01 | 🏗️ Infraestructura Escalable y Responsable

AWS Well-Architected para Gen AI

• Framework de 5 pilares: seguridad, confiabilidad, sostenibilidad, rendimiento y eficiencia de costos
• Casos: buenas prácticas para deploys de modelos, uso de endpoints gestionados vs contenedores propios
• Debate: ¿Cómo han resuelto su arquitectura de inferencia? ¿Quién ha probado arquitecturas serverless vs batch?

02 | ⚠️ Los «Cuatro Pecados Capitales»

Errores que matan a una Gen AI startup

03 | 💰 Optimización de Costos

ML y cómputo intensivo

• Consideraciones para controlar costos en entrenamiento e inferencia
• Casos de uso: tiering de modelos (grandes vs pequeños), distillation, auto-scaling
• Ejemplos prácticos
• Debate: ¿Qué herramientas de observabilidad y control financiero usan? ¿Qué experimentos han resultado en ahorros?

04 | 🤝 Wrap-up Colaborativo

3 decisiones difíciles que enfrentan hoy las startups Gen AI

Dinámica rápida para compartir:

• 1 decisión de arquitectura que les costó
• 1 tradeoff entre performance y costo
• 1 riesgo legal o de privacidad que están monitoreando

Cierre con recomendaciones cruzadas y oferta de apoyo entre pares.