Lanzar una infraestructura de IA propia es una necesidad para las empresas en el mercado en 2026. Stanislav Tibekin, cofundador del integrador de TI Nixys, compartió los errores típicos al configurar un circuito de IA y destacó 5 componentes críticos sin los cuales su infraestructura LLM es un conjunto de soluciones dispares.

En los últimos meses, en Nixys han llegado activamente solicitudes para implementar un LLM propio. Y en casi todos los proyectos se repite el mismo error:

El negocio elige el modelo, pero no calcula la infraestructura que lo rodea. A partir de un caso de preventa en 2026, Stanislav enumeró los requisitos actuales del negocio y las dificultades en cada etapa.

✳️El objetivo del proyecto es construir un circuito unificado para el despliegue y operación de modelos LLM y CV con WebUI y API. La empresa cliente quiere crear una plataforma interna completa para IA.

5 componentes críticos:

1️⃣Orquestación y balanceo
La inferencia de LLM es exigente en memoria. Un error en la colocación y su costoso GPU A100 de 80 GB queda inactivo porque se colocaron dos modelos que no caben con una utilización del 95%.

2️⃣Sistema de gestión de roles/accesos y cuotas
Es importante una gestión centralizada sin bloqueos dentro del sistema. No debe haber facturas colosales por GPU en la nube. Por cierto, FinOps para IA comienza precisamente con este punto (quienes tienen un negocio basado en IA entenderán de qué hablo).

3️⃣Experiencia de usuario unificada
Los desarrolladores no deberían tener que entender cómo formar solicitudes al sistema. Se les debe proporcionar tanto un chat web conveniente (como Open WebUI) como una API estable para la integración en los productos propios de las empresas.

4️⃣Ciclo de vida de los modelos y almacenamiento
Incluso en equipos pequeños, puede surgir la pregunta: ¿dónde obtener la versión entrenada del modelo que necesito? Los equipos de DevOps ya se enfrentaron a problemas similares.

5️⃣Monitoreo y observabilidad
Sin registro de solicitudes de extremo a extremo, trazabilidad y monitoreo de métricas de inferencia, es imposible entender qué causa la ralentización, qué usuario generó la carga y cómo optimizar los costos.

Las empresas que implementan LLM en 2026 ya compiten a nivel de calidad de la infraestructura de IA.

Un LLM propio es una plataforma completa con datos, accesos, contenedores y métricas.
Sin un circuito de infraestructura, incluso un piloto exitoso corre el riesgo de convertirse en una aventura costosa e incontrolable.

Más sobre cómo calcular el TCO, gestionar la infraestructura de IA y evitar errores típicos en la implementación de LLM — en ITibekin FM.