Inteligencia Artificial.
Consultor IA aplicada para e-commerce en España: RAG, agentes, Vertex AI, fine-tuning. Casos productivos. Remoto desde Zaragoza.
Trabajo en remoto con empresas en toda España, con base en Zaragoza.
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Qué obtienes
- Filtro de casos de uso reales — qué problemas justifican IA y cuáles se resuelven mejor con software clásico.
- Arquitectura GenAI defendible: elección de modelos, vector store, RAG, agentes y guardrails.
- PoC funcional en semanas, no en trimestres. Reproducible y entregado en código, no en demo.
- Modelo de coste por inferencia y plan de gobierno para evitar que un experimento se convierta en factura imprevista.
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Cómo trabajo
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01DiscoveryCatálogo de casos de uso candidatos. Filtro por valor, factibilidad técnica y disponibilidad de datos.
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02PoCUna a tres iteraciones rápidas sobre los casos seleccionados. Métricas objetivas: precisión, latencia, coste por petición.
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03ProducciónArquitectura final: gateway, observabilidad, evaluación continua, guardrails y rollback. CI/CD para prompts y modelos.
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04AdopciónOnboarding del equipo, runbooks operativos y plan de evolución. La IA es un sistema vivo, no un release.
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Para quién
Empresas con datos y un problema concreto
Sabes que la IA encaja en algún punto del negocio pero no en cuál, ni cómo medir si funciona.
Equipos de producto
Quieres integrar GenAI en tu producto sin atarte a un único proveedor ni explotar la factura cloud.
Estudios y agencias creativas
Necesitas pipelines productivos de generación multimedia con control de calidad y atribución.
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Casos de uso típicos
- Asistente RAG sobre documentación interna corporativa, multi-tenant y con permisos.
- Agente de procesamiento de tickets y backoffice con tool-use y handoff a humano.
- Pipeline de generación de descripciones de producto multimodal a escala (e-commerce).
- Fine-tuning de modelo open-weights para dominio especializado con coste por inferencia controlado.
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Preguntas frecuentes
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Q01
¿OpenAI / Gemini / Anthropic o open-weights?Lo que tenga sentido por caso. Hago siempre el ejercicio de comparar coste, latencia y calidad contra alternativas — incluyendo modelos abiertos auto-hospedados si el volumen lo justifica.
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Q02
¿Cuánto cuesta llevar un PoC a producción?La diferencia entre un PoC bonito y un sistema productivo es 3-10×, casi siempre por observabilidad, evaluación continua y gobierno. Te doy ese rango antes de empezar.
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Q03
¿Trabajas con datos sensibles o regulados?El entorno está preparado justo para eso: modelos auto-hospedados o con residencia de datos en la UE, sin que tu información entrene modelos de terceros, y despliegue on-premise si tu compliance lo exige. Sectores como banca, salud o telecom tienen hoy versiones de IA compatibles con esos requisitos; el encaje concreto lo aterrizamos en el discovery.
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