Python y scikit-learn
Para la mayoría de modelos predictivos: clasificación de clientes, detección de fraude, scoring de leads. Scikit-learn nos permite iterar rápido y comparar decenas de algoritmos en horas.
Artificial Intelligence: nuestro proceso paso a paso
Cada proyecto sigue una metodología clara con entregables definidos en cada fase. Aquí te explicamos cómo pasamos de tu primera llamada a un sistema en producción.
Cinco fases, sin sorpresas
Hemos refinado este flujo de trabajo a lo largo de más de 40 proyectos. Lo que más valoran nuestros clientes es que en ningún momento se quedan sin saber qué está pasando: hay una demo funcional cada dos semanas y un canal directo con el equipo técnico.
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Diagnóstico inicial
Nos reunimos contigo durante una o dos sesiones de 90 minutos. Queremos entender el problema de negocio, no solo los datos. ¿Cuánto cuesta el problema hoy? ¿Qué sistemas usas? ¿Quién tomará las decisiones basadas en el modelo? Al final de esta fase entregamos un informe de viabilidad con una estimación de coste y plazo. Esta fase es gratuita.
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Exploración de datos
Accedemos a tus fuentes de datos (bases SQL, hojas de cálculo, APIs internas) y realizamos un análisis exploratorio. Buscamos patrones, detectamos valores atípicos y evaluamos la calidad de la información. Si faltan datos, te proponemos cómo recopilarlos. Esta fase dura entre una y dos semanas, dependiendo del volumen.
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Desarrollo del modelo
Construimos un primer prototipo funcional. Probamos varios algoritmos, comparamos métricas (precisión, recall, F1) y seleccionamos el que mejor se ajusta a tu caso. Trabajamos en sprints de dos semanas; al final de cada sprint ves el modelo funcionando con datos reales y nos das feedback. Duración típica: cuatro a seis semanas.
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Despliegue en producción
Empaquetamos el modelo en un contenedor Docker, lo desplegamos en tu infraestructura (o en la nube si lo prefieres) y lo conectamos a tus sistemas existentes mediante API REST. Configuramos monitorización para detectar si el rendimiento del modelo se degrada con el tiempo. Esta fase incluye documentación técnica y formación para tu equipo.
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Soporte y mejora continua
Tras el lanzamiento, monitorizamos el sistema durante 30 días sin coste. Después ofrecemos contratos de mantenimiento mensuales que incluyen reentrenamiento del modelo con datos nuevos, ajustes de parámetros y soporte técnico con tiempo de respuesta máximo de 4 horas en horario laboral.
Herramientas y tecnologías que usamos
No elegimos tecnología por moda. Cada herramienta que usamos tiene un motivo concreto en nuestro flujo de trabajo.
PyTorch
Cuando el problema requiere redes neuronales profundas: visión por computador para control de calidad industrial, procesamiento de lenguaje natural para análisis de contratos.
PostgreSQL y dbt
Organizamos tus datos en un warehouse limpio y documentado. dbt nos permite crear transformaciones versionadas y testeables, para que cualquier miembro de tu equipo pueda auditar la lógica.
Docker y Kubernetes
Empaquetamos cada modelo en un contenedor reproducible. Si necesitas escalar horizontalmente o desplegar en múltiples entornos, Kubernetes gestiona la orquestación.
Preguntas frecuentes sobre el proceso
Depende del alcance. Un modelo predictivo sencillo con datos estructurados suele costar entre 8.000 y 15.000 euros. Proyectos que incluyen visión por computador o procesamiento de lenguaje natural pueden situarse entre 20.000 y 40.000 euros. El diagnóstico inicial es gratuito y te damos un presupuesto cerrado antes de empezar.
No siempre. Algunos modelos funcionan bien con unos pocos miles de registros. Lo que importa más que la cantidad es la calidad y la relevancia. En la fase de diagnóstico evaluamos si tus datos son suficientes y, si no lo son, te proponemos estrategias para recopilar lo que falta antes de invertir en desarrollo.
Sí. Facturamos por sprints completados. Si tras un sprint decides que no quieres continuar, te entregas todo el código y la documentación generados hasta ese momento. No hay penalizaciones ni permanencias.
En absoluto. Aproximadamente la mitad de nuestros clientes son pymes de entre 15 y 80 empleados. Muchas de ellas nunca habían trabajado con inteligencia artificial antes de contactarnos. Adaptamos el alcance y el presupuesto a la realidad de cada empresa.
Es algo normal: los datos cambian y el modelo puede perder precisión. Por eso incluimos monitorización automática que nos alerta cuando las métricas bajan de un umbral. Con nuestro contrato de mantenimiento, reentrenamos el modelo con datos actualizados de forma periódica.