El proceso paso a paso
Cada proyecto es diferente, pero la estructura que seguimos nos permite controlar plazos, costes y calidad del resultado.
Diagnóstico y definición del problema
Antes de escribir una sola línea de código, nos sentamos contigo entre dos y cuatro horas para entender el contexto. ¿Qué decisión necesitas mejorar? ¿Qué datos tienes y en qué formato están? ¿Quién va a usar el resultado? Revisamos bases de datos, hojas de cálculo, APIs internas y cualquier fuente relevante. Al final de esta fase entregamos un documento de alcance que incluye la pregunta de negocio formulada como un problema de aprendizaje automático, los datos disponibles, los que faltan y una estimación de viabilidad técnica. Si el proyecto no tiene sentido, lo decimos aquí y no cobramos esta fase.
Exploración de datos y prototipo rápido
Con acceso a tus datos, dedicamos entre una y tres semanas a limpiarlos, explorar distribuciones, detectar anomalías y construir un primer modelo base. Este prototipo no es el producto final: es una prueba de concepto que nos dice si la señal en los datos es suficiente para resolver el problema planteado. Te mostramos métricas concretas (precisión, recall, error medio absoluto, según el caso) comparadas con la línea base que usas hoy. Por ejemplo, si tu equipo de ventas acierta el 60 % de las previsiones mensuales, el prototipo debería superar ese 60 % para que merezca la pena seguir.
Desarrollo y validación del modelo
Si el prototipo confirma la viabilidad, pasamos al desarrollo completo. Probamos varias arquitecturas: desde gradient boosting hasta redes neuronales profundas si el volumen de datos lo justifica. Hacemos validación cruzada, ajuste de hiperparámetros y pruebas con datos que el modelo nunca ha visto. Esta fase dura entre tres y ocho semanas, dependiendo de la complejidad. Cada viernes enviamos un informe breve con las métricas actualizadas y las decisiones técnicas tomadas esa semana. No esperamos al final para dar noticias.
Integración y despliegue
Un modelo que solo vive en un cuaderno Jupyter no genera valor. Lo empaquetamos como una API REST o lo integramos directamente en tu sistema (ERP, CRM, plataforma web). Configuramos pipelines de datos con Airflow o herramientas equivalentes para que el modelo reciba información actualizada sin intervención manual. Desplegamos en tu cloud (AWS, GCP, Azure) o en servidores propios si lo prefieres. Incluimos tests automáticos, logging de predicciones y alertas cuando el rendimiento cae por debajo de un umbral definido.
Seguimiento y reentrenamiento
Los datos cambian. El comportamiento de los clientes cambia. Un modelo que funcionaba bien en marzo puede degradarse en septiembre. Por eso ofrecemos contratos de mantenimiento trimestral donde monitorizamos el drift (desviación) de las predicciones y reentrenamos el modelo cuando es necesario. Cada trimestre recibes un informe con las métricas de rendimiento, los incidentes detectados y las acciones correctivas aplicadas. Si el modelo deja de ser útil, te lo decimos y proponemos alternativas.
Lo que nos diferencia en cada fase
Más allá de los pasos, hay decisiones técnicas y de gestión que marcan la diferencia entre un proyecto que se queda en piloto eterno y uno que genera retorno real.
Datos primero, algoritmo después
El 70 % del tiempo de un proyecto de IA se dedica a preparar datos. No es glamuroso, pero es donde se gana o se pierde la partida. Invertimos en limpieza, enriquecimiento y validación antes de elegir ningún algoritmo. Si tus datos tienen problemas estructurales, te ayudamos a corregirlos en origen para que el beneficio se extienda más allá del proyecto de IA.
Comunicación semanal, no mensual
Cada viernes envías un email con dudas acumuladas y nosotros respondemos con un informe de progreso. Nada de reuniones de dos horas con 40 diapositivas. Un documento de una página con tres secciones: qué hicimos, qué encontramos, qué haremos la semana que viene. Si surge algo urgente entre medias, respondemos en el día.
Código documentado y transferible
Todo el código que escribimos se entrega con documentación en español, tests unitarios y un README que permite a cualquier desarrollador de tu equipo ejecutar el pipeline completo. No creamos dependencia: si mañana decides continuar sin nosotros, puedes hacerlo.
Presupuesto cerrado por fase
No cobramos por horas sin límite. Cada fase tiene un precio fijo acordado antes de empezar. Si durante la exploración de datos descubrimos que el alcance necesita ampliarse, lo negociamos antes de continuar. Así controlas el gasto en todo momento y decides si cada incremento merece la inversión.
Preguntas frecuentes sobre el proceso
Las dudas que más nos plantean antes de arrancar un proyecto.
¿Cuánto dura un proyecto típico?
Depende del alcance. Un modelo predictivo sencillo (clasificación binaria con datos tabulares limpios) puede estar en producción en seis semanas. Un sistema de procesamiento de lenguaje natural con integración en un CRM suele requerir entre tres y cinco meses. El diagnóstico inicial nos permite darte una estimación realista antes de comprometerte.
¿Necesito tener muchos datos para empezar?
No siempre. Para algunos problemas bastan unos pocos miles de registros bien etiquetados. En otros casos, como la visión por computador, necesitamos volúmenes mayores. Durante el diagnóstico evaluamos si tus datos son suficientes y, si no lo son, proponemos estrategias de aumento de datos o enfoques alternativos como el transfer learning.
¿Qué pasa si el modelo no funciona como esperábamos?
Lo sabremos en la fase de prototipo, no al final. Si las métricas del prototipo no superan la línea base actual, paramos y analizamos por qué. A veces el problema está en los datos y se puede resolver. Otras veces, la señal simplemente no existe y te lo comunicamos sin rodeos. En ese caso, solo pagas la fase de diagnóstico y exploración.
¿Mis datos están seguros?
Firmamos un acuerdo de confidencialidad antes de acceder a cualquier dato. Trabajamos en entornos aislados (contenedores Docker, VPCs privadas) y nunca almacenamos datos de producción en máquinas personales. Si tu sector tiene regulaciones específicas (sanidad, finanzas), adaptamos el flujo de trabajo a esos requisitos.
¿Puedo contratar solo la consultoría sin desarrollo?
Sí. Ofrecemos talleres de dos días donde analizamos tus datos, identificamos casos de uso viables y entregamos un informe con recomendaciones priorizadas por impacto y esfuerzo. Si después decides desarrollar con nosotros, descontamos el coste de la consultoría del primer proyecto.
¿Listo para dar el primer paso?
El diagnóstico inicial es gratuito. Cuéntanos qué problema quieres resolver y te decimos si la IA puede ayudarte, cuánto costaría y en qué plazo.
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