Su lista corta es la decisión.
El estudio del Proyecto NANDA del MIT encontró que el 95% de los pilotos empresariales de IA generativa nunca impactan el P&L. El modelo rara vez causa ese fracaso. Lo causa el equipo que construye y opera el sistema.
El mismo estudio encontró que los proveedores y socios especialistas lograron el éxito cerca del 67% de las veces. Los desarrollos internos alcanzaron aproximadamente un tercio de eso.
Su socio define el resultado más que su modelo. Este ranking cubre a las empresas de desarrollo de IA generativa que construyen, lanzan y siguen operando sus sistemas un año después.
¿Está considerando desarrollar IA en AWS? En Avahi contamos con el estatus de AWS Premier Tier Services Partner y la Competency de AI Services, y construimos IA generativa de nivel producción dentro de su cuenta de AWS.
A través de nuestra alianza con AWS, una prueba de concepto con alcance definido puede financiarse para proyectos que califiquen. Las empresas elegibles pueden recibir una PoC financiada según su proyecto. Verifique su elegibilidad aquí.
Conclusiones clave
- Socios de desarrollo, proveedores de modelos, plataformas y consultoras son cuatro compras distintas; decida cuál está haciendo antes de armar su lista corta.
- La mayoría de los pilotos se estancan por preparación de datos, calidad de recuperación, integración y operación, no por la elección del modelo.
- Defina la línea base del número que su sistema debe mover antes de construir nada.
- Pregunte si la firma opera lo que construye, porque ahí es donde más divergen los proyectos internos y externos.
- Una prueba de concepto financiada es un desarrollo con alcance definido sobre sus datos reales, no créditos ni una demo.
- Avahi construye IA generativa de nivel producción dentro de su propia cuenta de AWS. Verifique su elegibilidad para una PoC financiada.
Las 12 mejores empresas de desarrollo de IA generativa en 2026, de un vistazo
Así se comparan estas 12 mejores empresas de IA generativa:
| Empresa | Ideal para | Tipo |
|---|---|---|
| Avahi | IA generativa en producción en AWS para pymes y mid-market, en su propia cuenta | Socio de desarrollo, AWS Premier Tier Services Partner |
| LeewayHertz | Aplicaciones de IA generativa empresariales a medida con una capa de plataforma | Socio de desarrollo, ahora parte de The Hackett Group |
| GoGloby | Ingeniería de IA integrada dentro de un equipo de producto existente | Socio de desarrollo, modelo de suscripción |
| RTS Labs | Desarrollos para mid-market con una capa de evaluación y hoja de ruta | Socio de desarrollo con frente de consultoría |
| Straive | IA generativa intensiva en documentos y datos para industrias del conocimiento | Firma especializada |
| Tredence | IA generativa construida sobre ingeniería de datos empresarial | Firma especializada |
| EXL Service | IA generativa integrada en operaciones de seguros, salud y banca | Firma especializada |
| Kanerika | IA generativa sobre stack Microsoft más modernización de datos | Firma especializada |
| Accenture | Despliegue empresarial, adopción y gestión del cambio | Consultora empresarial |
| IBM Consulting | IA generativa gobernada en watsonx en entornos híbridos | Consultora empresarial |
| Deloitte | IA generativa con enfoque de cumplimiento para sectores regulados | Consultora empresarial |
| Cognizant | IA generativa como un frente de trabajo dentro de un programa de modernización | Consultora empresarial |
El estatus de partner y las credenciales reflejan listados públicos a agosto de 2026.
Qué hace realmente una empresa de desarrollo de IA generativa
Una empresa de desarrollo de IA generativa diseña, construye y opera un sistema a medida sobre un modelo fundacional. El modelo es la parte más pequeña del trabajo.
Las partes que hacen que funcione son:
- Recuperación, para que el sistema responda con sus datos y no con lo que el modelo “recuerda”.
- Guardrails, para que rechace lo que debe rechazar y escale lo que no puede manejar.
- Evaluación, para que pueda demostrar que cambió la precisión en lugar de afirmarlo.
