La IA empresarial no necesita saberlo todo. Necesita entender tu negocio.

Far adapta modelos de pesos abiertos a las tareas clave de cada empresa, los despliega en privado y los mide frente a resultados reales.

Capacidad general, después un modelo especializado en la tarea y, al final, el contexto privado de tu empresa.

Más que un modelo detrás de una API.

AspectoUn modelo de pesos cerrados por APIFar
Conoce tu negocioSolo lo que cabe en el promptCon el contexto estructurado de Far Foundation
El modeloPesos cerrados; el proveedor decide las versionesDe pesos abiertos, adaptado a la tarea; tú controlas las versiones
Tus datosLos procesa el proveedorSe procesan en entornos privados y controlados
Coste a escalaPor peticiónEl modelo más barato que mejor rinde en cada tarea

Cuando basta un modelo general con recuperación de información, Far lo usa, siempre de pesos abiertos. Nunca usa modelos de pesos cerrados: tus datos tendrían que salir de tu control.

Seguridad y datos

Cómo funciona la especialización.

Un modelo más pequeño, adaptado a una tarea bien definida, puede igualar o superar a uno mucho mayor en esa tarea.

  1. Modelo base

    De pesos abiertos, elegido para la tarea

  2. Datos de la tarea

    Ejemplos reales, validados

  3. Adaptación

    Solo donde ayuda

  4. Evaluación

    Frente a opciones más simples y mayores

  5. Optimización

    Ajustado a la carga real

  6. Despliegue

    Privado, versionado, supervisado

Métodos, elegidos según la tarea: ajuste fino, LoRA, aprendizaje por refuerzo, destilación, cuantización y embeddings de dominio.

Ajuste fino solo cuando gana.

Reglas, previsión, ML clásico o un modelo de lenguaje: cada tarea recibe el sistema más simple que cumple el objetivo.

  • Calidad

    Exactitud y gravedad de cada error

  • Velocidad

    Latencia con tus volúmenes reales

  • Coste

    Por tarea resuelta, todo incluido

  • Operación

    Supervisado, reentrenado, reversible

Construir una vez. Reutilizar. Adaptar en privado.

El siguiente cliente con una necesidad parecida parte de un modelo que ya funciona y está evaluado, no de cero.

  1. 1

    Capacidad general

    Lenguaje, visión, razonamiento

  2. 2

    Especialización reutilizable

    Peticiones de oferta, documentos técnicos, catalogación de contenidos, flujos de decisión

  3. 3

    La adaptación a tu empresa

    Tus términos, reglas y catálogos, guardados en tu entorno

Ocho capas, una arquitectura.

Far Foundation

  1. 1

    Conectores

    ERP, bases de datos, SharePoint, archivos

  2. 2

    Procesamiento de datos

    Esquemas, mapeos, entidades

  3. 3

    Contexto semántico

    Metadatos, relaciones, embeddings

Far Decisions

  1. 4

    Desarrollo de modelos

    Pesos abiertos, ajuste fino, ML

  2. 5

    Inferencia

    Servicio privado y enrutamiento

  3. 6

    Decisiones

    Previsiones, recomendaciones, flujos

En ambos

  1. 7

    Evaluación

    Exactitud, coste, resultados, deriva

  2. 8

    Gobernanza

    Acceso, aislamiento, auditoría

Empieza por una decisión que importe.

En una primera conversación vemos el problema, la información que ya tienes y si hay un buen primer caso de uso que medir.