Datos antes que algoritmos
Un modelo sencillo con datos buenos suele ganar a un modelo complejo con datos malos. Por eso invertimos más tiempo en la preparación de datos que en la selección de algoritmos. Es menos vistoso, pero funciona.
Las seis fases de un proyecto
No todos los proyectos pasan por las seis fases. Si ya tienes los datos limpios y una pregunta de negocio clara, podemos empezar directamente en la fase 3. Pero la mayoría de los clientes nuevos necesitan al menos una auditoría inicial para saber en qué punto están.
Descubrimiento y definición del problema
Nos reunimos contigo (presencial en Madrid o por videollamada) para entender el problema de negocio que quieres resolver. No hablamos de algoritmos en esta reunión. Hablamos de qué decisiones tomas hoy con intuición y cuáles podrías tomar con datos.
Al final de esta fase recibes un documento de una o dos páginas con la definición del problema, la métrica de éxito y una estimación de viabilidad. Esta fase dura entre 2 y 5 días laborables y no tiene coste si decides continuar con nosotros.
Auditoría de datos
Analizamos tus fuentes de datos: bases de datos, ficheros CSV, APIs, documentos escaneados. Evaluamos volumen, calidad, completitud y frecuencia de actualización. Si hay lagunas críticas, te decimos exactamente qué datos necesitas empezar a recoger y durante cuánto tiempo antes de que un modelo sea viable.
El entregable es un informe de auditoría con una puntuación por cada fuente de datos y un plan de limpieza si es necesario. Plazo: 3 a 7 días laborables.
Diseño de la solución
Con el problema definido y los datos evaluados, nuestro equipo técnico propone una arquitectura: qué tipo de modelo usar, dónde se va a ejecutar, cómo se integra con tus sistemas actuales y qué recursos de computación necesita.
Te presentamos dos opciones cuando es posible: una más rápida y económica (por ejemplo, un modelo basado en reglas con machine learning ligero) y otra más potente pero con mayor plazo y coste (por ejemplo, un modelo de deep learning con reentrenamiento automático). Tú decides.
Desarrollo y entrenamiento
Aquí es donde se escribe código. Preparamos los datos, entrenamos varios modelos candidatos y seleccionamos el que mejor rinde en la métrica acordada. Usamos validación cruzada y conjuntos de test separados para evitar sobreajuste.
Durante esta fase hacemos demos intermedias cada dos semanas. Puedes ver cómo evoluciona el modelo y pedir ajustes antes de que esté terminado. No hay sorpresas al final.
Plazo típico: 2 a 6 semanas, dependiendo de la complejidad.
Despliegue y pruebas en producción
Desplegamos el modelo en tu infraestructura. Si usas AWS, Azure o Google Cloud, configuramos el entorno completo: contenedores, endpoints API, monitorización y alertas. Si prefieres on-premise, instalamos en tus servidores y documentamos el proceso.
Ejecutamos un periodo de prueba de dos semanas con datos reales en paralelo al proceso manual existente. Comparamos resultados y ajustamos umbrales si es necesario.
Soporte y evolución
Todos nuestros contratos incluyen un periodo de soporte post-entrega (entre 1 y 6 meses según el servicio). Durante ese tiempo monitorizamos el rendimiento del modelo, detectamos derivas en los datos y hacemos reentrenamientos si la precisión baja por debajo del umbral acordado.
Si quieres que sigamos manteniendo el modelo a largo plazo, ofrecemos contratos de mantenimiento mensuales con un SLA de respuesta de 4 horas en horario laboral.
Principios que guían cada proyecto
Más allá de las fases, hay cuatro ideas que aplicamos de forma consistente en todo lo que hacemos.
Métricas de negocio, no solo de modelo
Un AUC de 0,95 no significa nada si el modelo no reduce costes o no mejora la experiencia del cliente. Definimos el éxito en euros, horas o porcentaje de error, no en métricas técnicas que solo entiende un data scientist.
Transparencia en las limitaciones
Si un proyecto no es viable con los datos disponibles, lo decimos en la fase de auditoría. Preferimos perder un proyecto a entregar algo que no va a funcionar en producción. Eso nos ha costado algún contrato, pero nos ha ganado la confianza de los clientes que se quedan.
Transferencia de conocimiento
No queremos que dependas de nosotros para siempre. Cada proyecto incluye documentación técnica y sesiones de formación para que tu equipo pueda operar y mantener el modelo. Si dentro de un año decides prescindir de nuestro soporte, deberías poder hacerlo sin problemas.
¿Listo para empezar?
La primera fase (descubrimiento y definición del problema) es gratuita si decides continuar con nosotros. Escríbenos y agendamos una reunión esta semana.
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