- Integración, para que viva dentro del flujo de trabajo que la gente ya usa.
- Operación, para que alguien se haga cargo a las 2 a. m.
Eso es lo que separa a una empresa de desarrollo de comprar acceso a un modelo. Cualquiera puede llamar a una API.
En comparación, muy pocos equipos pueden poner el sistema resultante frente a clientes y mantenerlo preciso durante dieciocho meses.
Las firmas que definen el alcance antes de construir, Avahi incluida, empaquetan ese trabajo como servicios de consultoría de AWS y de estrategia de IA.
Socio de desarrollo vs proveedor de modelos vs plataforma vs consultora
| Socio de desarrollo | Proveedor de modelos | Plataforma | Consultora | |
|---|---|---|---|---|
| Qué obtiene | Un sistema funcionando en producción | Acceso a un modelo | Infraestructura y herramientas | Estrategia, hoja de ruta, gobernanza |
| Quién escribe el código | El socio | Usted | Usted | Un equipo de entrega o subcontratista |
| Se hace cargo de recuperación y guardrails | Sí | No | Provee componentes | Asesora sobre ellos |
| Se hace cargo de la evaluación | Sí | No | Provee herramientas | Define el marco |
| Lo opera después del lanzamiento | A menudo | No | No | Rara vez |
| Ejemplos del tipo | Avahi y otros socios de servicios en la nube, además de firmas especializadas de desarrollo | Proveedores de modelos fundacionales | Databricks, Bedrock, Vertex AI | Big Four e integradores globales |
| Conviene cuando | Usted conoce el flujo de trabajo y necesita entregarlo | Tiene ingenieros y quiere capacidad “en bruto” | Está construyendo su propia capa de plataforma | Necesita decidir qué hacer primero |
Si ya sabe qué flujo de trabajo quiere automatizar, la fase de descubrimiento de una consultora es sobrecosto.
Si no lo sabe, un socio de desarrollo con gusto definirá un alcance, y puede descubrir en el mes tres que definió el alcance equivocado.
Por qué la mayoría de los proyectos de IA generativa nunca llegan a producción
El número más citado en IA empresarial hoy proviene del informe del Proyecto NANDA del MIT, The GenAI Divide: State of AI in Business 2025.
Encontró que aproximadamente el 95% de los pilotos empresariales de IA generativa no produjo un impacto medible en el P&L. Solo alrededor del 5% de los pilotos integrados estaba extrayendo valor significativo.
Vale la pena señalar dos salvedades, porque el número se simplifica en las presentaciones de proveedores. El estudio cubrió una sola ventana de investigación, lo cual es una base estrecha para juzgar el impacto.
Una gran parte de “sin impacto medible” se debe a que los pilotos nunca establecieron una línea base previa al despliegue contra la cual medir. La propia conclusión del informe es que la brecha está impulsada por el enfoque, más que por la calidad del modelo.
Esa es la parte útil. Las causas que identifica no son la elección del modelo:
- Preparación de datos. El sistema solo es tan bueno como lo que puede recuperar. Documentos inconsistentes, sin fecha o dispersos en cuatro sistemas producen respuestas erróneas con mucha seguridad.
- Calidad de recuperación. La mayoría de los resultados decepcionantes son fallas de recuperación, no fallas de razonamiento. El modelo respondió correctamente desde la fuente equivocada.
- Integración. Una herramienta que nadie abre porque vive fuera del flujo de trabajo no moverá un número, por buena que sea.
- Operación. Los pilotos que no pueden retener retroalimentación, adaptarse al contexto o mejorar con el tiempo se estancan. Las herramientas genéricas lograron alta adopción para tareas triviales, mientras que las herramientas a medida se estancaron en el paso de piloto a producción.
La lectura práctica: elija un flujo de trabajo con un número que ya mida, establezca la línea base antes de construir y elija un socio cuyo trabajo incluya operar el sistema después.
Cómo evaluamos estas 12 empresas de desarrollo de IA generativa
Cinco criterios, aplicados de la misma manera a cada entrada.
