Nuestro proceso de Artificial Intelligence, paso a paso

Descubrimiento y definición del problema

Empezamos con una videollamada de 60 minutos donde escuchamos tu situación. No traemos una presentación preparada; queremos entender tu negocio, tus datos y el problema que intentas resolver. A veces el problema real es distinto del que el cliente describe inicialmente, y detectarlo pronto ahorra semanas de trabajo.

Tras la llamada, revisamos la documentación que nos facilites: esquemas de bases de datos, informes previos, ejemplos de datos. En tres o cuatro días te enviamos un documento de una página con el alcance propuesto, las métricas de éxito y una estimación de coste y plazo.

Si ambas partes estamos de acuerdo, firmamos y empezamos. Si no, no hay coste alguno por esta fase de descubrimiento.

Auditoría y preparación de datos

Los datos son el combustible del modelo. En esta fase, nuestro ingeniero de datos conecta con tus fuentes: bases de datos SQL, hojas de cálculo, APIs internas, ficheros CSV, lo que tengas. Evaluamos la calidad, la completitud y la frecuencia de actualización de cada fuente.

Generamos un informe de calidad de datos que incluye el porcentaje de valores nulos por campo, duplicados, inconsistencias de formato y outliers estadísticos. Este informe es tuyo independientemente de si el proyecto continúa.

Si los datos necesitan limpieza, la hacemos nosotros. Si faltan datos críticos, te indicamos qué necesitas recopilar y durante cuánto tiempo antes de que tenga sentido entrenar un modelo.

Desarrollo y entrenamiento del modelo

Aquí es donde entra la ciencia de datos. Seleccionamos el algoritmo más adecuado para tu caso: puede ser un modelo de regresión si necesitas predecir un valor numérico, un clasificador si necesitas categorizar documentos, o una red neuronal si trabajamos con imágenes o texto no estructurado.

Entrenamos varias versiones del modelo con distintos hiperparámetros y comparamos su rendimiento en un conjunto de datos de prueba que no ha visto durante el entrenamiento. Te mostramos los resultados en un dashboard interactivo donde puedes explorar las predicciones, los errores y las variables más influyentes.

Esta fase dura entre dos y cuatro semanas, dependiendo de la complejidad. Nos reunimos contigo cada semana para revisar avances y ajustar el rumbo si es necesario.

Validación con usuarios reales

Antes de poner nada en producción, probamos el modelo con personas de tu equipo que lo usarán en su día a día. Les pedimos que lo utilicen durante cinco días laborables y registren los casos en los que el modelo acierta, falla o da resultados confusos.

Con ese feedback, ajustamos umbrales de decisión, mejoramos la interfaz si la hay y documentamos los casos límite. Esta fase es corta pero decisiva: un modelo que no se entiende no se usa, por preciso que sea.

Despliegue en producción y soporte

Desplegamos el modelo en la infraestructura cloud que mejor se adapte a tu volumen y presupuesto. Configuramos pipelines de datos automatizados para que el modelo reciba información actualizada sin intervención manual. Añadimos monitorización: si la precisión del modelo baja por debajo de un umbral, recibimos una alerta y actuamos antes de que afecte a tu operación.

Te entregamos toda la documentación técnica, el código fuente y las credenciales de acceso. Formamos a tu equipo en sesiones prácticas de entre 4 y 8 horas, según la complejidad del sistema.

Durante los seis meses siguientes a la entrega, resolvemos incidencias sin coste adicional y te ayudamos con ajustes menores. Si necesitas una evolución mayor del modelo, preparamos un presupuesto nuevo.