AI Workloads a Bedrock
Llevá tus workloads de IA a Amazon Bedrock
Migramos tus cargas de GenAI desde APIs de terceros a Amazon Bedrock: tus datos en tu cuenta, elección de modelo por resultado y costo, y la misma disciplina FinOps que aplicamos al resto de tu cloud.
Tus datos y tu IA, en tu propia cuenta de AWS
El problema
- Tu producto depende de una API de IA externa a la que le mandás datos de clientes.
- El costo por token crece sin control y no tenés visibilidad por feature ni por equipo.
- Estás atado a un único proveedor de modelos y migrar parece un proyecto enorme.
- Seguridad y compliance te piden que la inferencia ocurra dentro de tu perímetro.
Qué incluye
- Relevamiento de tus workloads de IA actuales: prompts, modelos, volúmenes y costos.
- Selección de modelo en Amazon Bedrock por resultado y por costo, con benchmark contra el actual.
- Migración de prompts y adaptación de la lógica de inferencia, sin degradar la calidad.
- Evaluación comparativa antes y después, con un set de casos reales de tu negocio.
- Guardrails, logging de invocaciones y control de costos por caso de uso.
- Arquitectura de red y permisos para que la inferencia ocurra dentro de tu cuenta de AWS.
Bedrock como base, sin casarse con un modelo
Amazon Bedrock te da acceso a varios modelos (entre ellos Claude de Anthropic) detrás de una misma API, dentro de tu cuenta. Eso te permite elegir el modelo por resultado y por costo, y cambiarlo cuando aparezca uno mejor, sin reescribir tu producto.
Cómo trabajamos
Discovery
Inventariamos tus workloads de IA, sus costos y sus requisitos de calidad, seguridad y latencia.
Plan & Quote
Definimos el modelo destino, el plan de migración por workload y el set de evaluación, a precio cerrado.
Ejecución
Migramos workload por workload, comparando calidad y costo contra la línea de base antes de cortar.
Hand-off & MSP
Dejamos monitoreo de calidad, de costo y de uso. Podemos seguir operando y optimizando la plataforma.
Stack & tecnologías
Misma calidad, tu propio perímetro, costo bajo control
Preguntas frecuentes
¿Voy a perder calidad al cambiar de modelo?
Por eso migramos con evaluación: comparamos las respuestas del modelo actual y del nuevo sobre un set de casos reales, y solo cortamos cuando la calidad está a la altura.
¿Mis datos entrenan modelos de terceros?
No. En Amazon Bedrock la inferencia ocurre en tu cuenta y tus prompts y datos no se usan para entrenar los modelos base.
¿Cuánto tarda una migración así?
Depende de cuántos workloads tengas y de su criticidad. Se hace de forma incremental, workload por workload, sin frenar el producto.
¿Cómo controlan el costo de la inferencia?
Con métricas por caso de uso, límites de consumo y elección de modelo según la tarea. Es FinOps aplicado a la IA.