- Historial en producción. Sistemas en vivo que se pueden inspeccionar, no un carrete de prototipos.
- Profundidad en RAG y agentes. Si recuperación, orquestación y evaluación son práctica central o una línea en una página de servicios.
- Seguridad y cumplimiento. A dónde van los datos, quién los custodia y si los controles sobreviven una revisión de seguridad del cliente.
- Prueba con cliente nombrado. Un resultado publicado asociado a una empresa con nombre.
- Operaciones posteriores al lanzamiento. Si la firma opera lo que construye.
Se excluyeron los directorios de pago por posicionamiento, así como proveedores de modelos y plataformas, porque eso es una compra distinta.
Las 12 mejores empresas de desarrollo de IA generativa en 2026
Agrupadas por tipo: primero socios de desarrollo en producción, luego firmas especializadas y después consultoras empresariales.
Socios de desarrollo en producción
1. Avahi
Avahi es un AWS Premier Tier Services Partner que construye sistemas de IA generativa en producción en AWS, desplegados dentro de la propia cuenta en la nube del cliente.
Contamos con seis AWS Competencies y más de 200 certificaciones de AWS, y hemos entregado más de 270 lanzamientos en la nube.
Ganamos un Artificial Intelligence Excellence Award 2026 en la categoría de Agentic AI, otorgado por Business Intelligence Group, por un asistente de voz con IA de nivel producción usado en la comunicación con pacientes en hospitales y clínicas.
Ideal para:
- Pymes y empresas mid-market con un flujo de trabajo definido para automatizar y sin equipo interno de ML.
- Recuperación y extracción de datos estructurados sobre documentos internos a escala.
- Chatbots inteligentes, agentes de voz con IA y escritura médica asistida por IA en entornos regulados.
- Generación de imágenes y video con pipelines construidos sobre Bedrock y Nova.
- Negocios intensivos en operaciones con un proceso manual costoso y de alta frecuencia.
AWS Competencies: AI Services, Migration and Modernization, Managed Service Provider, DevOps, SMB, Healthcare.
Nivel de AWS: Premier Tier Services Partner, obtenido en diciembre de 2024, trabajando con AWS mediante una alianza de larga data.
Modelo de engagement: PoC y desarrollos por proyecto, servicios administrados y staffing en la nube flexible. Los proyectos elegibles pueden calificar para financiamiento de AWS.
Éxito comprobado: Aquí hay una tabla que muestra los resultados que hemos entregado.
| Partner | Resultado comprobado en AWS |
|---|---|
| Liberty Settlement Funding | Opera un pipeline de extracción en Bedrock que convierte una orden judicial en un lead listo para marcar en unos 16 segundos, sin intervención manual. |
| Groopview | Una arquitectura de enrutamiento dual-Nova redujo el tiempo de respuesta del avatar con IA de unos 12 segundos a unos 2.5 segundos. |
| myRiva | Recibió una capa de automatización de desarrollo con IA para codificación, revisión de pull requests y análisis de logs, todo con humano en el circuito. |
| Inpharmativ | Recibió un pipeline y una API de descubrimiento de médicos en producción con ciclos de validación de tres días. |
| Photozig | Pasó de flujos de trabajo de medios heredados a un pipeline de generación nativo de AWS construido sobre Bedrock y EC2 optimizado para GPU, compatible con múltiples resoluciones sin dependencia de SaaS de terceros. |
Limitación honesta: Avahi construye sobre AWS. Si su organización está estandarizada en Azure OpenAI o Google Vertex AI y no se moverá, un socio nativo de ese stack es la mejor opción.
Avahi en cifras: AWS Premier Tier Services Partner desde diciembre de 2024, seis AWS Competencies, más de 200 certificaciones de AWS, cuatro Service Validations, más de 270 lanzamientos en la nube y un Artificial Intelligence Excellence Award 2026 por agentic AI.
Verifique su elegibilidad para una PoC de IA financiada.
2. LeewayHertz
LeewayHertz construye aplicaciones y agentes de IA generativa a medida para empresas, junto con la plataforma de desarrollo ZBrain.
