GenAI que sobrevive a la demo.
Cualquiera puede prototipar con un LLM en una tarde. Llevar la GenAI a producción — con tus datos protegidos, los costes controlados y resultados que puedas defender — es un problema de infraestructura. Y ese es nuestro terreno.
Orientado a procesos reales, no a titulares.
Asistentes de conocimiento (RAG)
Asistentes anclados en tu documentación, tickets y conocimiento interno — que responden desde tus datos, citando fuentes, sobre Amazon Bedrock.
Automatización de procesos
Procesamiento de documentos, clasificación, extracción y resumen integrados en tus flujos de trabajo existentes — medidos en horas ahorradas, no en novedad.
Fundaciones de plataforma GenAI
La landing zone de la IA en tu empresa: gobierno de acceso a modelos, redes privadas, registro de prompts y salidas, y guardrails de coste — para que los equipos experimenten con seguridad.
Las partes difíciles de la GenAI son las que ya hacemos.
Seguridad y privacidad de datos
Tus datos se quedan en tu cuenta de AWS. Endpoints privados, cifrado, límites IAM y sin entrenamiento sobre tus datos — diseñado desde el principio, alineado con el RGPD y tu marco de cumplimiento.
Control de costes
El coste por tokens escala de forma invisible hasta que deja de serlo. Aplicamos a las cargas GenAI la misma disciplina FinOps que a todo lo demás — presupuestos, monitorización y selección de modelo por coste-rendimiento.
Gobierno
¿Quién puede usar qué modelo, con qué datos y con qué registro? Escalar la IA sin gobierno es como los pilotos se convierten en pasivos. Construimos primero los guardrails.
Operación
La GenAI en producción sigue siendo producción: monitorización, evaluación, versionado, respuesta a incidencias. Se integra en la misma operación gestionada 24/7 que el resto de tu AWS.
GenAI que respeta las fronteras de tus datos.
No todas las cargas necesitan soberanía del dato — pero cuando la tuya sí, por regulación o por exigencia de tus clientes, la construimos desde el principio en lugar de añadirla a posteriori.
Tu región, tus reglas
Bedrock corre en la región de AWS que elijas — incluidas las regiones europeas y, según se despliega, la AWS European Sovereign Cloud — para que la inferencia ocurra donde tu regulación lo exige.
Privado por diseño
Acceso a los modelos por endpoints privados, cifrado con tus propias claves KMS y sin que el proveedor entrene con tus prompts o salidas. El tráfico no tiene por qué tocar la internet pública.
Evidencias, no promesas
Decisiones de residencia, retención y acceso documentadas por carga — mapeadas a RGPD, ENS o el marco que pidan tus auditores. Tenemos nuestra propia certificación ENS, así que sabemos qué van a preguntar.
Elecciones portables
Bedrock expone muchos modelos tras una misma API, así que el modelo puede cambiar sin reconstruir la plataforma — la soberanía de hoy no bloquea la capacidad de mañana.
Un caso de uso, probado de principio a fin.
Selección del caso de uso
Una sesión de trabajo para elegir un caso de uso con valor medible — y para decir que no a los que todavía no justifican el esfuerzo.
Proof of concept
Un PoC acotado en el tiempo, con tus datos y en tu cuenta de AWS, con criterios de éxito acordados de antemano. Pueden aplicar créditos de proof of concept de AWS.
Producción
Si el PoC se lo gana: endurecido, gobernado, monitorizado y entregado a tu equipo u operado por el nuestro.
¿Tienes una idea de GenAI — o presión por tenerla?
Tráenos el caso de uso. Te diremos con honestidad si está listo para producción, qué haría falta y cuánto costaría operarlo.
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