Datos e IA
Servicios de consultoría LLMOps
Lleva a producción funciones basadas en modelos de lenguaje con tranquilidad: evaluadas antes de cada versión, con su calidad y su costo bajo control, y seguras. Y con un equipo liderado por sus fundadores a tu lado.
Habla con los fundadoresQué es LLMOps y qué obtienes con Authect
LLMOps (operaciones de modelos de lenguaje de gran tamaño) es el conjunto de prácticas para hacer funcionar de forma fiable en producción las funciones basadas en modelos de lenguaje: versionar prompts y modelos, probarlos antes de publicarlos, vigilar su calidad y su costo una vez en marcha y proteger los datos en todo momento. Reúne trabajo de ingeniería, datos y operaciones que es fácil saltarse en un prototipo y muy caro saltarse en producción.
Te ayudamos a implantar esas prácticas, tanto si vas a lanzar tu primera función con LLM como si ya tienes varias en marcha. Los fundadores revisan contigo tu configuración y un ingeniero sénior dirige el trabajo, con experiencia en ingeniería de software, DevOps e IA y una idea clara de lo que aporta cada mejora a tu negocio.
Todo lo que construimos, desde los conjuntos de evaluación y los pipelines hasta los paneles y los runbooks, queda en tus propias cuentas y documentado para que tu equipo pueda gestionarlo sin nosotros.
Beneficios
Beneficios de LLMOps para tu organización
Un buen LLMOps convierte un prototipo prometedor en una función en la que puedes confiar, que puedes cambiar sin riesgos y cuyo costo puedes asumir.
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Mejor uso del equipo y del presupuesto
Con pipelines, herramientas y estándares compartidos, ingenieros, especialistas en datos y operaciones trabajan con la misma visión. Así, las nuevas funciones con LLM llegan antes a producción y el gasto en modelos e infraestructura va donde aporta valor.
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Ciclos de desarrollo más cortos
La evaluación automatizada indica a los desarrolladores en pocos minutos si un cambio en un prompt, un modelo o una fuente de datos ha mejorado o empeorado los resultados. Así pueden iterar rápido y detectar respuestas incorrectas antes que los usuarios.
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Menos riesgo, más seguridad
Los controles de acceso, la validación de entradas y salidas, la protección de datos sensibles y los registros de auditoría completos reducen el riesgo de fugas, usos indebidos y respuestas dañinas, y facilitan rastrear cualquier incidencia.
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Escalabilidad que puedes planificar
La monitorización del uso, la latencia y el costo, junto con el uso de caché, el enrutamiento y la planificación de capacidad, mantienen las funciones rápidas y asequibles a medida que crece la demanda y varía la carga de trabajo.
Componentes clave
Componentes clave del proceso de LLMOps
Ingeniería y gestión de datos
Construimos los pipelines que recopilan, limpian, versionan e indexan los datos de los que dependen tus modelos de lenguaje, desde los repositorios de documentos para la recuperación hasta los conjuntos de datos para el fine-tuning, protegiendo la información sensible en todo el proceso.
Ver el servicioExperimentación y evaluación
Creamos conjuntos de evaluación a partir de tus casos reales y probamos con ellos prompts, modelos y versiones ajustadas. Medimos precisión, seguridad, latencia y costo para que cada cambio sea una decisión basada en datos.
Despliegue y monitorización
Publicamos las funciones con LLM de forma gradual, con prompts y modelos versionados, posibilidad de revertir cambios y monitorización en tiempo real de la calidad, la deriva, la latencia y el gasto, además de alertas que llegan a la persona adecuada.
Gestión de pipelines
Diseñamos pipelines integrales que conectan datos, evaluación y despliegue, para que las actualizaciones de modelos, prompts y conocimiento lleguen a producción por el mismo camino probado y repetible que tu código.
Ver el servicio
¿Necesitas ayuda experta para preparar tus funciones con modelos de lenguaje para producción? Habla con los fundadores.
ContáctanosPor qué Authect
Por qué elegir Authect para tu consultoría LLMOps
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Experiencia en DevOps, ML e IA a la vez
Los ingenieros sénior que dirigen nuestros proyectos desarrollan software, infraestructura y funciones de IA. Por eso tu configuración de LLMOps encaja con el resto de tu stack en lugar de quedar aislada.
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Acompañamiento LLMOps de principio a fin
Te ayudamos en todo el ciclo de vida, desde la elección de modelos y la evaluación hasta el despliegue, la monitorización y el control de costos, tanto si desarrollamos nosotros tus funciones con LLM como si lo hizo otro equipo.
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Hablas con los fundadores
Trabajas directamente con los fundadores y con el ingeniero que hace el trabajo, nunca con un comercial. Así, cada recomendación llega con su explicación.
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Pensado para que sea de tu equipo
Documentamos cada pipeline, panel y runbook, y te entregamos las cuentas para que tu equipo pueda gestionar y ampliar su LLMOps con total autonomía.
Artículos
NoticiaWeekly briefing, 4 November 2026: the $6.3bn Binance heist, HTTP2Shell keeps spreading, and one robots.txt line for AI trainingVer noticia 
I+DHow to evaluate LLM features in production: test sets, judges, metrics and budgetsVer artículo de I+D 
GuíaHow to add AI to your product: a practical guide to LLM featuresVer guía 
I+DRAG in production: what actually decides answer quality?Ver artículo de I+D
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre LLMOps
¿Qué significa LLM?
LLM son las siglas en inglés de «large language model», modelo de lenguaje de gran tamaño: una red neuronal entrenada con grandes cantidades de texto para comprender y generar lenguaje. Los LLM impulsan asistentes, resúmenes, búsquedas, procesamiento de documentos y muchas otras funciones del software actual.
¿Qué hace un LLM en una aplicación empresarial?
Lee y escribe texto cuando se le pide: responde preguntas a partir de tus documentos, redacta respuestas, extrae datos de formularios, clasifica solicitudes o planifica los pasos de un agente. La aplicación que lo rodea le proporciona los datos adecuados, revisa lo que genera y decide qué ocurre después.
¿Para qué sirve LLMOps?
Para que las funciones basadas en modelos de lenguaje sean fiables cuando ya las usan personas reales. Eso implica saber si la calidad se mantiene, controlar el costo y la latencia, proteger los datos y poder cambiar prompts o modelos sin riesgos.
¿Qué diferencia hay entre MLOps y LLMOps?
MLOps abarca el entrenamiento, el despliegue y la monitorización de modelos de machine learning en general. LLMOps añade lo específico de los modelos de lenguaje: gestionar prompts y recuperación de información, evaluar texto abierto, protegerse de respuestas dañinas o inventadas y controlar los costos por uso de los proveedores de modelos.
¿Qué diferencia hay entre LLMOps y AgentOps?
AgentOps se centra en los agentes de IA que realizan acciones en distintas herramientas y sistemas. Parte de LLMOps y añade el seguimiento de ejecuciones de varios pasos, los permisos sobre herramientas, los pasos de aprobación y la evaluación de tareas completas en lugar de respuestas sueltas.
¿Qué es la optimización de la inferencia de un LLM?
Consiste en que cada llamada al modelo sea más rápida y barata sin perder calidad. Por ejemplo, usando un modelo más pequeño cuando basta, guardando en caché las solicitudes repetidas, acortando los prompts, agrupando tareas y enviando las preguntas más difíciles a modelos más potentes.