⭐ AI Factory
AI Factory: Contenido de Marketing a Escala
Generacion de contenido de marketing a escala con LLMs gobernados, evaluacion de calidad automatizada y compliance integrado.
En produccion: Operando a escala regional con multiples versiones iteradas y mejora continua.
- Generacion automatica de contenido de marketing
- Evaluacion de calidad con LLM-as-judge
- Seleccion automatica de mejor candidato
- Observabilidad end-to-end con Langfuse
- Deteccion de sesgos y compliance regulatorio
Stack: Vertex AI, Gemini, Dataproc Spark, BigQuery, Langfuse, Airflow/Composer
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Governance
AI Governance y Compliance LATAM
Frameworks de gobernanza AI en produccion real: system prompts con compliance, deteccion de sesgos, trazabilidad y checklist pre-deploy.
No es un documento: es codigo, prompts y controles automaticos en cada ejecucion.
- System Prompt con 7 secciones de compliance
- Framework de 6 tipos de sesgo controlados
- 8 principios regulatorios implementados
- Metadata de trazabilidad por registro
- Clasificacion de riesgo (EU AI Act)
Regulaciones: EU AI Act · Ley 21.719 (protección de datos personales Chile, vigencia dic 2026) · Boletín 16821-19 (proyecto ley IA Chile) · Privacy by Design
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Observability
LLM Observability y Monitoreo
Observabilidad completa para pipelines LLM: tracing de prompts, respuestas, costos, latencia y calidad con alertas automaticas.
Regla: si Langfuse cae, el pipeline se detiene. No operamos sin trazabilidad.
- Langfuse en 5+ pipelines de produccion
- Prompts versionados con labels (production/staging)
- Monitoreo de costos por modelo y pipeline
- Alertas Teams con webhook en tiempo real
- Backoff exponencial en fallas
Stack: Langfuse, Vertex AI, Teams Webhooks, GCP Monitoring
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RAG / Agents
Sistemas RAG y Agentes Inteligentes
Arquitecturas RAG con bases vectoriales, orquestacion multi-agente e integracion con sistemas empresariales en GCP.
En produccion: POC con GPU (Tesla T4), embeddings, matching semantico.
- RAG con GPU en Dataproc (NVIDIA Tesla T4)
- Embeddings con Word2Vec y Vertex AI
- Matching semantico entre registros (one-to-one)
- Deduplicacion inteligente de datos
- Recomendacion basada en similitud vectorial
Roadmap: Kong AI Gateway, LangGraph multi-agente, Vector Search nativo
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ML / Training
ML Classification y Training Pipelines
Pipelines de entrenamiento y prediccion para clasificacion automatica de contenido y categorias. Infraestructura containerizada y config-driven.
Diferenciador: un YAML cambia el modelo, no el codigo.
- Pipeline generico de clasificacion ML
- Word2Vec para embeddings de contenido
- Clasificacion automatica de reviews
- Mapeo automatico de categorias (BTD)
- Matching y deduplicacion entre fuentes
Stack: GKE, Kubernetes, Dataproc Serverless, BigQuery ML, Word2Vec
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Bias / QA
Bias Detection y Quality Assurance
Agentes especializados en detectar sesgos y validar calidad de contenido generado por IA. 6 tipos de sesgo controlados.
No es opcional: bias detection es compliance legal bajo AI Act.
- 6 tipos de sesgo: genero, regional, marca, precio, alucinacion, seleccion
- Metricas de bias post-generacion
- LLM-as-judge para validacion semantica
- Quality scoring automatizado por pais
- Pipeline AI-CONTENT vs RAW-CONTENT
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Migration
Migracion a AI Gateways Corporativos
Planificacion y ejecucion de migracion hacia gateways corporativos con control de costos, rate limiting y failover automatico.
Contexto: migracion sin downtime con rollback automatico.
- Analisis de impacto de migracion
- Estrategia de failover y callback
- Estimacion de costos bajo nuevo modelo
- Coordinacion con arquitectos y Tech Leads
- Testing gradual de procesos criticos
Destino: Kong AI Gateway, Kairos Agentic Platform
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