Diseñamos, desplegamos y gobernamos capacidades de IA sobre la infraestructura de cada organización. Trazabilidad completa, soberanía del dato verificable y evidencia lista para una auditoría.
Tres brechas aparecen en casi todos los diagnósticos que hacemos, sin importar el sector ni el tamaño.
Cada consulta a un modelo externo puede sacar información regulada del perímetro, sin registro, sin control y sin forma de demostrar lo contrario.
Se prueban casos de uso, pero sin línea base ni indicador acordado no hay criterio para decidir qué escalar y qué descartar.
Las normas de protección de datos e ISO 42001 piden inventarios, registros y trazas. Una política firmada no vale nada si no hay evidencia operativa detrás.
Adopción con resultados
Cada iniciativa parte con una línea base y termina con un indicador acordado. Del diagnóstico al control del costo de inferencia.
Chequeo 360° con madurez, riesgos y hoja de ruta. Adopción de Claude, ChatGPT y Gemini Enterprise, con licencias, políticas y capacitación. FinOps de IA en AWS, GCP, HWC y Azure, y en APIs. Comparación entre modelos propietarios y de pesos abiertos.
Dato listo y resguardado
La IA nunca toca los sistemas productivos. Construimos capas de datos preparadas y controladas para que el modelo consuma solo lo que corresponde.
Réplicas controladas y vectorización. Conversión documental a formatos que la IA consume. Auditoría de fuga de datos en flujos LLM.
Infraestructura soberana
Dimensionamos el cómputo y desplegamos modelos de pesos abiertos en la infraestructura de IA del cliente. La inferencia ocurre dentro del perímetro.
Dimensionamiento y consumo de NVIDIA GPU, AMD GPU, Huawei GPU, Google TPU o Apple M5 Max y Ultra. Despliegue asistido de Qwen, Gemma y DeepSeek. Laboratorio propio para pruebas de soberanía.
Productos propios, en operación. Lo que no podemos demostrar no lo vendemos.
Gateway de control, dentro de AI Vault Management
Un gateway entre sus aplicaciones y cualquier modelo. Detecta el dato sensible antes de que cruce el perímetro y decide qué hacer con él.
La consulta no sale. Se usa cuando el contexto o la norma hacen inviable cualquier sustitución.
El valor se reemplaza de forma irreversible. El dato queda anonimizado y el modelo conserva el contexto de la tarea.
El valor se sustituye por un token reversible y se restituye en la respuesta. El dato sigue siendo personal y sigue bajo control.
Cada decisión queda registrada. La evidencia es auditable.
Medición de consumo y emisiones.
Cada inferencia consume energía. Huella IA mide el consumo y las emisiones de sus cargas de IA en AWS, GCP, HWC, Azure y APIs, y las reporta junto al costo.
Consumo de modelos, dentro de AI Value Management
Una billetera prepagada de tokens de IA en moneda local. El cliente carga saldo, elige un modelo y lo consume desde un chat web o por API, descontando por token usado.
Se paga lo que se consume. No hay contrato de permanencia ni cargo fijo por usuario.
La recarga se hace en moneda local, con los medios de pago que la organización ya usa.
Lo cargado queda disponible hasta que se use, sin caducidad ni pérdida por inactividad.
Entrenamos modelos en hardware propio y los publicamos abiertos en Hugging Face, con su evaluación y su procedencia. Es nuestro aporte a la comunidad: modelos con ajuste fino hechos por AVIM, disponibles para que cualquiera los revise, los use y los cuestione.
Adaptación de Gemma 4 al español latinoamericano. Contiene la evaluación completa, la procedencia y las limitaciones conocidas.
Abrir model cardLa misma adaptación con los pesos ya fusionados, para ejecutar con MLX sin montar el adaptador por separado.
Abrir model cardCada modelo nuevo se publica con la misma ficha: qué se entrenó, con qué datos, qué mejoró y qué no.
Ver la organización en Hugging FaceEn operación
128 GB de memoria unificada. Aquí se entrenó nuestro primer modelo público, en una sola corrida.
En operación
Amplía el laboratorio para probar despliegues sobre GPU antes de que el cliente compre equipamiento.
En operación
Prototipado de capacidad agéntica para comprobar cargas de trabajo en sistemas basados en IA.
En operación
Trazas, costo y latencia de cada llamada, que es lo que después sostiene el FinOps y la evidencia de auditoría.
En operación
Enrutamiento entre modelos para comparar calidad y costo real antes de recomendar uno.
En operación
Qwen, Gemma y DeepSeek, desplegados y medidos en el mismo hardware que después usa el cliente.
Secreto bancario, normativa del regulador y modelos que deben poder explicarse.
Ficha clínica y datos sensibles bajo exigencia reforzada de consentimiento.
Compra pública, trazabilidad del acto administrativo y soberanía del dato ciudadano.
Operación crítica, propiedad industrial y sitios con conectividad limitada.
El diagnóstico es la puerta de entrada. Ninguna infraestructura se dimensiona antes de saber para qué.
Madurez, inventario de casos de uso, mapa de riesgos y hoja de ruta priorizada.
Ejecutamos su caso crítico sobre modelo abierto en infraestructura controlada, con datos de prueba.
Infraestructura, capa de datos y controles, con indicadores acordados desde el primer día.
Monitoreo, supervisión humana y control del costo real de inferencia.
El diagnóstico entrega madurez, mapa de riesgos y hoja de ruta priorizada. Es el punto de partida de todo lo demás.