Construir productos de inteligencia artificial en 2025 exige tomar decisiones difíciles sobre la pila de infraestructura. No se trata solo de elegir el modelo más avanzado, sino de equilibrar coste, latencia, cumplimiento, vendor lock-in, privacidad y complejidad operativa.
1. Pilap Just Works Patrón: servicios gestionados, mínima operación, pay-as-you-scale. Ideal para validación rápida, prototipos y MVPs SaaS. Arquitectura típica: LLM vía API (OpenAI, Anthropic), vector store gestionado tipo Pinecone, ingestión ligera con herramientas tipo Firecrawl y hosting serverless en Vercel. Ventaja: velocidad de puesta en marcha y experiencia de desarrollador. Riesgo: la factura por token puede crecer exponencialmente y hay bloqueo de proveedor. Consejo práctico: mide tokens por consulta antes del lanzamiento y planifica alternativas de embeddings y estrategias de caching.
2. Pilap Self-Hosted y Privacy-First Patrón: on-premises o nube privada, control total de datos. Perfecto para sectores regulados como salud, finanzas o administración pública. Arquitectura típica: inferencia local con vLLM o stacks empresariales en Kubernetes, vector DBs autogestionadas como Qdrant o Weaviate, ETL interna y cero llamadas externas. Ventaja: soberanía y auditoría completa. Riesgo: eres a la vez compañía de infra y de IA; necesitas un equipo fuerte de MLOps y capacidad para pagar capex y horas de operación.
3. Pilap Híbrida Pragmatista Patrón: mezcla de componentes gestionados y locales. Sweet spot para equipos que buscan control sobre coste, privacidad y latencia sin reinventar lo aburrido. Arquitectura típica: modelos locales para cargas base y fallback a APIs de frontera para razonamiento complejo, vectores fuente en Qdrant o Chroma y tiering con Pinecone o Supabase, pipelines de ingestión robustos y hosting en nube tradicional con capas de enrutado inteligente. Ventaja: balance entre coste y capacidad. Riesgo: múltiples patrones de despliegue y mayor complejidad de observabilidad y failover.
4. Pilap Académica y Científica Patrón: 100 por ciento open source, reproducibilidad total y acceso al código. Sweet spot para instituciones de investigación y proyectos donde cada experimento debe poder replicarse. Arquitectura típica: Transformers con versiones fijadas, FAISS o Chroma, ETL determinista, gestión de experimentos con MLflow y entornos reproducibles con Docker y requisitos fijados. Ventaja: integridad científica y colaboración abierta. Riesgo: velocidad de desarrollo más lenta y tooling menos pulido, pero ganancias en validez y reproducibilidad.
5. Pilap ChatGPT para X y Viralidad Patrón: infra edge/serverless, foco en latencia y experiencia de usuario. Ideal para asistentes consumidores, soporte, edtech o productos que buscan crecimiento viral. Arquitectura típica: inferencia distribuida en el borde, stores livianos como pgvector sobre Neon o Upstash, CDN y caches agresivos, y extracción de contexto en tiempo real. Ventaja: sensación de inmediatez que impulsa la adopción. Riesgo: razonamiento limitado respecto a APIs de frontera y complejidad en depuración distribuida.
Resumen práctico: no hay un stack perfecto, solo el que tu equipo puede operar hoy. Muchas empresas empiezan en la pilap Just Works para validar, luego evolucionan a híbrido para optimizar costes y finalmente, si es obligatorio, pasan a self-hosted por cumplimiento. Los equipos de investigación van directo a la pila académica.
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