Caso
Qué debe aprender o resolver el sistema.
En desarrollo
Entrenamiento accesible · Programa en desarrollo
IA para Todos
Un servicio guiado para que personas, docentes, makers, investigadores y pequeñas empresas puedan preparar datos, adaptar modelos y evaluar IA sin necesitar un gran laboratorio.
Democratizar no significa ocultar la complejidad.
La propuesta es hacerla comprensible: qué datos necesitas, qué técnica conviene, cuánto cómputo requiere, cómo se mide la calidad y qué riesgos existen.
Empezar por el problema. No todo necesita entrenamiento desde cero; a veces conviene RAG, reglas, embeddings, ajuste fino o un modelo local pequeño.
Datos responsables. Preparación, limpieza, permisos, privacidad, sesgos y separación entre entrenamiento y evaluación.
Costo transparente. Estimación de hardware, nube, tiempo y alternativas antes de ejecutar.
Ruta del programa piloto
Datos
Inventario, limpieza, permisos y división correcta.
Técnica
RAG, adapters, fine-tuning, local o combinación.
Entrenamiento
Ejecución controlada con métricas y costos visibles.
Evaluación
Calidad, seguridad, documentación y siguiente iteración.
DATA
Datasets guiados
Plantillas y revisión para construir datos útiles sin perder trazabilidad.
GPU
Cómputo proporcional
Elegir el recurso más pequeño que pueda demostrar valor de forma responsable.
EVAL
Evaluación entendible
Métricas, ejemplos, fallos y límites explicados sin cajas negras comerciales.
Estado actual
Programa piloto en diseño.
La web presenta la visión y abre una lista de interés. La ejecución real se ofrecerá caso por caso cuando estén definidos los recursos, la política de datos, la metodología de evaluación y los límites de responsabilidad.