Agentes de IA en Producción: Latencia, Deriva y Seguridad
El despliegue de agentes de IA falla por deriva de prompts, latencia, costo de tokens y brechas de seguridad. Despliegue agentes IA con guardrails por capas.
El despliegue de agentes de IA falla por deriva de prompts, latencia, costo de tokens y brechas de seguridad. Despliegue agentes IA con guardrails por capas.
Una guía técnica para CTOs sobre cómo reemplazar ERPs heredados y monolíticos sin arriesgar el tiempo de inactividad operativa ni la pérdida de datos, utilizando el Strangler Fig Pattern, la limpieza de datos y el cutover progresivo hacia microservicios cloud personalizados.
Consultas de medios
HDWEBSOFT atiende solicitudes de medios
Si es periodista, blogger, influencer o ponente que cubre TI e innovación digital, nuestros expertos pueden compartir experiencia práctica y conocimiento para apoyar su contenido.
Normalmente respondemos en un día hábil.
Cómo ampliar Salesforce más allá de las capacidades nativas de Agentforce con agentes de IA personalizados, LLM de pesos abiertos o autoalojados, y pipelines RAG privados, para empresas que necesitan mayor control sobre los costos de IA, la privacidad de los datos, la elección de modelos y la infraestructura.
Un marco de referencia a nivel C para controlar la economía de la IA empresarial: el verdadero TCO, el costo por resultado exitoso, la medición del ROI, siete palancas de optimización y un marco práctico de decisión para escalar o no escalar cargas de trabajo de IA en producción.
Construya un gateway LLM para enrutar entre OpenAI, Claude, Llama y SLMs. Evite el lock-in de proveedor con una arquitectura multi-modelo para 2026.
Modernización de legacy con IA: estrategias de refactoring, riesgos y cómo la ingeniería aumentada con IA reduce tiempo y costo para empresas.
Seguridad MCP para agentes de IA empresariales: verificar servidores, aplicar mínimo privilegio, prevenir inyección de prompts y fugas de datos.
Qué esperar al externalizar IA: ciclo de vida de desarrollo de software IA, fases, entregables, propiedad, criterios de aceptación y modelos de colaboración.
Aprenda arquitectura de RAG agéntico, RAG vs fine-tuning, evaluación, orquestación y operaciones de producción para agentes de IA confiables.
Aprenda seguridad LLM para IA agéntica: inyección de prompts, llamadas seguras a herramientas, residencia de datos, HITL y pruebas.
Evalúe socios de IA basándose en capacidad de entrega en producción. Marco que cubre comprensión del negocio, MLOps, seguridad, PI, precios y referencias.