The Hackett Group adquirió LeewayHertz en septiembre de 2024, y los activos de su plataforma se integraron en una empresa conjunta, con el fundador Akash Takyar liderando el grupo de implementación de IA generativa de Hackett.
Ideal para:
- Empresas que buscan un desarrollador especialista con una plataforma establecida.
- Compradores que necesitan una capa de asesoría disponible junto con el desarrollo.
- Desarrollo de agentes a medida con referencias empresariales nominadas.
Limitación honesta: La adquisición cambió el contexto comercial. Confirme si está comprando al equipo boutique de desarrollo o un engagement dentro del modelo de entrega de una consultora pública.
3. GoGloby
GoGloby despliega de forma integrada a un arquitecto senior de soluciones de IA dentro de un equipo de software existente mediante una suscripción mensual, trabajando con un ciclo de vida de desarrollo de software agentic gobernado dentro de la propia nube del cliente.
El trabajo corre en AWS, Amazon Bedrock o Google Cloud Vertex AI, con telemetría de entrega y una garantía contractual de reemplazo si un arquitecto no rinde.
Ideal para:
- Empresas de software establecidas en EE. UU. cuyos ingenieros senior están al límite de capacidad de revisión.
- Equipos que quieren mantener el control arquitectónico completamente in-house.
- Ingeniería de producto continua en lugar de un desarrollo de alcance fijo.
Limitación honesta: El modelo es un ingeniero embebido, no un equipo de entrega. Fuerte para ingeniería de producto continua; débil si quiere un sistema con alcance definido, construido, documentado y entregado al final.
4. RTS Labs
RTS Labs combina consultoría de IA con entrega de datos e IA generativa para organizaciones mid-market, incluyendo recuperación sobre documentos internos y automatización de flujos de trabajo.
Ideal para:
- Empresas mid-market que aún deciden qué caso de uso priorizar.
- Compradores que quieren una evaluación y hoja de ruta antes de implementar.
- Proyectos donde la ingeniería de datos es parte del alcance.
Limitación honesta: RTS Labs es una firma de aproximadamente 50 a 100 personas que abarca ingeniería de datos, IA y consultoría de software, con profundidad vertical en logística, finanzas y seguros. Verifique la disponibilidad de equipo si su desarrollo es grande.
Firmas especializadas
5. Straive
Straive entrega IA generativa guiada por datos y dominio para industrias intensivas en conocimiento, incluyendo fine-tuning, sistemas de recuperación e inteligencia documental, a la escala de una organización de servicios de 18,000 personas.
Ideal para:
- Organizaciones cuyo proyecto de IA generativa es, fundamentalmente, un problema de documentos.
- Flujos de trabajo de publicación, investigación e información financiera.
- Operaciones de contenido y datos a escala.
Limitación honesta: Straive es una operación de 18,000 personas con raíces en servicios offshore de contenido y datos, anteriormente SPi Global. Excelente en volumen documental; menos adecuada para un desarrollo pequeño y muy acotado donde usted es una cuenta menor.
6. Tredence
Tredence construye IA generativa end-to-end que cubre estrategia, ingeniería de datos, desarrollo de modelos y despliegue, sobre una base de ciencia de datos.
Ideal para:
- Empresas con muchos datos que necesitan resolver la ingeniería de datos como parte del proyecto de IA.
- Retail, CPG, manufactura y ciencias de la vida.
- Convertir datos empresariales en silos en aplicaciones de IA en producción.
Limitación honesta: Su herencia en analítica hace que los engagements a menudo comiencen aguas arriba del sistema de IA. Confirme el límite del alcance antes de firmar.
7. EXL Service
EXL integra la IA generativa directamente en las operaciones centrales del negocio, en lugar de desplegarla como tecnología independiente, respaldada por una biblioteca de aceleradores preconstruidos.
Ideal para:
- Empresas reguladas e intensivas en operaciones en seguros, salud, banca y servicios públicos.
- Compradores que quieren IA integrada en un proceso que EXL quizá ya esté operando.
