Preguntas frecuentes sobre Artificial Intelligence

Depende del alcance. Un diagnóstico de madurez de datos parte desde 3.500 USD y toma entre 5 y 10 días hábiles. Un modelo predictivo completo (entrenamiento, validación, despliegue e integración) suele estar entre 8.000 y 25.000 USD según la complejidad de los datos y la cantidad de variables involucradas.

Los chatbots con integración a WhatsApp y bases de conocimiento propias arrancan en 6.000 USD. Los proyectos de visión por computadora varían mucho: un sistema de OCR básico cuesta menos que un detector de defectos en tiempo real que necesita hardware específico.

Siempre entregamos una cotización detallada por escrito antes de empezar. Si el precio final difiere de la estimación inicial en más de un 10%, lo discutimos contigo antes de continuar.

Un MVP funcional toma entre 3 y 6 semanas. Eso incluye análisis exploratorio de datos, entrenamiento del modelo, validación con datos de prueba y despliegue en un entorno accesible para tu equipo.

Proyectos que involucran múltiples modelos, integraciones con sistemas legados o datos de varias fuentes pueden extenderse a 3 o 4 meses. La fase que más tiempo consume casi siempre es la preparación de datos, no el entrenamiento del modelo en sí.

Cobramos por proyecto con alcance definido. Antes de firmar, acordamos exactamente qué se entrega, en qué formato y en qué plazo. Si durante el desarrollo descubrimos que el alcance necesita cambiar (algo común cuando los datos revelan sorpresas), renegociamos por escrito antes de seguir.

Para clientes que necesitan soporte continuo después del despliegue, ofrecemos planes mensuales de mantenimiento que cubren monitoreo del modelo, reentrenamiento periódico y ajustes menores.

No necesariamente. Muchos de nuestros clientes llegan con datos dispersos en hojas de cálculo, correos electrónicos y sistemas que no se hablan entre sí. Parte de nuestro trabajo es limpiar, estructurar y unificar esos datos antes de entrenar cualquier modelo.

Lo que sí necesitamos es que los datos existan. Si tu empresa no ha recopilado datos relevantes para el problema que quieres resolver, te ayudamos a diseñar un plan de captura de datos y te decimos cuánto tiempo necesitas recopilar antes de que un modelo tenga sentido.

Firmamos un acuerdo de confidencialidad (NDA) antes de recibir cualquier dato. Los datos se transfieren por canales cifrados y se almacenan en entornos aislados con acceso restringido a los miembros del equipo asignados a tu proyecto.

Al finalizar el proyecto, eliminamos todas las copias de tus datos de nuestros servidores y te enviamos una confirmación por escrito. Si prefieres que trabajemos directamente en tu infraestructura (tu nube o tus servidores on-premise), también lo hacemos.

Trabajamos con lo que tengas. Hemos integrado modelos de IA con ERPs de hace 15 años, bases de datos Access y sistemas contables que solo exportan CSV. La integración puede requerir un paso intermedio (un conector o una API wrapper), pero rara vez es un obstáculo insalvable.

Durante el diagnóstico evaluamos tu stack tecnológico y te decimos con claridad qué se puede hacer con lo que tienes y qué requeriría una actualización.

Sí. El código fuente del modelo, los scripts de entrenamiento y la documentación técnica son tuyos. Los entregamos en un repositorio Git con instrucciones de despliegue. Si tu equipo técnico quiere mantener y mejorar el modelo internamente, puede hacerlo sin depender de nosotros.

Muchos clientes prefieren contratar nuestro plan de mantenimiento porque reentrenar modelos y monitorear su rendimiento requiere tiempo y experiencia específica, pero no es obligatorio.

No todas las empresas la necesitan. La IA tiene sentido cuando hay un volumen alto de datos, decisiones repetitivas que consumen tiempo humano o patrones ocultos que afectan tus resultados. Si tu problema se resuelve con una regla simple en una hoja de cálculo, te lo decimos y no te cobramos por ello.

En la consulta inicial gratuita evaluamos tu caso y te damos una opinión honesta. Preferimos perder un proyecto a ganarnos la reputación de vender soluciones innecesarias.

No es requisito. Nos adaptamos al nivel técnico de tu equipo. Si tienes desarrolladores, trabajamos codo a codo con ellos y les transferimos conocimiento. Si no los tienes, nos encargamos de todo el ciclo técnico y entregamos el sistema listo para usar con una interfaz que tu equipo operativo pueda manejar.

Lo que sí necesitamos es un interlocutor de negocio: alguien que conozca el problema, pueda validar resultados y tome decisiones sobre el alcance. Ese rol es más importante que el técnico.

No. Hemos trabajado con startups de 8 personas y con empresas de 500 empleados. Lo que importa es que el problema sea real y que haya datos suficientes para abordarlo. Una pyme con 50.000 registros de ventas puede beneficiarse tanto de un modelo predictivo como una multinacional con millones.

Para empresas con presupuesto limitado, ofrecemos proyectos piloto de alcance reducido que permiten validar la idea antes de invertir en una implementación completa.