Artificial Intelligence: nuestro proceso paso a paso

Cada proyecto sigue una ruta clara, con entregables definidos y puntos de validación para que usted sepa exactamente en qué etapa está su solución.

Las cinco etapas de un proyecto

Hemos refinado este proceso a lo largo de más de 18 proyectos entregados. No es un esquema rígido: lo adaptamos al tamaño de su empresa y a la complejidad del problema. Pero la estructura general se mantiene porque funciona.

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Diagnóstico inicial

Empezamos con una reunión de 60 a 90 minutos donde escuchamos el problema que quiere resolver. No necesita traer datos limpios ni un brief técnico. Basta con que nos explique qué decisión quiere tomar mejor, más rápido o con menos riesgo. Después revisamos qué fuentes de datos tiene disponibles: bases de datos internas, hojas de cálculo, APIs de terceros. Evaluamos la calidad de esos datos, identificamos vacíos y le entregamos un informe de viabilidad en un máximo de cinco días hábiles. Ese informe incluye un estimado de tiempo, costo y el tipo de modelo o automatización que recomendamos.

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Preparación de datos

Esta es la etapa que más tiempo consume y la que más impacto tiene en el resultado final. Limpiamos registros duplicados, normalizamos formatos de fecha y moneda, tratamos valores faltantes y creamos variables derivadas que alimentarán el modelo. Si sus datos están dispersos en varios sistemas, construimos un pipeline de extracción que los unifica. Todo queda documentado para que su equipo de TI pueda mantenerlo después. En proyectos típicos, esta fase toma entre dos y cuatro semanas.

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Desarrollo del modelo

Entrenamos varios algoritmos candidatos y comparamos su rendimiento con métricas que tengan sentido para su negocio, no solo precisión estadística. Si el objetivo es predecir qué clientes van a cancelar su suscripción, por ejemplo, nos importa más la tasa de falsos negativos que la exactitud global, porque cada cliente perdido que no detectamos tiene un costo real. Probamos desde regresiones logísticas hasta redes neuronales, y elegimos el modelo que mejor equilibre rendimiento y explicabilidad. Le presentamos los resultados en una sesión de revisión donde puede hacer preguntas y pedir ajustes.

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Despliegue e integración

Llevamos el modelo a producción. Eso puede significar una API que su aplicación web consulta en tiempo real, un proceso batch que corre cada noche, o un bot de WhatsApp que responde consultas de clientes usando procesamiento de lenguaje natural. Configuramos monitoreo automático para detectar si el modelo empieza a perder precisión con el tiempo, algo que ocurre cuando los patrones de datos cambian. El despliegue incluye pruebas con datos reales en un entorno controlado antes de activar la solución para todos los usuarios.

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Soporte y evolución

Un modelo de inteligencia artificial no es un proyecto que se entrega y se olvida. Los datos cambian, el mercado cambia, y el modelo necesita actualizarse. Ofrecemos planes de soporte mensual que incluyen re-entrenamiento periódico, ajuste de hiperparámetros y reportes de rendimiento. Si después de unos meses descubre que quiere agregar una nueva variable o expandir el modelo a otra línea de negocio, lo hacemos sin empezar de cero.

Herramientas y tecnologías que usamos

No estamos casados con una sola plataforma. Elegimos la herramienta según el problema. Para modelos de machine learning usamos Python con scikit-learn, XGBoost, TensorFlow o PyTorch, dependiendo de si el problema requiere un modelo tabular o una red neuronal profunda.

Los datos los procesamos con Pandas y Apache Spark cuando el volumen lo justifica. Para orquestación de pipelines usamos Airflow. El despliegue lo hacemos en AWS (SageMaker, Lambda, S3) o Google Cloud (Vertex AI, Cloud Functions), según la infraestructura que su empresa ya tenga.

Los tableros de visualización los construimos en Looker Studio o Power BI, porque son las herramientas que sus equipos de negocio ya conocen. No tiene sentido entregar un dashboard que nadie sabe usar.

Para proyectos de procesamiento de lenguaje natural trabajamos con modelos de la familia BERT y, cuando el caso lo amerita, integramos APIs de modelos de lenguaje grande con controles de privacidad para que sus datos no salgan de su entorno cloud.

Pantalla de laptop mostrando código de machine learning

Preguntas frecuentes sobre el proceso

Estas son las dudas que más escuchamos en las primeras reuniones con clientes nuevos.

¿Cuánto dura un proyecto típico?
Depende del alcance, pero la mayoría de proyectos se completan entre 6 y 12 semanas. Un modelo de clasificación de documentos sencillo puede estar listo en 6 semanas. Un sistema predictivo que integre múltiples fuentes de datos y requiera un dashboard personalizado puede tomar 12 o más.
¿Necesito tener mis datos organizados antes de contactarlos?
No. De hecho, la mayoría de empresas que nos contactan tienen datos dispersos en varias plataformas. Parte de nuestro trabajo es unificar y limpiar esa información. Lo que sí ayuda es que tenga claro qué problema quiere resolver.
¿Qué pasa si el modelo no funciona como esperamos?
Antes de desarrollar el modelo, definimos con usted una métrica de éxito concreta. Si durante la fase de pruebas el modelo no alcanza esa métrica, le presentamos alternativas: ajustar el enfoque, incorporar datos adicionales o redefinir el alcance. No le cobramos por un modelo que no cumple lo acordado.
¿Mis datos están seguros?
Firmamos un acuerdo de confidencialidad antes de recibir cualquier dato. Trabajamos dentro de su propia infraestructura cloud siempre que es posible, y cuando usamos la nuestra, los datos se cifran en tránsito y en reposo. Al finalizar el proyecto, eliminamos todas las copias de datos que hayamos almacenado temporalmente.
¿Puedo contratar solo una parte del proceso?
Sí. Algunos clientes ya tienen un equipo de datos interno y solo necesitan ayuda con el despliegue o con la preparación de datos. Otros quieren un diagnóstico inicial para evaluar si vale la pena invertir en un proyecto completo. Nos adaptamos a lo que necesite.

¿Tiene un problema que los datos podrían resolver?

Cuéntenos qué necesita. La primera consulta es gratuita y sin compromiso. En 30 minutos le decimos si podemos ayudarle y cómo.

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