Prueba de Concepto
¿A quién no le gustaría tener un elenco de trabajadores de la salud para cuidar de él? Un médico, nutricionista, entrenador, fisioterapeuta... cada uno experto en su disciplina, con el contexto adecuado para darte la mejor respuesta y siempre coordinados entre ellos para ofrecerte una respuesta holística que mejore tu calidad de vida.
Propósito de la Prueba
Demostrar la construcción de una arquitectura de IA de interés general aplicada a la gestión crítica de la salud.
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01. Data Foundation
Ingesta segura desde Garmin y PDFs médicos hacia GCS/Firestore.
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02. Grounding
Profundo
RAG híbrido sobre papers científicos e historial clínico privado.
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03. Orquestación
Agéntica
Comité de expertos (Médico, Nutri, Coach) con roles segregados.
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04. AI Reliability
Validación técnica de métricas fisiológicas (VLaMax/VO2Max) sin alucinaciones.
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05. Escalabilidad
Arquitectura desacoplada lista para BigQuery Vector Search.
Potenciada por IA
Habilidades en Práctica
Estrategia de IA
Evaluación de Viabilidad (AI Feasibility) y descubrimiento de casos de uso corporativos con ROI real.
Orquestación de Agentes
Diseño de arquitecturas RAG y orquestación multimodelo (Gemini, Llama) segura y escalable.
Data Foundation
Pipelines de ingestión y limpieza de datos en BigQuery para alimentar modelos sin alucinaciones.
Frameworks & Multimodal
Dominio de LangChain y el SDK de Vertex AI para construir experiencias de usuario fluidas.
Seguridad & Ética (RAI)
Implementación de Responsible AI con Vertex Safety Filters para blindar entornos críticos.
MLOps & LLMOps
Gestión del ciclo de vida, monitoreo de alucinaciones y despliegue continuo en GCP.