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MLOps y Operaciones de IA en Producción
Mantenga su IA en funcionamiento, mejorando y en cumplimiento — día tras día, modelo tras modelo.
40% menos costes de inferencia
Solo el 1% de las empresas considera que ha alcanzado una madurez real en IA. El gasto en inferencia superó al de entrenamiento por primera vez en 2026 — lo que demuestra que las empresas ejecutan IA a escala y necesitan marcos operativos.
MLOps garantiza que los modelos ofrezcan valor fiable, gobernado y rentable en producción, no solo en cuadernos.
Lo que entregamos
- Pipelines CI/CD para ML: entrenamiento, validación, pruebas y despliegue automatizados
- Registro y versionado de modelos con seguimiento del ciclo de vida
- Monitorización en producción: rendimiento, deriva de datos, deriva de concepto, latencia
- Reentrenamiento automatizado con puertas de aprobación humana y rollback
- LLMOps: versionado de prompts, monitorización de calidad de respuestas, seguimiento de costes/tokens
- Pruebas A/B, despliegue canary, estrategias blue-green
- Optimización de GPU/inferencia: gestión de costes, autoescalado