- 01Caso de uso y datos
- 02Infraestructura propia
- 03Modelo y prompts
- 04Integración al flujo
- 05Evaluación y mejora
↺ Ciclo de mejora
// Panel de competencias
Mezcla de competencias · Motores de IANivel 1–5
- ExpertoInfraestructura propia
- AvanzadoAutomatización con n8n
- AvanzadoModelos locales (LLM)
- IntermedioRAG y bases vectoriales
- IntermedioGeneración de imágenes
// Herramientas que uso en esta área
PostgreSQL / SQLAvanzado
DockerAvanzado
ClaudeAvanzado
n8nAvanzado
QdrantAvanzado
OllamaAvanzado
LangfuseIntermedio
ComfyUIIntermedio
Desarrollo motores de IA propios para RevOps y para visibilidad en buscadores y motores de IA. Corren en infraestructura del cliente, sin rentar el stack.
// Lecturas relacionadas
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Los modelos locales son mejores para privacidad y costo fijo, las APIs para calidad y rapidez. La elección depende del volumen y datos sensibles.
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La IA rinde en tareas repetitivas con criterio claro: clasificar, resumir, redactar borradores y enriquecer datos; no sustituye la estrategia.
// Qué entrego
- 01Motores de IA corriendo en infraestructura propia
- 02Automatizaciones de contenido y datos con revisión humana
- 03Monitoreo, seguridad y respaldos del entorno