Analítica predictiva
Previsión de demanda y ventas, predicción de abandono y scoring de leads y crédito a partir de su histórico.
IA y aprendizaje automático
Desarrollo de IA y aprendizaje automático
Modelos entrenados con sus datos y preparados para producción.
Casi todas las empresas ya tienen los datos necesarios para prever su próximo trimestre, sus cuentas de mayor riesgo o su semana más cargada. Convertimos ese histórico en modelos que responden a esas preguntas cada día.
Aprendizaje automático que se gana su lugar en el negocio.
El aprendizaje automático encuentra patrones en los datos históricos y los usa para predecir casos nuevos: qué cliente está a punto de irse, cuánto stock hará falta el mes que viene, qué transacción parece fraude o qué estudio necesita antes la atención de un médico. Las herramientas estándar cubren problemas genéricos; un modelo a medida vale la pena cuando el problema, los datos o la precisión que necesita son propios de su negocio.
Partimos de la decisión que el modelo debe mejorar y de los datos que ya tiene, no de un algoritmo. Después construimos el modelo más simple que alcance el objetivo, lo validamos con datos reservados y lo conectamos a su producto o proceso para que la predicción llegue a quien toma la decisión.
Desarrollo de IA y aprendizaje automático
Qué ofrecemos
Clasificación y detección
Modelos que ordenan documentos, tickets, transacciones o imágenes en las categorías con las que trabaja su equipo.
Detección de anomalías y fraude
Identificación temprana de transacciones, lecturas de sensores o comportamientos atípicos, con alertas accionables.
Sistemas de recomendación
Sugerencias personalizadas de productos, contenidos y siguiente mejor acción según el comportamiento y el historial de compra.
Optimización
Modelos de precios, planificación, rutas y asignación de recursos que encuentran mejores respuestas que las reglas intuitivas.
Auditoría y mejora de modelos
Revisión de un modelo existente en precisión, sesgo y deriva, y reentrenamiento o reconstrucción de lo que no se sostiene.
Cuándo encaja
- Tiene meses o años de datos y sospecha que pueden predecir algo valioso
- Una revisión o decisión manual ocupa horas de su equipo y sigue patrones reconocibles
- La lógica basada en reglas se ha vuelto inmanejable y aun así se le escapan casos límite
- Tiene un modelo en un notebook que nunca llegó a producción
Cómo trabajamos
- 01Auditoría de datosComprobamos qué permiten realmente sus datos —volumen, calidad, etiquetas y fugas— antes de que nadie prometa una precisión.
- 02Línea base y prototipoUna línea base sencilla y, en 3–6 semanas, un modelo funcional medido con la métrica acordada al inicio.
- 03IntegraciónUna API o un proceso por lotes que lleva las predicciones a donde se decide: su aplicación, CRM, panel o back office.
- 04Monitorización y reentrenamientoSeguimiento de la precisión y de la deriva de datos en producción, con una rutina de reentrenamiento para que el modelo siga siendo útil.
Tecnología
Herramientas que usamos en Desarrollo de IA y aprendizaje automático
- Python
- scikit-learn
- PyTorch
- TensorFlow
- XGBoost
- Pandas
- FastAPI
- MLflow
Preguntas frecuentes
¿Cuántos datos hacen falta para un modelo de aprendizaje automático a medida?
Depende del problema, pero muchos modelos útiles arrancan con unos pocos miles de ejemplos etiquetados. Revisamos sus datos en la fase de auditoría y le decimos con claridad si no bastan, y qué haría falta para reunir más.
¿Cuánto tarda construir un modelo de aprendizaje automático?
Un prototipo funcional suele tardar 3–6 semanas. Llevarlo a producción con integración y monitorización lleva habitualmente entre 3 y 4 meses desde el inicio.
¿De quién son el modelo y el código?
Suyos. El código, los pesos del modelo entrenado y los flujos de datos se le entregan por completo.
Siguiente paso
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