Cómo desarrollamos proyectos de Artificial Intelligence
Cada proyecto sigue seis fases definidas. Sabemos cuánto dura cada una, qué entregamos al final y qué necesitamos de ti en cada momento.
Las seis fases
Desde la primera llamada hasta que el modelo está funcionando en tu entorno de producción.
1. Descubrimiento
Nos reunimos contigo para entender el problema de negocio. No hablamos de algoritmos todavía: hablamos de qué decisión quieres tomar mejor, con qué frecuencia y qué impacto económico tiene equivocarse.
Revisamos tus fuentes de datos disponibles: bases de datos, hojas de cálculo, APIs, archivos de log. Evaluamos su volumen, calidad y cobertura temporal. Al final de esta fase entregamos un informe de viabilidad que incluye la métrica de éxito propuesta, una estimación de plazo y un presupuesto cerrado.
2. Preparación de datos
Nuestro equipo de ingeniería de datos extrae, limpia y transforma los datos brutos en un conjunto estructurado listo para entrenar modelos. Esto incluye tratamiento de valores ausentes, detección de anomalías, normalización de formatos y, cuando es necesario, enriquecimiento con fuentes externas (datos meteorológicos, calendarios de festivos, indicadores económicos).
Te entregamos un informe de calidad de datos con estadísticas descriptivas y visualizaciones para que entiendas exactamente qué información alimentará el modelo.
3. Modelado y experimentación
Probamos varias arquitecturas y algoritmos sobre los datos preparados. No nos casamos con una tecnología: si un gradient boosting resuelve el problema igual de bien que una red neuronal profunda pero es más fácil de mantener, elegimos el gradient boosting.
Cada experimento queda registrado con sus hiperparámetros, métricas de validación y tiempo de entrenamiento. Compartimos los resultados intermedios contigo cada semana para que puedas hacer preguntas y sugerir ajustes.
4. Validación
El modelo candidato se evalúa con datos que no ha visto durante el entrenamiento. Comparamos su rendimiento con la métrica de éxito que definimos en la fase de descubrimiento. Si el modelo la supera, pasamos a producción. Si se queda cerca pero no llega, iteramos: ajustamos features, probamos otro algoritmo o solicitamos datos adicionales.
En esta fase también hacemos pruebas de equidad y sesgo para asegurarnos de que el modelo no discrimina por variables protegidas como género, edad o código postal.
5. Despliegue en producción
Empaquetamos el modelo como un servicio (API REST o integración directa con tu ERP/CRM) y lo desplegamos en el entorno que hayas elegido: nube o servidores propios. Configuramos pipelines de datos automáticos para que el modelo reciba información nueva sin intervención manual.
Antes de dar el proyecto por cerrado, hacemos un periodo de funcionamiento en paralelo: el modelo genera predicciones pero las decisiones las sigue tomando un humano. Esto nos permite verificar que todo funciona correctamente en condiciones reales.
6. Mantenimiento y mejora continua
Los modelos de IA no son estáticos. Los patrones en los datos cambian con el tiempo y el rendimiento puede degradarse. Nuestro servicio de mantenimiento incluye monitorización de métricas en producción, alertas automáticas cuando el rendimiento cae por debajo de un umbral y reentrenamiento periódico del modelo con datos recientes.
Si prefieres que tu equipo se encargue del mantenimiento, les formamos durante dos sesiones de medio día para que puedan hacerlo de forma autónoma.
Qué herramientas usamos
No tenemos una pila tecnológica fija para todos los proyectos. Elegimos las herramientas según el problema, el volumen de datos y la infraestructura del cliente. Estas son las que usamos con más frecuencia.
Para el entrenamiento de modelos trabajamos con Python y librerías como scikit-learn, PyTorch y XGBoost. La gestión de experimentos la hacemos con MLflow. Los despliegues en nube suelen ir sobre contenedores Docker orquestados con Kubernetes, aunque para proyectos más sencillos basta con un servicio gestionado como Cloud Run o Azure Container Instances.
Python
Lenguaje principal para desarrollo de modelos
PyTorch
Redes neuronales y deep learning
Docker
Contenedores para despliegue reproducible
MLflow
Registro y seguimiento de experimentos
Nuestra garantía
Queremos que contrates con tranquilidad. Por eso ofrecemos condiciones claras desde el primer día.
Presupuesto cerrado
El precio que acordamos en la fase de descubrimiento es el precio final. No hay sorpresas al terminar el proyecto. Si necesitas cambiar el alcance a mitad de camino, te presentamos un presupuesto revisado antes de ejecutar cualquier trabajo adicional.
Dos ciclos de mejora incluidos
Si el modelo no alcanza la métrica de éxito en la fase de validación, iteramos hasta dos veces sin coste adicional. Si después de esos ciclos el resultado sigue por debajo del objetivo, puedes cancelar y solo pagas la fase de descubrimiento.
Propiedad intelectual del cliente
Todo el código, los modelos entrenados y la documentación técnica que generamos durante el proyecto son propiedad del cliente. No retenemos licencias ni imponemos dependencias.