Outsourcing de ingenieros de IA. Proyectos que se miden y son tuyos.

Qué hace un ingeniero de IA

Un ingeniero de IA convierte un modelo de lenguaje en algo que tu empresa usa todos los días. Elige el modelo, diseña las instrucciones (prompts), conecta tus datos, mide la calidad con evaluaciones y lo pone a funcionar dentro de tus sistemas.

No necesitas un laboratorio de investigación. Los proyectos que más rinden en una empresa mediana suelen ser concretos y medibles:

• Un asistente que responde con tus manuales, políticas o catálogo, citando de dónde sacó cada respuesta (RAG).
• Extracción de datos de facturas, CFDI, contratos u órdenes de compra.
• Clasificación y respuesta sugerida para correos o mensajes de clientes, con una persona que aprueba.
• Agentes que consultan tu ERP o tu CRM y preparan una acción para que alguien la confirme.
• Evaluaciones que comprueban la calidad antes de cada cambio.
• Ajuste de costo y velocidad: modelos más chicos donde pasan las pruebas, caché y procesos por lote.

Ingeniero de IA, desarrollador o etiquetado de datos

Casi todos los ingenieros de IA empezaron como desarrolladores. Si lo que necesitas es un sistema o una app con un poco de IA adentro, un equipo de desarrollo de software suele convenir más.

El etiquetado de datos es otra cosa: personas que marcan y califican ejemplos a mano. El ingeniero construye el sistema; el etiquetado produce los datos con los que se entrena o se califica. Muchos proyectos necesitan las dos cosas.

Cómo saber si la IA funciona

Sin evaluaciones, cada discusión es de opiniones: a ti te gustó una respuesta y a otro no. Con evaluaciones, el equipo y tú acuerdan antes qué cuenta como bien hecho.

En las primeras semanas armamos un set de casos reales definido por alguien de tu negocio, pruebas automáticas que corren cada vez que cambia el prompt o el modelo, y una nota corta por corrida. El costo por consulta y el tiempo de respuesta se miden junto a la calidad. Cada semana revisamos en vivo los casos que fallan.

Tus datos, tus llaves y la ley

Los proyectos de IA tocan datos sensibles: clientes, empleados, precios. La nueva Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares se publicó en el DOF el 20 de marzo de 2025. Llama persona encargada a quien trata datos por cuenta tuya, y tú sigues siendo responsable de mantener medidas de seguridad (art. 18).

Como referencia técnica sirven el marco de gestión de riesgos de IA del NIST (AI RMF 1.0, enero de 2023) y el Top 10 de OWASP para aplicaciones con LLM. Con ellos revisas riesgos como la inyección de instrucciones o la fuga de información. Esta página no es asesoría legal.

• Todo corre en tus cuentas de nube y con tus llaves de API, nunca con las de un proveedor o un ingeniero.
• Accesos con permisos mínimos, retirados el mismo día que alguien sale.
• Contraseñas y llaves en un gestor de secretos, nunca en el código ni en los prompts.
• Reglas por escrito sobre qué datos personales pueden entrar en prompts, evaluaciones y entrenamiento.
• Código, prompts, evaluaciones y modelos cedidos a tu empresa en el contrato.

México, Colombia u offshore

Si tu empresa es mexicana, un equipo en México es local: mismo horario, mismo idioma y la posibilidad de verse en persona. Colombia es nearshore, con una hora de diferencia, y suma talento cuando el perfil escasea. Ahí conviene tener los prototipos y todo lo que tus líderes todavía están definiendo.

Offshore, en India, Filipinas y Egipto, sirve para trabajo bien especificado en inglés: ampliar evaluaciones con reglas escritas, procesos de datos o pendientes de integración que corren de noche. Como orden general, un equipo en Estados Unidos cuesta más que uno nearshore, y nearshore más que offshore.

¿Todavía no sabes qué construir?

Un equipo tiene sentido cuando ya sabes qué quieres resolver. Si todavía estás decidiendo qué proceso automatizar o si un modelo puede hacerlo, empieza con un proyecto de integración de IA y arma el equipo después.

Nuestro trabajo con IA incluye extracción de datos con LLM en un flujo de salud y un asistente de diseño para construcción modular. Los casos de estudio cuentan cómo se hicieron.

Preguntas para un proveedor de ingenieros de IA

1. Pide ver un reporte de evaluaciones de un proyecto anterior. Puede venir sin datos del cliente, pero el método debe quedar claro.
2. Pregunta en qué cuentas y con qué llaves corre el trabajo. La única buena respuesta es: las tuyas.
3. Pregunta de quién son los prompts, las evaluaciones y los modelos. El contrato debe cedértelos, incluido lo que hagan los ingenieros de la firma aliada.
4. Pregunta cómo prueban la inyección de instrucciones. Un proveedor que no sabe nombrar los riesgos no los va a detectar.