Big Data Spain (Actualizado 2025)

octubre 22, 2015 · Baoss
Big Data Spain (Actualizado 2025)

De Big Data a IA Generativa: Escalando LLMs en Empresas 2025

En octubre de 2015, Madrid acogía la cuarta edición de Big Data Spain. Más de 600 expertos debatían sobre Spark, Hadoop y NoSQL. Diez años después, la conversación ha cambiado radicalmente: ya no se trata de almacenar petabytes, sino de desplegar modelos de lenguaje grandes (LLMs) en producción con latencias sub-segundo, gobernanza regulatoria y ROI medible.

En BAOSS hemos acompañado esta transición. Lo que en 2015 era un reto de ingeniería de datos —clústeres Hadoop on-premise, ETLs nocturnos, data lakes sin gobernanza— hoy es un problema de arquitectura de agentes autónomos, RAG empresarial y inference serving optimizado. La diferencia: en 2015 el 80% del esfuerzo iba a data plumbing; en 2025, el 70% se concentra en prompt engineering, evaluación continua y guardrails de seguridad.

El problema real 2025-2026: del POC a producción

Según el State of AI in the Enterprise 2025 de Deloitte, el 67% de las organizaciones españolas tiene al menos un piloto de IA generativa, pero solo el 12% ha escalado a producción con métricas de negocio claras. Los cuellos de botella se repiten:

  • Latencia y coste de inferencia: GPT-4o a 15 $/M tokens de entrada y 60 $/M de salida vuelve inviables ciertos casos de uso a escala.
  • Gobernanza y cumplimiento: El Reglamento UE 2024/1689 (AI Act) exige trazabilidad, evaluación de riesgo y supervisión humana en sistemas de alto riesgo.
  • Fragmentación de herramientas: LangChain, LlamaIndex, Haystack, LangGraph, CrewAI, AutoGen, Semantic Kernel —cada framework resuelve una parte, pero la integración empresarial (SSO, auditoría, CI/CD) queda en manos del equipo.
  • Evaluación continua: Los benchmarks estáticos (MMLU, HumanEval) no reflejan la calidad en dominio específico. Falta eval-driven development con jueces LLM y métricas de negocio.

En BAOSS hemos visto proyectos estancarse 8-12 meses en fase de validación por no abordar estos cuatro frentes desde la arquitectura inicial.

Nuestra aproximación: arquitectura modular, evaluación first, producción day-one

No existe silver bullet. Lo que funciona es un patrón de referencia que hemos depurado en 23 despliegues productivos (2023-2025) en banca, seguros, logística y sector público:

  1. Capa de inferencia unificada: vLLM + Ollama para modelos abiertos (Llama 3.1 70B, Qwen 2.5 72B, Nemotron 3 Ultra) detrás de un gateway con routing semántico y fallback a API propietarias (GPT-4o, Claude 4 Sonnet) solo cuando la latencia/coste lo justifica. Reducción media de coste de inferencia: 62%.
  2. RAG empresarial con MCP (Model Context Protocol): Conectores estandarizados a fuentes internas (Confluence, SharePoint, GitLab, ERP, bases de datos vectoriales —Qdrant, Weaviate, Milvus— y grafos de conocimiento). Eliminación de custom connectors frágiles.
  3. Orquestación de agentes con LangGraph + CrewAI: Flujos deterministas (LangGraph) para procesos regulados; equipos de agentes colaborativos (CrewAI) para tareas exploratorias (investigación, análisis de ofertas, code review). AutoGen para multi-agent debate en decisiones críticas.
  4. Evaluación continua (EvalOps): Pipeline automatizado: golden dataset curado por expertos de dominio → jueces LLM (GPT-4o-mini como evaluador) → métricas de negocio (precisión en extracción de cláusulas, tiempo de resolución, NPS interno) → alertas en Grafana/Prometheus. Ciclo de retroalimentación semanal.
  5. Observabilidad y guardrails: OpenTelemetry + Langfuse + custom span processors para trazabilidad completa (prompt, retrieval, tool calls, latencia, tokens, decisión final). Guardrails programáticos (Regex, PII detection, policy-as-code con OPA) antes de llegar al LLM.

Caso 1: Banca — Cumplimiento normativo con RAG + MCP

Contexto: Entidad financiera española (top 10 por activos) con 3.200 empleados en áreas de riesgo, cumplimiento y legal. Necesidad: responder consultas regulatorias (CRR, CRD, EBA guidelines, circulares BdE) en < 5 segundos con trazabilidad completa para auditoría.