- Patrones comunes donde los aceleradores acortan la entrega.
Limitación honesta: La entrega basada en aceleradores se adapta a patrones comunes. Confirme cuánto es configuración y cuánto es realmente a medida.
8. Kanerika
Kanerika entrega integración de LLM, pipelines RAG, procesamiento inteligente de documentos, IA conversacional y aplicaciones de IA generativa a medida, con aceleradores de migración que sacan a las empresas de herramientas de datos heredadas antes de incorporar la capa de IA.
Ideal para:
- Empresas estandarizadas en Microsoft que necesitan modernización de datos y GenAI en conjunto.
- Equipos de operaciones que basan la IA generativa en datos internos.
- Compradores que requieren certificación ISO 27001, ISO 27701 y SOC 2.
Limitación honesta: El centro de gravedad es el stack Microsoft. Para un desarrollo en Bedrock o Vertex, compárelo con socios nativos de esas plataformas.
Consultoras empresariales
9. Accenture
Accenture entrega IA generativa empresarial a escala de transformación, con gestión del cambio, trabajo de modelo operativo y estructura de programa multianual.
Ideal para:
- Grandes empresas que despliegan IA generativa en múltiples unidades de negocio.
- Programas donde la adopción y la gobernanza son las partes difíciles.
- Entornos multi-nube y multi-modelo.
Limitación honesta: Diseñado para programas, no para desarrollos ágiles. Por debajo de cierto tamaño de contrato, el staffing refleja eso.
10. IBM Consulting
IBM Consulting construye IA generativa sobre watsonx con herramientas de gobernanza robustas, desplegada en entornos de nube híbrida.
Ideal para:
- Empresas reguladas con infraestructura híbrida.
- Organizaciones que necesitan gestión de riesgo de modelos, linaje y auditabilidad como entregables.
- Compromisos existentes con el stack de IBM.
Limitación honesta: Las herramientas de gobernanza y la estructura de programa son tanto el producto aquí como el desarrollo. Espere el peso de compras empresariales y evalúe con cuidado si su arquitectura no se dirige hacia el stack de IBM.
11. Deloitte
Deloitte entrega IA generativa con enfoque de riesgo, gobernanza y cumplimiento para sectores regulados, con programas estructurados vinculados a transformaciones más amplias.
Ideal para:
- Empresas reguladas donde la postura de cumplimiento condiciona el proyecto.
- Marcos de control y alineación regulatoria entregados junto con el desarrollo.
- Requisitos de aprobación de riesgo a nivel de directorio.
Limitación honesta: Peso de proceso. No es la opción cuando la restricción es la velocidad para llegar a un sistema funcionando.
12. Cognizant
Cognizant entrega modernización de aplicaciones y automatización de experiencia del cliente a escala, incluyendo grandes transformaciones de contact centers con IA generativa incorporada.
Ideal para:
- Grandes empresas modernizando portafolios de aplicaciones.
- Programas donde la IA generativa es un frente de trabajo entre varios.
- Entrega basada en herramientas sobre patrones repetibles.
Limitación honesta: La IA generativa suele llegar como un frente de trabajo dentro de un programa de modernización más grande. Si el sistema de IA es todo el engagement y no una parte, esa estructura de programa es un peso que no necesita.
Qué empresa se ajusta a su caso de uso
Elija según el sistema que necesita construir, no por reconocimiento de marca.
