AgendarArnés Engineering para LATAM · Perú · AEC · Agentes IA
Antes de hacer fine-tuning, arregla el arnés.
La mayoría de fallas en agentes IA no son problemas del modelo. Son problemas del entorno: prompts, herramientas, contexto, logs, evals y feedback loops. INFRATEK convierte ese caos en un sistema medible.
No es solo prompt engineeringBenchmark-firstPrivado y local cuando importaPara operaciones reales
Antes66.7%
El agente falla el benchmark. Parece problema del modelo.
↓
Después100%
Mismo modelo. Mismo task. Una mejora dirigida al arnés.
01
El arnés es todo lo que rodea al modelo.
El modelo importa, pero el agente vive dentro de un sistema. Si ese sistema está mal diseñado, entrenar más puede esconder el problema en vez de resolverlo.
Arnés
Prompts de sistema
Instrucciones claras sobre quién es el agente, qué debe hacer y cómo sabe que terminó.
Arnés
Descripción de herramientas
Si el modelo no entiende una herramienta, no puede usarla bien. La calidad de las descripciones importa.
Arnés
Contexto de workspace
Archivos, configuraciones, documentación y ejemplos que el agente necesita para no inventar.
Arnés
Verificación
El agente debe saber qué revisar antes de decir terminado: tests, build, diff, captura, logs o salida verificable.
Arnés
Benchmarks y evals
Sin medición, solo estás optimizando por intuición. Los evals convierten fallas en datos.
Arnés
Feedback loops
Cada error debe alimentar mejores instrucciones, mejores herramientas y mejor contexto.
02
Cuando el arnés falla, el agente parece tonto.
Antes de culpar al modelo, mira dónde se rompió el entorno.
El prompt no define qué significa terminado.
Las herramientas existen, pero están descritas con ambigüedad.
Faltan archivos de referencia en el workspace.
No hay instrucción de verificación.
No se capturan logs ni transcript de fallas.
No existe benchmark para medir si algo mejoró.
03
Evalúa antes de entrenar.
Fine-tuning puede servir, pero no debe ser el primer movimiento. Primero hay que demostrar que el arnés no es el cuello de botella.
Paso 1Corre el benchmark
Mide antes de cambiar nada. PinchBench, evals locales o una prueba repetible propia.
Paso 2Encuentra la falla real
Modelo, prompt, herramienta, contexto, permiso, memoria, logs o verificación. No adivines.
Paso 3Cambia una cosa
Una nota de arnés, una descripción, un archivo de contexto o una regla de verificación.
Paso 4Vuelve a medir
Mismo task, mismo modelo, mismo hardware. Si sube, sabes por qué subió.
Paso 5Solo después considera fine-tuning
Entrenar sin arnés confiable es caro y confunde el diagnóstico.
04
Cómo INFRATEK ayuda.
Para empresas que ya están probando agentes IA, automatizaciones, copilotos internos o flujos con OpenClaw, Claude, Codex, Revit, CRM o datos de proyecto.
Diagnóstico
Auditoría de arnés IA
Revisamos prompts, tools, memoria, workspace, logs y puntos de falla. Entregamos un mapa claro de qué está rompiendo al agente.
Conversar alcanceMedición
Benchmark loop privado
Creamos pruebas repetibles para saber si una mejora realmente mejora. Sin benchmarks, no hay estrategia.
Conversar alcanceImplementación
Optimización de agentes
Ajustamos instrucciones, contexto, herramientas y verificación para que el agente pase de demo frágil a operación confiable.
Conversar alcance
INFRATEK
Construcción primero. IA con medición después.
Sergio Villanueva-Meyer combina 15+ años en BIM/VDC, construcción y sistemas IA aplicados. El enfoque no es vender humo de fine-tuning. Es medir, entender el arnés, corregir lo que falla y recién después decidir si entrenar tiene sentido.
Ver LinkedInBenchmarks antes de claims
Contexto y memoria bajo control
Agentes diseñados para operar
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Agendar evaluación privadaPreguntar por WhatsApp05
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