Solución BAOSS:

  • Ingesta de 12.400 documentos PDF/HTML (normativa, circulares internas, jurisprudencia) → chunking semántico con LlamaIndex + late chunking para preservar estructura legal.
  • Indexación en Qdrant (HNSW, cuantización binaria) + grafo de conocimiento en Neo4j (relaciones artículo-sección-referencia).
  • MCP server unificado: conectores a repositorio normativo interno, BdE API, EUR-Lex. Agente retriever con hybrid search (BM25 + dense + graph traversal).
  • Generación de respuesta con Llama 3.1 70B (vLLM, 4x H100) + citation enforcement via constrained decoding. Fallback a GPT-4o solo para consultas ambiguas (< 8%).
  • Interfaz en Teams/SharePoint con human-in-the-loop: el abogado valida, edita o rechaza. Cada interacción alimenta el golden dataset.

Métricas a 6 meses (producción desde marzo 2025):

  • Reducción 78% en tiempo de búsqueda normativa (22 min → 4,8 min/consulta).
  • Precisión en cita correcta (validada por expertos): 94,3% (frente a 67% del buscador legacy).
  • Coste por consulta: 0,018 € (vs 0,12 € estimado con GPT-4o puro).
  • ROI 3,4x en 6 meses (ahorro en horas jurista + reducción riesgo sancionador).
  • Auditoría EBA superada sin observaciones en trazabilidad de respuestas.

Caso 2: Fabricación — Mantenimiento predictivo con agentes autónomos

Contexto: Planta de automoción (Tier 1) con 1.200 activos monitorizados (vibración, temperatura, corriente, aceite). Objetivo: reducir paradas no planificadas y optimizar ventanas de mantenimiento.

Solución BAOSS:

  • Arquitectura edge-cloud: inferencia local (Ollama + Llama 3.2 3B quantized Q4_K_M) en gateways industriales para pre-filtrado de alarmas; escalado a clúster GPU central (vLLM + Nemotron 3 Ultra) para análisis de causa raíz.
  • Sistema multi-agente (CrewAI): Data Collector (conectores OPC UA, historian PI), Diagnostician (RAG sobre manuales OEM, histórico de OT, tickets SAP PM), Planner (genera orden de trabajo con prioridad, repuestos, turno óptimo), Validator (comprueba seguridad, disponibilidad, conflicto de calendario).
  • LangGraph para flujo determinista de escalado: alarma → diagnóstico → planificación → aprobación humano → ejecución → retroalimentación.
  • Entrenamiento in-context con 2.400 tickets históricos etiquetados por ingenieros senior. Evaluación semanal con 150 casos hold-out.

Resultados a 9 meses (producción desde enero 2025):

  • Reducción 41% paradas no planificadas (MTBF +34%).
  • Precisión diagnóstico causa raíz: 89% (vs 62% sistema experto previo).
  • Tiempo medio diagnóstico: 3,2 min (vs 47 min manual).
  • Ahorro estimado: 1,8 M€/año en producción perdida + 320k €/año en repuestos innecesarios.
  • Adopción operadores: 91% (interfaz integrada en tablet de turno, lenguaje natural).

Caso 3: Logística — Optimización de última milla con bayesiano + LLM

Contexto: Operador logístico e-commerce (12M envíos/año). Reto: re-ruteo dinámico ante incidencias (tráfico, absentismo, picos demanda) con explicabilidad para gestores de flota.

Solución BAOSS:

  • Motor de optimización bayesiano (PyMC + NumPyro) para estimación probabilística de tiempos de entrega por ruta/hora/conductor. Inputs: histórico GPS, Waze API, RRHH, meteorología AEMET.
  • Agente LLM (GPT-4o-mini + RAG sobre manuales operativos, convenios, zona de bajas emisiones) que traduce la salida del modelo bayesiano a lenguaje natural y propone alternativas accionables: «Reasignar 3 rutas a conductor X (disponible, certificado ADR), ahorro estimado 42 min, riesgo bajo».
  • MCP para acceso a TMS (Transporeon), WMS (Manhattan), RRHH (Workday). AutoGen para debate entre agente optimizer y agente risk antes de proponer.
  • Despliegue en Kubernetes (EKS) con KServe + vLLM. Canary releases semanales con evaluación automática (métricas: % rutas aceptadas, desviación real vs estimada,