| Qué necesita construir | Cuál es realmente la parte difícil | Lista corta |
|---|---|---|
| Recuperación sobre documentos internos | Preparación de datos y calidad de recuperación, no el modelo | Socios de desarrollo y firmas especializadas |
| Extracción de documentos a escala | Medición de precisión y manejo de excepciones | Socios de desarrollo con resultados de extracción publicados |
| Un agente que completa flujos de trabajo de varios pasos | Permisos, logging, escalamiento e integración | Socios de desarrollo con experiencia en agentes en producción |
| Una interfaz de voz o chat para clientes | Latencia, guardrails y comportamiento ante fallas con usuarios reales | Socios de desarrollo con una referencia en vivo de voz o chat |
| Generación de imágenes o video a escala | Selección de modelo, rango de resoluciones y costo por activo | Socios de desarrollo con un pipeline de generación ya entregado |
| Un asistente empresarial desplegado a miles | Adopción, gobernanza y gestión del cambio | Consultoras empresariales |
| Cualquier cosa que toque datos regulados | Controles, linaje, auditabilidad y la visión del regulador | Firmas con fuerte gobernanza, o un socio de desarrollo con historial de cumplimiento |
| IA generativa dentro de una base de código de producto existente | Trabajar dentro de su arquitectura sin romperla | Modelos de ingeniería embebida |
Qué es realmente una prueba de concepto financiada por AWS
Aquí es donde la mayoría de las conversaciones de compra de IA generativa se confunden, así que vale la pena ser precisos.
Una prueba de concepto financiada no son créditos de cómputo. Los créditos compensan su factura de infraestructura.
Una prueba de concepto financiada es un desarrollo con alcance definido. Ingenieros senior del socio construyen un sistema funcionando sobre sus datos, dentro de su propio entorno en la nube, y el financiamiento de AWS cubre las horas de ingeniería del socio para proyectos que califiquen.
Tampoco es una demo. Un prototipo muestra cómo podría verse algo, a menudo con datos simulados. Una prueba de concepto procesa sus datos reales y produce un resultado que puede contrastar con un indicador del negocio.
Dado lo que dicen los datos del MIT sobre pilotos que nunca establecieron una línea base, esa distinción lo es todo.
Tres cosas a tener claras:
- La elegibilidad es por proyecto. Depende del caso de uso, los datos y la etapa de la empresa. Dos proyectos en la misma empresa pueden recibir respuestas distintas.
- La oferta siempre es condicional. El encuadre correcto es: financiado por AWS para empresas elegibles en proyectos que califiquen.
- La propiedad importa. Pregunte dónde se despliega y quién es dueño del código, los modelos y los resultados. Avahi construye directamente en la cuenta de AWS del cliente.
Como referencia de precio: una prueba de concepto en producción con alcance definido por una consultora suele estar en decenas de miles de dólares o más, durante un periodo de meses. Un engagement financiado comprime eso, y el alcance se acuerda antes de construir nada.
Cómo elegir y qué verificar antes de firmar
- Pregunte si ya han entregado su patrón exacto. No “experiencia en IA generativa”, sino si han puesto en producción un pipeline de extracción de documentos para una empresa con su perfil de cumplimiento.
- Confirme que construyen y operan, en lugar de solo asesorar. Pregunte quién está en el equipo de entrega, si esas personas escriben código y qué pasa con el sistema después del lanzamiento.
- Pida referencias en producción, no PDFs de casos de estudio. En específico, un sistema en vivo por más de seis meses. Cualquier cosa puede verse bien en la semana dos.
- Pida una muestra de arquitectura. Un diagrama de arquitectura redactado de un proyecto comparable le dice más en cinco minutos que una hora de llamada de descubrimiento.
- Establezca la línea base antes de construir. Sea cual sea el número que el sistema debe mover, mídalo ahora. Es lo más barato que puede hacer para evitar ser parte del 95%.
- Confirme a dónde van sus datos. Qué entorno, qué cuenta, qué retención y si algo se usa para entrenamiento.
Si cree que su equipo puede construirlo con herramientas de IA
Esta objeción merece una respuesta seria, porque a menudo es correcta.
Construir una demo funcional de IA generativa se ha vuelto realmente fácil. Un buen ingeniero con herramientas modernas puede armar un prototipo de recuperación sobre un conjunto de documentos en pocos días.
Si lo que necesita es una herramienta interna para un puñado de personas, probablemente no necesita un socio.
La línea divisoria es producción. Lo que frena los desarrollos internos no es el código. Es:
- Preparación de datos entre fuentes que nadie ha limpiado.
- Calidad de recuperación que debe medirse, no evaluarse “a ojo”.
- Guardrails que resisten el uso adversarial.
