01
Definición y selección de casos de uso
Talleres con las áreas de negocio para identificar los usos de alto valor, estimar el beneficio esperado y el coste de funcionamiento, y descartar los que no superarán la prueba de la producción.
Consultoría IA · FinOps
Consultoría en IA generativa: agentes útiles, una factura bajo control
Ayudamos a las empresas a pasar de la experimentación a asistentes de IA en producción: conectados a sus datos, seguros y con un coste medido desde el diseño.
La IA generativa ya no es una demostración. Los modelos están disponibles, las herramientas han madurado y la mayoría de las direcciones ha lanzado un primer piloto. La dificultad está en otra parte: elegir los casos de uso realmente rentables, conectar la IA a datos fiables y evitar que una adopción exitosa se convierta en una factura imprevisible.
Bitwin acompaña esta etapa con un enfoque de arquitecto. Partimos de sus datos, a menudo ya en Microsoft Fabric, Power BI o un data warehouse. Diseñamos agentes que los consultan a través de servidores MCP y los desplegamos en Azure AI Foundry o en la plataforma que mejor le convenga. En cada etapa estimamos lo que costará una pregunta, un usuario y un mes de funcionamiento.
Nuestra convicción: un proyecto de IA se juzga en producción, no en una demostración. Debe dar respuestas correctas, respetar los permisos de acceso existentes y seguir siendo rentable cuando el uso despega.
Nuestro acompañamiento en IA, del diseño a la producción
Cuatro etapas, que podemos realizar juntas o por separado según su madurez.
02
Arquitectura y datos
Elección de los componentes (Azure AI Foundry, Copilot Studio, Azure AI Search, servidores MCP), modelado de datos en Microsoft Fabric y Power BI, integración con su sistema de información.
03
Prototipo sobre sus datos
Un agente funcional en un perímetro reducido, probado por usuarios reales, con medición de la calidad de las respuestas y del coste real por consulta.
04
Industrialización y gobernanza
Seguridad, permisos de acceso, trazabilidad, supervisión, cumplimiento del RGPD y del Reglamento europeo de IA, formación de los equipos: todo lo que convierte un prototipo en un servicio duradero.
FinOps de IA: controlar el coste de cada respuesta
Un agente de IA consume recursos con cada pregunta: tokens del modelo, búsqueda, capacidad de cálculo para los datos. Sin control, la factura sigue a la adopción. Con nuestra experiencia en FinOps cloud en Oracle, aplicamos a la IA la misma disciplina.
Entender lo que paga
- → Los tokens consumidos por los modelos, de entrada y de salida
- → La capacidad de Microsoft Fabric y Power BI que usan las consultas
- → El índice de búsqueda, el alojamiento de la aplicación, el almacenamiento y la supervisión
Elegir el modelo adecuado para cada tarea
- → Un modelo pequeño para clasificar o enrutar una petición, uno grande solo cuando aporta valor
- → Pago por uso o rendimiento aprovisionado, según el volumen y la regularidad
- → Procesamiento diferido en modo batch cuando no hace falta una respuesta inmediata
Reducir el consumo en origen
- → Herramientas MCP que devuelven resultados agregados en lugar de tablas enteras
- → Instrucciones y contexto breves, caché de las partes repetidas
- → Cuotas por usuario o por aplicación
Medir y gestionar en el tiempo
- → Un coste unitario controlado: por pregunta, por usuario, por caso de uso
- → Etiquetado de recursos, presupuestos y alertas de Azure
- → Dimensionamiento, pausa y reserva de las capacidades de Fabric según el uso real
Una arquitectura probada: Web App, MCP, Power BI, Fabric y AI Foundry
Para Alliance Marine, desplegamos una Web App conectada a un agente de Azure AI Foundry y a Power BI. Un servidor MCP permite consultar en lenguaje natural los datos alojados en Microsoft Fabric.
Este esquema se ha convertido en nuestra arquitectura de referencia para dar a los equipos un acceso conversacional a sus datos, sin duplicarlos y sin eludir las reglas de seguridad existentes.
Por qué confiar su proyecto de IA a Bitwin
Datos e IA, del mismo arquitecto
Una IA vale lo que valen sus datos. Diseñamos la plataforma de datos (Microsoft Fabric, Power BI) y la capa de IA a la vez, no por separado.
El FinOps en nuestro ADN
Años dirigiendo la adopción del cloud y la optimización de costes en Oracle: sabemos hacer crecer un uso sin perder el control de la factura.
Independencia tecnológica
Ningún contrato de exclusividad con un fabricante. Recomendamos Copilot, un agente a medida u otra plataforma según su necesidad, no según un objetivo comercial.
Preguntas frecuentes sobre consultoría en IA
¿Cuánto cuesta un proyecto de IA generativa en una empresa?
Hay que distinguir dos presupuestos: el proyecto (definición, desarrollo, despliegue) y el funcionamiento (modelos, capacidad de datos, alojamiento). El segundo suele subestimarse. Lo estimamos antes de empezar, a partir del número de usuarios y de preguntas previstos, y lo medimos durante el prototipo.
¿Qué es el FinOps aplicado a la IA?
Es la disciplina que hace visible, asigna y optimiza el coste de los servicios de IA: elección del modelo según la tarea, reducción de los tokens consumidos, cuotas, seguimiento de un coste por pregunta o por usuario y dimensionamiento de las capacidades de datos utilizadas.
Copilot, Copilot Studio o agente a medida: ¿qué elegir?
Microsoft 365 Copilot cubre la ofimática. Copilot Studio permite crear agentes rápidamente en low-code. Un agente a medida en Azure AI Foundry es la opción adecuada cuando la IA debe integrarse en una aplicación de negocio, consultar datos complejos o cumplir fuertes requisitos de coste y seguridad. Le ayudamos a elegir caso por caso.
¿Qué es un servidor MCP?
El Model Context Protocol (MCP) es un estándar abierto que permite a un agente de IA usar herramientas: consultar una base de datos, lanzar una consulta sobre un modelo de Power BI, leer un documento. El servidor MCP expone estas herramientas de forma controlada y puede reutilizarse en varios agentes y plataformas.
¿Se usan nuestros datos para entrenar los modelos?
Para los modelos de Azure OpenAI disponibles en Azure AI Foundry, Microsoft indica que las peticiones y las respuestas no se utilizan para entrenar los modelos. Revisamos con usted las condiciones del modelo elegido, la región de alojamiento y el periodo de conservación de los datos.
¿Listo para pasar de la experimentación a la producción?
Hablemos de sus casos de uso, de sus datos y del presupuesto de funcionamiento que busca.
Agendar una reunión