Reuniones semanales de 30 minutos
Cada viernes recibes un resumen escrito del avance. Si hay bloqueos (datos incompletos, acceso pendiente a un sistema), los identificamos el mismo día, no al final del sprint.
Nuestro proceso de Artificial Intelligence, paso a paso
Cada proyecto sigue una metodología clara con entregables definidos en cada fase. No hay cajas negras: sabes qué estamos haciendo, por qué y cuánto falta para terminar.
Las seis fases de un proyecto de IA
Desde la primera conversación hasta el modelo funcionando en tu entorno.
1
Diagnóstico gratuito
Empezamos con una videollamada de 60 minutos donde nos cuentas el problema que quieres resolver. Pedimos acceso a una muestra de tus datos (puede ser anonimizada) para evaluar su calidad, volumen y estructura. Al final de esta fase recibes un documento de dos páginas con nuestra evaluación: si la IA es viable para tu caso, qué tipo de modelo recomendamos y una estimación de plazo y coste.
2
Preparación de datos
Los datos en bruto rara vez están listos para entrenar un modelo. En esta fase limpiamos registros duplicados, tratamos valores ausentes, normalizamos formatos y creamos las variables derivadas que el modelo necesita. Si tus datos vienen de varias fuentes (CRM, hojas de cálculo, bases SQL), los unificamos en un pipeline reproducible.
Esta fase es la que más tiempo consume en la mayoría de proyectos. En un caso típico, dedicamos entre el 40 % y el 50 % del tiempo total del proyecto a preparar los datos correctamente.
3
Entrenamiento y validación del modelo
Probamos varios algoritmos sobre tus datos preparados. No nos casamos con una técnica: evaluamos desde regresiones lineales hasta redes neuronales, pasando por gradient boosting y modelos de lenguaje si el caso lo requiere. Cada candidato se evalúa con métricas concretas (precisión, recall, F1, RMSE) sobre un conjunto de datos que el modelo nunca ha visto durante el entrenamiento.
Al terminar, te presentamos los resultados en una reunión de 45 minutos con gráficos claros: qué modelo gana, por qué y cuáles son sus limitaciones.
4
Optimización y pruebas de sesgo
El modelo ganador pasa por un proceso de ajuste fino de hiperparámetros. También analizamos si el modelo discrimina de forma injusta por variables como género, edad o código postal. Si detectamos sesgo, lo corregimos antes de pasar a producción.
Documentamos todos los experimentos en un registro reproducible. Puedes auditar cada decisión técnica que hemos tomado.
5
Despliegue en producción
Empaquetamos el modelo en un contenedor Docker y lo exponemos como API REST. Lo conectamos a tu sistema existente: puede ser un ERP como SAP o Odoo, un CRM como Salesforce o HubSpot, o simplemente una base de datos PostgreSQL. Configuramos un panel de monitorización donde ves las predicciones en tiempo real, el volumen de peticiones y las métricas de rendimiento del modelo.
Antes de dar el proyecto por terminado, hacemos una prueba de carga para asegurarnos de que el sistema aguanta tu volumen real de peticiones.
6
Seguimiento y reentrenamiento
Un modelo de IA no es un proyecto que se entrega y se olvida. Los datos cambian con el tiempo: los patrones de compra se modifican, llegan nuevos productos, los clientes evolucionan. Monitorizamos el drift del modelo (la degradación de rendimiento causada por estos cambios) y lo reentrenamos cuando las métricas bajan del umbral acordado.
En el plan Producción, este seguimiento dura 3 meses. Con el plan Continuidad, es permanente.
Herramientas que utilizamos
Trabajamos con Python como lenguaje principal. Para el entrenamiento de modelos usamos scikit-learn, XGBoost, PyTorch y Hugging Face Transformers según el tipo de problema. Los pipelines de datos los construimos con Pandas y Apache Airflow.
El despliegue se hace con FastAPI dentro de contenedores Docker, orquestados con Kubernetes cuando el proyecto lo requiere. Para la monitorización usamos Grafana y Prometheus, con alertas configuradas en Slack o email.
No usamos herramientas propietarias que te aten a nosotros. Todo el código y la documentación son tuyos al finalizar el proyecto. Si decides trabajar con otro equipo en el futuro, pueden retomar el trabajo sin empezar de cero.
Qué puedes esperar durante el proyecto
Transparencia en la comunicación y en los entregables.
Acceso directo al ingeniero
No hay gestores de proyecto intermediarios. La persona que escribe el código es la misma que te explica los resultados. Si tienes una duda técnica a las 10 de la mañana, la resolvemos por chat antes de comer.
Repositorio compartido
Desde el primer día tienes acceso a un repositorio Git donde puedes ver el código, los notebooks de experimentación y la documentación técnica. Todo queda registrado: cada experimento, cada decisión, cada métrica.
Cláusula de cancelación
Si al final de la fase 2 (preparación de datos) los resultados preliminares indican que el modelo no alcanzará el rendimiento mínimo acordado, puedes cancelar el proyecto pagando solo el trabajo realizado hasta ese punto. Sin penalizaciones.
¿Listo para empezar?
El primer paso es el diagnóstico gratuito. Cuéntanos tu problema y te decimos si la IA puede resolverlo.
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