La mayoría de los proyectos de IA mueren entre el notebook del científico de datos y el sistema productivo. Con Databricks, entrenás, desplegás y monitoreas modelos directamente sobre tus datos — sin moverlos, sin reescribir código, sin fricciones.
Hablemos de tu caso de IA →
El 80% de los proyectos de Machine Learning nunca llegan a producción. La causa habitual no es el algoritmo — es la brecha entre el entorno donde se entrenó el modelo y el entorno donde tiene que funcionar. Los datos están en otro lado, la infraestructura es distinta, el modelo no escala.
Databricks elimina esa brecha. MLflow lleva el tracking completo de experimentos desde el primer notebook. Feature Store garantiza que el modelo en producción ve exactamente los mismos datos que vio en entrenamiento. Model Serving despliega el modelo con una sola API, con escalado automático y sin gestionar servidores.
En Structum llevamos el proceso completo: desde definir el caso de uso de negocio hasta el modelo monitoreado en producción — con ingeniería de datos, ML y conocimiento del negocio en el mismo equipo.
Cualquier plataforma puede entrenar un modelo en un experimento controlado. Databricks es la que hace que ese modelo funcione en producción sobre datos reales, a escala y con gobernanza.
No hay salto entre el entorno de desarrollo y el de producción. El modelo se entrena sobre los datos del Lakehouse y se despliega como API en la misma plataforma — sin reescribir código, sin migrar datos.
Cada experimento queda registrado: parámetros, métricas, versión del código y los datos exactos usados. Puedes volver a cualquier versión anterior, comparar experimentos y demostrar cómo se llegó a un resultado.
Feature Store garantiza que el modelo en producción compute exactamente las mismas variables que usó en entrenamiento. El data skew — la principal causa de degradación de modelos — desaparece.
Vector Search y el LLM Gateway permiten construir aplicaciones de IA generativa que responden con el conocimiento de tu empresa — documentos internos, datos de SAP, historial de clientes — sin exponer tus datos a terceros.
Desde el experimento inicial hasta el modelo monitoreado en producción — cada pieza encaja con la siguiente sin fricciones.
El estándar open source para tracking, empaquetado y despliegue de modelos de ML. Registra cada experimento automáticamente y gestiona el ciclo de vida completo del modelo.
Centraliza la definición y cálculo de variables para modelos. Garantiza consistencia entre entrenamiento y producción, y permite reutilizar features entre distintos proyectos de ML.
Despliega cualquier modelo como API REST en segundos. Escalado automático según demanda, A/B testing entre versiones y monitoreo de drift sin configurar infraestructura.
Construye aplicaciones RAG (Retrieval-Augmented Generation) sobre tus datos propios. Conecta GPT-4, Claude, Llama o DBRX con el contexto de tu negocio — con gobernanza completa.
Un proyecto de IA exitoso comienza con el caso de uso correcto, no con el algoritmo más sofisticado. Nuestro proceso asegura que cada paso de negocio preceda al técnico.
Identificamos el problema de negocio con mayor retorno, validamos que los datos existen y son suficientes, y definimos la métrica de éxito.
Construimos y registramos las variables del modelo en Feature Store — garantizando que lo que funciona en el experimento funciona igual en producción.
Experimentamos con múltiples algoritmos, rastreamos todo con MLflow y validamos el modelo con datos reales antes de cualquier despliegue.
Desplegamos el modelo como API con Model Serving, configuramos alertas de drift y data quality, y entrenamos al equipo para interpretar y actuar sobre las predicciones.