el piloto.
Consultar el proyecto: Evaluación de oportunidades y datos de IAPiloto de IA con evaluación
Para una decisión verificable: tareas reales, integración limitada y calidad y costes documentados.
Consultar el proyecto: Piloto de IA con evaluaciónIntegración de IA en producción
Para uso diario: integración de aplicaciones, controles de acceso, pruebas, despliegue y tareas operativas acordadas.
Consultar el proyecto: Integración de IA en producciónPreguntas antes de decidir
¿Qué caso de uso de IA es adecuado para empezar?
Una tarea frecuente y claramente definida, con datos disponibles y resultados comprobables es un punto de partida útil. La recuperación de conocimiento o una tarea de procesamiento de documentos acotada pueden ser adecuadas. Evaluamos juntos beneficios, esfuerzo y riesgos.
¿Necesitamos nuestro propio modelo de lenguaje entrenado?
No necesariamente. Modelos existentes, prompts adecuados y acceso dirigido al conocimiento empresarial pueden ofrecer una base suficiente. Evaluamos la utilidad de una adaptación adicional según la tarea, la calidad requerida y los datos disponibles.
¿En qué se diferencia RAG de un chatbot general?
Una solución RAG recupera contenido adecuado de fuentes definidas y lo proporciona a un modelo de lenguaje como contexto. Por tanto, la preparación de datos, la búsqueda y las autorizaciones son componentes centrales. Las referencias de fuentes facilitan la comprobación, pero no garantizan una respuesta libre de errores.
¿Cómo protegemos la información confidencial?
Evaluamos los flujos de datos, el acceso al modelo, las ubicaciones de almacenamiento, los registros y los permisos en toda la solución. Los términos del proveedor y los requisitos organizativos deben alinearse. Los criterios y pruebas de aprobación también abordan accesos no autorizados y divulgación de información no intencionada.
¿Puede la IA realizar cambios en los sistemas por sí sola?
Esto es posible para tareas explícitamente autorizadas, con privilegios limitados y reglas claras. Las acciones críticas pueden requerir confirmación humana. Los errores, reintentos y cancelaciones se prueban antes de la aprobación en producción.
¿Cómo comprobamos si las respuestas son lo suficientemente buenas?
Casos de prueba representativos de su trabajo y criterios definidos permiten comparar resultados. Pueden evaluar corrección, fuentes, exhaustividad y tratamiento de preguntas que el sistema no puede responder. Las evaluaciones se repiten ante cambios relevantes.
¿Cuáles son los costes de funcionamiento?
Influyen el uso del modelo, la preparación de datos, la búsqueda, la infraestructura y el mantenimiento de evaluaciones y fuentes. La carga, la longitud de las respuestas y la frecuencia de actualización afectan al consumo. Un piloto aporta datos útiles para planificar con realismo.
¿Qué incluye una propuesta inicial de SYNEDAT?
Un primer encargo puede incluir evaluación del caso de uso, revisión de datos, piloto acotado y comprobación según criterios acordados. Resultados esperados y aportaciones se definen claramente. La integración y la operación en producción se acuerdan como pasos posteriores.
¿Qué tarea debe facilitar su primer caso de uso de IA?
Describa el proceso, los datos disponibles y sus expectativas. Le ayudamos a definir un punto de partida verificable y los componentes necesarios.
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