Cómo trabajamos un proyecto de Artificial Intelligence

Consulta inicial gratuita

Empezamos con una videollamada de 30 minutos. Nos cuentas qué problema quieres resolver, qué datos tienes disponibles y qué resultado esperas. Nosotros hacemos preguntas para entender el contexto de tu operación: cuántas personas intervienen en el proceso actual, qué herramientas usan y dónde están los cuellos de botella.

Al final de la llamada te damos una primera impresión: si creemos que la IA puede ayudarte, si necesitamos más información o si el problema tiene una solución más simple que no requiere machine learning. No hay compromiso ni costo en esta etapa.

Diagnóstico de datos y viabilidad

Si decidimos avanzar, firmamos un NDA y accedemos a una muestra de tus datos. Evaluamos su calidad: ¿hay valores faltantes? ¿Los formatos son consistentes? ¿Hay suficiente volumen para entrenar un modelo confiable?

También analizamos la viabilidad técnica del proyecto. Hay problemas que suenan simples pero requieren datos que no existen. Y hay otros que parecen complicados pero se resuelven con un modelo estándar bien configurado. Este diagnóstico nos permite cotizar con precisión.

Preparación de datos

Esta fase es la que más tiempo consume y la que más impacto tiene en el resultado final. Limpiamos registros duplicados, normalizamos formatos, rellenamos valores faltantes con técnicas estadísticas apropiadas y creamos las variables derivadas que el modelo necesita.

Trabajamos con tu equipo para validar que las transformaciones tienen sentido de negocio. Un dato técnicamente correcto puede ser irrelevante si no refleja la realidad operativa de tu empresa. Por eso esta fase requiere colaboración estrecha.

Desarrollo y entrenamiento del modelo

Probamos varios algoritmos con los datos preparados. No elegimos la técnica de moda: elegimos la que mejor funciona para tu caso. Un gradient boosting puede superar a una red neuronal profunda cuando los datos son tabulares y el volumen es moderado.

Evaluamos cada modelo con métricas relevantes para tu negocio. Si estamos prediciendo churn, no basta con que el modelo tenga buena precisión general: necesita detectar correctamente a los clientes que realmente van a cancelar, incluso si son minoría en el dataset.

Te mostramos los resultados intermedios en reuniones semanales. Si algo no funciona como esperábamos, lo discutimos abiertamente y ajustamos el enfoque.

Despliegue e integración

El modelo no sirve de nada si vive en un notebook de Jupyter. Lo desplegamos como un servicio accesible para tus sistemas: una API REST, un microservicio en la nube o un módulo integrado directamente en tu aplicación existente.

Configuramos el monitoreo automático para detectar degradación del rendimiento. Los modelos de IA pierden precisión con el tiempo porque los datos del mundo real cambian. Nuestro sistema de monitoreo te alerta cuando el modelo necesita reentrenamiento.

Soporte y mejora continua

Después del despliegue, ofrecemos un período de soporte incluido de 30 días para resolver dudas, ajustar umbrales y corregir cualquier problema que surja con datos nuevos.

Para clientes que quieren mantener el modelo actualizado a largo plazo, tenemos planes mensuales de mantenimiento. Incluyen reentrenamiento periódico con datos frescos, ajustes de rendimiento y soporte técnico prioritario. El precio del plan depende de la complejidad del modelo y la frecuencia de reentrenamiento necesaria.