- Arneses de evaluación que detectan regresiones.
- Integración en un flujo de trabajo con permisos existentes.
- Que alguien se haga cargo del sistema cuando se degrade silenciosamente seis meses después.
Esa es exactamente la lista a la que apuntan los datos de fallas de pilotos.
El camino intermedio es razonable y común. Prototipe internamente para confirmar que el caso de uso vale la pena, incorpore un socio para el desarrollo en producción y luego llévelo in-house con un sistema funcionando y una especificación real.
Por qué Avahi debería estar en su lista corta
Usted vino aquí a elegir a alguien. Aquí está el atajo honesto.
Si su sistema necesita correr en AWS, vivir en su propia cuenta y seguir siendo preciso dentro de un año, Avahi está hecho exactamente para ese trabajo.
Somos un AWS Premier Tier Services Partner con la Competency de AI Services, seis AWS Competencies en total, más de 200 certificaciones de AWS, más de 270 lanzamientos en la nube entregados y un Artificial Intelligence Excellence Award 2026 en Agentic AI.
Los resultados anteriores están nominados y publicados. Liberty Settlement Funding convierte una orden judicial en un lead listo para marcar en unos 16 segundos sin intervención manual. Groopview redujo el tiempo de respuesta del avatar con IA de aproximadamente 12 segundos a unos 2.5. Esos son sistemas en producción con clientes usándolos, no prototipos.
El riesgo de su lado es menor de lo que cree. Construimos directamente en su cuenta de AWS, así que usted es dueño del código, los modelos y los resultados desde el día uno. No hay una plataforma de la que quede cautivo ni nada de lo que tenga que migrar después.
A través de nuestra alianza con AWS, las horas de ingeniería de una prueba de concepto con alcance definido pueden financiarse para proyectos que califiquen. Eso significa que usted descubre si esto mueve su número antes de comprometer presupuesto.
Verifique su elegibilidad para una PoC de IA financiada y definiremos el alcance de un flujo de trabajo, con sus datos reales, contra un número que ya mide. Las empresas elegibles pueden recibir una PoC financiada según su proyecto.
Preguntas frecuentes
¿Qué es una empresa de desarrollo de IA generativa?
Una empresa que diseña, construye y opera un sistema a medida sobre un modelo fundacional, haciéndose cargo de recuperación, guardrails, evaluación, integración y operaciones continuas.
Se diferencia de un proveedor de modelos, que vende acceso al modelo en sí y le deja todo lo anterior a usted.
¿Cuánto cuesta el desarrollo de IA generativa?
Varía según la etapa. El descubrimiento y la definición del alcance del caso de uso suelen ser un taller.
Una prueba de concepto en producción con alcance definido por una consultora comúnmente está en decenas de miles de dólares o más. La operación es un monto mensual, y su mayor variable es la inferencia, así que modele cuánto cobrará Bedrock para su volumen esperado de llamadas antes de firmar.
¿Cuánto dura un piloto de IA generativa?
Un piloto bien acotado se mide en semanas, no en trimestres, y debería producir un sistema funcionando en su entorno, con sus datos, con un resultado que pueda comparar contra una línea base previa. La respuesta honesta es que depende más de la preparación de datos que de cualquier cosa que el socio controle.
¿Necesito un socio de desarrollo o solo acceso al modelo?
Decida según lo que todavía falta construir. Si la recuperación sobre sus datos, los guardrails, la evaluación y el monitoreo ya existen y funcionan, usted necesita acceso al modelo y un equipo de ingeniería.
Si falta cualquiera de esos cuatro, comprar acceso al modelo le da una demo en lugar de un sistema, y un socio de desarrollo es el camino más corto.
¿Qué empresa es mejor para una primera prueba de concepto de IA generativa?
Busque una Competency vigente de IA o IA generativa, un historial de desarrollos en producción (no prototipos) y un modelo de entrega que produzca un sistema funcionando sobre sus datos. Avahi se enfoca en este perfil y entrega PoC en cuestión de semanas para proyectos que califiquen.
