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Somos tu partner ideal en GenAI
En la era de la inteligencia artificial, contar con soluciones generativas confiables, seguras y escalables es clave para la innovación empresarial.
BigCheese, como Premier Partner certificado , ofrece implementaciones avanzadas basadas en AWS Bedrock y Retrieval-Augmented Generation (RAG) para transformar la operación y experiencia de usuario en tu organización.
BigCheese es un Premier Partner de AWS con una amplia trayectoria en implementaciones exitosas de soluciones basadas en inteligencia artificial generativa.
Modelos avanzados y escalables
Accede a modelos fundacionales de AWS Bedrock con integraciones flexibles y seguras.
Optimización de la información interna
Utiliza RAG para mejorar la calidad y relevancia de las respuestas generadas.
Automatización y eficiencia
Reduce carga operativa en atención al cliente, soporte técnico y gestión del conocimiento.
Cumplimiento normativo
Seguridad y privacidad garantizadas con filtros avanzados de contenido y acceso.
Integración sin fricciones
Conecta la solución con bases de datos, APIs y sistemas empresariales.
Escalabilidad y costos optimizados
Diseño arquitectónico adaptable a la demanda y optimizado para la nube.
Convierte la inteligencia artificial en tu ventaja competitiva con BigCheese, partner certificado en GenAI por AWS.
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BigCheese, como Premier Partner de AWS, cuenta con una sólida experiencia en la implementación de soluciones de inteligencia artificial generativa, logrando resultados exitosos para diversas industrias.
Experiencia certificada
BigCheese se destaca por su compromiso con la excelencia y la calidad, respaldado por diversas certificaciones que avalan su experiencia y profesionalismo en el ámbito tecnológico.
Metodología probada
Nuestro enfoque Think Big, Start Small asegura implementaciones escalables y efectivas. Nuestro objetivo es trascender la Prueba de Concepto para que el negocio se vea positivamente impactado por la GenAI.
Integración con RAG
Implementamos estrategias avanzadas de Retrieval-Augmented Generation para respuestas contextuales precisas.
Seguridad garantizada
Aplicamos estrictos controles de privacidad y cumplimiento normativo (GDPR, CCPA, ISO 27001). Particularmente la ISO 27001 pues se trata de la seguridad de la información tratada.
Soporte y entrenamiento
Brindamos asistencia a tu equipo técnico y capacitamos a los usuarios para una adopción eficiente de la tecnología.
Escalabilidad y expansión
Ajustamos la infraestructura de la solución para adaptarse al crecimiento del negocio, garantizando su evolución sin afectar el rendimiento.
¿Qué es un RAG?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) es una técnica de inteligencia artificial que combina modelos generativos con sistemas de recuperación de información para generar respuestas más precisas y basadas en datos actualizados.
Implementación de GenAI con BigCheese
BigCheese ha desarrollado un enfoque estructurado para la implementación de soluciones GenAI, garantizando eficiencia, seguridad y escalabilidad. Nuestro proceso consta de cuatro fases clave:
Assessment: Evaluación y análisis inicial
En esta etapa analizamos el ecosistema de datos del cliente, identificamos los casos de uso más relevantes y evaluamos la infraestructura existente para determinar la mejor estrategia de implementación.
Strategy: Diseño de la solución
Definimos la arquitectura de la solución GenAI + RAG, establecemos las reglas de gobernanza, seguridad y cumplimiento normativo, y diseñamos los modelos de IA adaptados a las necesidades específicas del cliente.
Implementation: Desarrollo y despliegue
Implementamos la solución en AWS Bedrock, integramos las fuentes de datos y optimizamos el rendimiento del sistema mediante pruebas y ajustes continuos para garantizar una experiencia fluida y eficiente.
Post-Implementation: Monitoreo y optimización
Tras el despliegue, nos enfocamos en el mantenimiento, la optimización y la mejora continua. Implementamos herramientas de monitoreo, realizamos ajustes periódicos y capacitamos al equipo del cliente para la gestión autónoma de la solución.
FAQS
Respuestas
rápidas a tus preguntas
1. ¿Por qué es importante tener un RAG?
Un RAG mejora la precisión de las respuestas de un modelo generativo, evitando alucinaciones y asegurando que la información utilizada sea relevante y confiable.
2. ¿Qué nos ahorramos con un RAG?
Reduce la necesidad de entrenar modelos con grandes volúmenes de datos, disminuye costos de infraestructura y mejora la eficiencia operativa al proporcionar respuestas basadas en datos estructurados y en tiempo real.
3. ¿Cómo se integra un RAG con AWS Bedrock?
AWS Bedrock permite utilizar modelos fundacionales combinados con bases de datos y almacenamiento vectorial para mejorar la calidad de las respuestas.
4. ¿Es seguro utilizar RAG en un entorno empresarial?
Sí, al implementar filtros de seguridad, gobernanza y control de acceso, garantizamos el cumplimiento normativo y la privacidad de los datos.
5. ¿Qué tipo de empresas pueden beneficiarse de RAG?
Cualquier empresa que maneje grandes volúmenes de información, como bancos, aseguradoras, ecommerce, atención al cliente y soporte técnico.
6. ¿Cuánto tiempo toma implementar una solución de GenAI con RAG?
El tiempo de implementación varía según el alcance del proyecto, pero nuestro enfoque estructurado permite tener un MVP en pocas semanas.
7. ¿Cómo se mantiene y actualiza un RAG?
A través de estrategias de MLOps, actualización de fuentes de datos y reentrenamiento periódico de los modelos para mantener su precisión.
8. ¿Cuáles son los costos asociados a una solución GenAI con RAG?
Depende de la infraestructura utilizada, pero con AWS podemos optimizar costos y ajustar la solución según la demanda del negocio.
9. ¿Cómo empezar con BigCheese?
Contacta con nuestro equipo para una evaluación inicial y diseñemos juntos la mejor solución para tu empresa.
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