El mes pasado me llamó el CTO de una empresa de logística en Monterrey. Tenían un problema: habían contratado a una agencia de "transformación digital" para implementar un chatbot con LLMs.
Seis meses y $180,000 pesos después, el chatbot solo respondía "No tengo información sobre eso" a cualquier pregunta sobre su inventario.
Lo peor: la agencia les había vendido una solución genérica de ChatGPT con un wrapper de $20 dólares al mes. Sin fine-tuning. Sin RAG. Sin conexión a sus sistemas.
Cuando revisé el código, encontré literalmente un fetch a la API de OpenAI con un prompt hardcodeado.
La brecha que nadie está cubriendo
Hay un problema creciente en el mercado: las empresas quieren implementar LLMs, pero no saben cómo.
Y el ecosistema actual no les ayuda:
- Agencias de marketing que venden "IA" pero solo saben pegar widgets de chatbot
- Consultoras enterprise que cobran millones y entregan PowerPoints
- Desarrolladores internos que no tienen experiencia con LLMs de producción
Lo que falta son consultores técnicos de implementación: gente que realmente entiende cómo funcionan los LLMs y puede integrarlos en sistemas reales.
¿Qué hace un consultor técnico de LLMs?
No es magia. Es conocimiento aplicado:
Fine-tuning: Entrenar modelos con datos específicos de tu empresa para que entiendan tu dominio. No es solo "darle contexto" a GPT-4 — es crear un modelo que entiende que "SKU-2847" es tu producto estrella y "el fulano de TI" es Carlos de soporte.
RAG (Retrieval-Augmented Generation): Conectar LLMs a tus bases de datos para que respondan con información actualizada. Esto es lo que le faltaba al chatbot de Monterrey — acceso real a su inventario.
Prompt engineering de producción: Diseñar prompts que funcionen consistentemente con miles de usuarios, no solo en demos. Esto incluye manejo de edge cases, validación de outputs, y guardrails de seguridad.
Evaluación de modelos: Saber cuándo usar GPT-4, cuándo Claude, cuándo un modelo open source, y cuándo ninguno. No todos los problemas se resuelven con LLMs.
🎬 ¿Te interesa ver implementaciones reales? En nuestro canal de YouTube mostramos cómo construir sistemas con LLMs paso a paso.
El mercado está hambriento
Las empresas están desesperadas por talento en este espacio. Y no hablo de startups de Silicon Valley — hablo de:
- La distribuidora de medicamentos en Guadalajara que quiere automatizar pedidos por WhatsApp
- El despacho contable en CDMX que necesita procesar facturas automáticamente
- La inmobiliaria en Querétaro que quiere un asistente que conozca todas sus propiedades
Estas empresas tienen presupuesto. Lo que no tienen es quién les resuelva el problema correctamente.
Los consultores técnicos de implementación cobran entre $200 y $500 dólares por hora. No porque sean caros — sino porque el ROI de una buena implementación se mide en semanas, no en años.
Lo que aprendí implementando LLMs en producción
En FixterGeek llevamos tiempo construyendo sistemas con LLMs para clientes y proyectos propios. Estas son las lecciones más importantes:
1. El 80% del trabajo no es el modelo
Es la infraestructura alrededor: pipelines de datos, monitoreo, fallbacks, rate limiting, caching. El LLM es solo una pieza del rompecabezas.
2. Los prompts de producción son aburridos
Nada de "Eres un pirata que habla en rimas". Los prompts que funcionan son estructurados, predecibles, y fáciles de debuggear:
3. La evaluación es más difícil que la implementación
¿Cómo sabes si tu LLM está funcionando bien? Necesitas métricas reales:
- Tasa de "derivación a humano"
- Precisión de respuestas (validada manualmente)
- Tiempo de resolución
- Satisfacción del usuario
Sin evaluación, estás volando a ciegas.
4. Los usuarios reales rompen todo
Ese prompt perfecto que funcionaba en tus pruebas? Un usuario va a escribir "ola kiero ver si tienen el producto k vi aller en la tienda de mi primo" y todo se cae.
La robustez se construye con miles de ejemplos reales, no con casos de prueba ideales.
¿Esto es para ti?
Si llegaste hasta aquí, probablemente estás en uno de estos grupos:
Eres desarrollador y quieres especializarte en LLMs
Buena noticia: hay demanda enorme y poca oferta. Aprende los fundamentos (embeddings, RAG, evaluación) y empieza a construir proyectos reales. En nuestro taller de AI SDK cubrimos exactamente esto.
Tienes una empresa y quieres implementar LLMs
No contrates a la primera agencia que te ofrezca "transformación con IA". Busca gente técnica que te muestre código, no slides. Que te explique trade-offs, no buzzwords.
Si quieres explorar cómo los LLMs pueden resolver un problema específico de tu negocio, escríbenos. Hacemos sesiones de diagnóstico donde evaluamos si la IA es la solución correcta (spoiler: a veces no lo es, y te lo decimos).
Quieres ofrecer servicios de consultoría tú mismo
El mercado está creciendo más rápido que el talento disponible. Si ya sabes programar y quieres agregar LLMs a tu stack de servicios, este es el momento.
El futuro cercano
La implementación de LLMs en empresas apenas está empezando. Estamos en el equivalente a 2010 para las apps móviles — todo el mundo sabe que es importante, pocos saben hacerlo bien.
Los que aprendan ahora van a tener una ventaja enorme en los próximos 5 años.
La pregunta es: ¿vas a ser de los que implementan, o de los que siguen comprando soluciones genéricas que no funcionan?
Abrazo. bliss.
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