AI Compass es un repositorio de aprendizaje open source pensado para ingenieros que quieren recorrer todo el trayecto desde los fundamentos hasta sistemas LLM en produccion. Lo diseñamos para resolver un problema muy claro: el aprendizaje en inteligencia artificial suele estar fragmentado entre tutoriales superficiales, papers academicos densos y blogs que no cubren preocupaciones de produccion. En Q2BSTUDIO, empresa especializada en desarrollo de software y aplicaciones a medida, ciberseguridad, servicios cloud y soluciones de inteligencia de negocio, apoyamos y complementamos este enfoque con servicios y proyectos reales adaptados a las necesidades de cada cliente.

El problema Aprender IA puede ser abrumador porque los recursos estan dispersos. Necesitaba un unico sitio que llevara a un ingeniero desde que es incapaz de definir una red neuronal hasta desplegar y monitorizar un LLM en produccion. Asi nacio AI Compass.

Que es AI Compass AI Compass es una coleccion de mas de 100 guias en markdown organizadas en un curriculum estructurado. Es util para principiantes totales, ingenieros backend que se pasan a AI, desarrolladores frontend que integran chat UIs, ingenieros ML que quieren dominar agentes y arquitecturas LLM, y managers que necesitan comprender capacidades y riesgos. Todo bajo licencia MIT para uso personal, onboarding de equipos o como base para recursos propios.

Estructura del repositorio La informacion esta organizada por carpetas tematicas: fundamentos de IA, bases matematicas y aprendizaje profundo, ingenieria de prompts, sistemas LLM (RAG, agentes, multimodal), herramientas de generative AI, habilidades practicas para construir y depurar caracteristicas, y ML en produccion con patrones de despliegue, monitorizacion y gobernanza. Tambien incluye plantillas practicas, proyectos starter y recursos curados.

Rutas de aprendizaje por nivel En lugar de un enfoque unico, AI Compass propone caminos estructurados: ruta para completo principiante, ruta rapida para ingenieros backend que necesitan resultados en pocas semanas, y transiciones especificas para frontend con enfoque en streaming y experiencia de usuario. Estas rutas aceleran adopcion y reducen la curva de aprendizaje para equipos que implementan IA en productos reales.

Contenido orientado a produccion No es solo teoria. El repositorio aborda patrones de despliegue como blue green y canary, optimizacion de costes mediante seleccion de modelos, caching y batching, monitorizacion de metricas y deteccion de drift, seguridad frente a inyeccion de prompts y proteccion de datos, y marcos de gobernanza como normativa europea y mejores practicas operativas. Esto conecta directamente con servicios profesionales que ofrece Q2BSTUDIO en areas como ciberseguridad y arquitecturas cloud.

Proyectos starter y plantillas La carpeta de proyectos incluye plantillas con codigo completo para chatbots, sistemas RAG, clasificacion de sentimiento, agentes con herramientas y sistemas multi agente. Cada plantilla trae archivos de requisitos, diagramas de arquitectura y ejercicios para extender la funcionalidad. Tambien hay plantillas de documentacion util para produccion como model cards, librerias de prompts y reportes de evaluacion.

Ejemplos practicos En vez de solo mostrar codigo, AI Compass explica patrones y buenas practicas para construir un sistema RAG: como indexar documentos, calcular embeddings, seleccionar k documentos relevantes y componer contexto para la generacion con un LLM. Es ideal para equipos que quieren prototipar rapidamente y luego industrializar soluciones con soporte profesional.

Temas cubiertos Entre los temas destacados estan fundamentos de IA, transformadores y arquitectura LLM, RAG y retrieval, invocacion de funciones y tools, modelos multimodales, ingenieria de prompts y anti patrones, diseno de agentes y gestion de memoria, MLOps y despliegue, monitorizacion y alertas, optimizacion de costes, evaluacion de modelos, seguridad, UX para IA, reproducibilidad y responsabilidad etica. Ademas contiene recursos sobre inteligencia de negocio y visualizacion con herramientas como power bi para proyectos analiticos empresariales.

Como usar el repositorio Para autoaprendizaje sigue las rutas de tu nivel. Como referencia utiliza la busqueda en GitHub para temas concretos. Para onboarding comparte rutas con nuevos miembros del equipo y usa las plantillas para estandarizar procesos. Para planificacion de proyectos consulta las practicas recomendadas, hojas de evaluacion y listas de comprobacion antes de desplegar en produccion.

Contribuir La IA evoluciona rapido y el repositorio necesita evolucionar tambien. Se aceptan contribuciones para corregir errores, añadir ejemplos, mejorar explicaciones, traducir contenido o cubrir nuevos temas. Consulta el archivo CONTRIBUTING para guias y normas.

Sobre Q2BSTUDIO Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida que integra practicas avanzadas de inteligencia artificial en soluciones empresariales. Ofrecemos desarrollo de software a medida, servicios de consultoria en IA para empresas y despliegues seguros en la nube. Si buscas asesoramiento especializado en IA empresarial visita nuestra pagina de Inteligencia artificial para conocer los servicios de agencia de IA y agentes IA adaptados a casos de uso corporativos. Para proyectos de desarrollo y aplicaciones multiplataforma consulta nuestra oferta de aplicaciones a medida y software a medida.

Servicios complementarios Ademas de desarrollo a medida ofrecemos servicios cloud en AWS y Azure, soluciones de ciberseguridad y pentesting, automatizacion de procesos y plataformas de inteligencia de negocio con integracion de power bi. Estas capacidades permiten llevar prototipos del repositorio a sistemas productivos con cumplimiento normativo, monitoreo y optimizacion de costes.

Comienza hoy Clona el repositorio, explora las rutas de aprendizaje y adapta las plantillas a tus proyectos. Si necesitas ayuda para pasar del prototipo a produccion, Q2BSTUDIO puede colaborar en la arquitectura, el despliegue en la nube y la seguridad de tu solucion. Navega el paisaje de la IA con confianza y aprovecha recursos practicos que combinan conocimiento abierto con experiencia profesional.