Nuestro proceso de Artificial Intelligence
Desde la primera conversación hasta el modelo en producción, seguimos un método probado en más de 80 proyectos. Aquí te explicamos cada fase para que sepas exactamente qué esperar.
Las seis fases del proyecto
Cada fase tiene entregables concretos y puntos de validación con tu equipo.
Diagnóstico inicial
Programamos una videollamada de 45 minutos donde escuchamos tu problema de negocio. No hablamos de algoritmos todavía: queremos entender qué decisiones tomas hoy, con qué datos, y dónde sientes que falta información. Al terminar, entregamos un documento de una página con el problema definido, las fuentes de datos identificadas y una estimación preliminar de viabilidad. Esta reunión no tiene costo.
Exploración de datos
Accedemos a tus bases de datos, hojas de cálculo o APIs relevantes. Nuestro equipo revisa la calidad de los registros: campos vacíos, duplicados, formatos inconsistentes. Generamos un informe de salud de datos que incluye estadísticas descriptivas, distribuciones y correlaciones preliminares. Este informe te muestra si los datos disponibles son suficientes para el objetivo o si necesitamos recopilar información adicional. La exploración toma entre 5 y 8 días hábiles.
Diseño de la solución
Con los datos evaluados, proponemos una arquitectura técnica: qué tipo de modelo usar, qué variables incluir, cómo se integrará con tus sistemas actuales. Presentamos dos o tres alternativas con sus pros y contras, junto con un cronograma detallado y el presupuesto definitivo. Tú eliges la opción que mejor se ajuste a tu presupuesto y plazos.
Desarrollo e iteración
Construimos el modelo en sprints de dos semanas. Al final de cada sprint, te mostramos los avances: métricas de rendimiento, visualizaciones y una demo funcional. Si los resultados no son satisfactorios, ajustamos variables, probamos otros algoritmos o incorporamos datos adicionales. Este ciclo iterativo garantiza que el producto final refleje la realidad de tu negocio, no solo una precisión teórica en un dataset de prueba.
Pruebas y validación
Antes de poner el modelo en producción, lo sometemos a pruebas con datos históricos que no se usaron durante el entrenamiento. Medimos exactitud, recall, falsos positivos y otros indicadores relevantes para tu caso. También realizamos pruebas de estrés para verificar que el sistema responde bien bajo carga. Si el modelo no alcanza los umbrales acordados, volvemos a la fase anterior sin costo adicional.
Despliegue y acompañamiento
Instalamos el modelo en tu infraestructura (servidores propios, nube AWS, Azure o Google Cloud) y lo conectamos a tus sistemas. Capacitamos a tu equipo para interpretar los resultados y actuar sobre ellos. Durante los primeros 60 días, monitoreamos el rendimiento del modelo y hacemos ajustes si el comportamiento de los datos cambia. Después de ese período, ofrecemos planes de mantenimiento mensual que incluyen reentrenamiento periódico y soporte técnico.
¿Por qué un proceso estructurado?
Muchos proyectos de IA fracasan porque empiezan por la tecnología en lugar de empezar por el problema. Hemos visto empresas que invierten meses entrenando un modelo sofisticado para descubrir después que los datos de entrada estaban incompletos o que el resultado no se conectaba con ningún flujo de trabajo real.
Nuestro proceso existe para evitar eso. La fase de diagnóstico nos obliga a definir un objetivo medible antes de escribir una sola línea de código. La exploración de datos nos dice si el proyecto es viable con lo que hay o si primero necesitamos mejorar la recolección. Y las iteraciones quincenales te dan visibilidad constante sobre el avance.
El resultado: proyectos que llegan a producción con un promedio de 14 semanas, frente a los 6 a 9 meses que reportan empresas que trabajan sin una metodología definida.
Preguntas frecuentes sobre el proceso
¿Cuánto dura un proyecto típico?
Depende de la complejidad. Un modelo predictivo con datos limpios puede estar listo en 8 semanas. Un sistema de automatización que integre múltiples fuentes de datos suele tomar entre 12 y 16 semanas. En la fase de diseño te damos un cronograma específico con fechas de entrega para cada sprint.
¿Qué pasa si mis datos están desordenados?
Es lo más común. Incluimos una etapa de limpieza y normalización dentro de la fase de exploración. Si los datos requieren un trabajo extenso de preparación, lo indicamos en la propuesta con su costo y tiempo adicional. No te vamos a decir que todo está bien si no lo está.
¿Necesito un equipo técnico interno?
No es obligatorio. Diseñamos las soluciones para que personas sin formación técnica puedan usar los resultados: tableros visuales, alertas por correo, reportes automáticos. Si tienes un equipo de tecnología, trabajamos con ellos para la integración y les dejamos documentación técnica completa.
¿Puedo cancelar el proyecto a mitad de camino?
Sí. Facturamos por sprint completado, no por proyecto completo. Si después de un sprint decides que no quieres continuar, solo pagas lo que se ha entregado hasta ese momento. Todo el código y los modelos generados son tuyos.
¿Qué tecnologías utilizan?
Python es nuestro lenguaje principal, con librerías como scikit-learn, TensorFlow y PyTorch según el caso. Para datos usamos PostgreSQL, BigQuery o el sistema que ya tengas. Los tableros los construimos en Metabase o Power BI, dependiendo de lo que tu equipo prefiera.
¿Tienes un problema que los datos podrían resolver?
Cuéntanos tu situación y te decimos si tiene sentido aplicar inteligencia artificial o si hay una solución más simple.
Agenda tu diagnóstico gratuito