Cómo implementamos Artificial Intelligence en tu empresa
Nuestro proceso tiene seis fases claras. Cada una termina con un entregable concreto que puedes revisar antes de pasar a la siguiente. Sin sorpresas, sin facturas inesperadas.
Las seis fases de un proyecto típico
La duración total varía entre 6 y 16 semanas, dependiendo de la complejidad del modelo y la calidad de los datos de partida. A continuación describimos qué ocurre en cada etapa y qué recibes al final de ella.
Diagnóstico y definición del problema
Nos reunimos contigo (presencial en Sevilla o por videollamada) para entender el problema de negocio que quieres resolver. No hablamos de algoritmos todavía. Queremos saber qué decisiones tomas hoy de forma manual, cuánto tiempo te cuestan y qué datos tienes disponibles. Esta fase dura entre tres y cinco días laborables.
Entregable: un documento de alcance de proyecto que incluye el objetivo medible (por ejemplo, reducir el tiempo de clasificación de incidencias de 8 minutos a menos de 1), las fuentes de datos identificadas y una estimación de coste y plazo.
Auditoría y preparación de datos
Accedemos a tus sistemas (base de datos, CRM, hojas de cálculo, APIs de terceros) y evaluamos la calidad de la información. Detectamos valores ausentes, duplicados, formatos inconsistentes y sesgos potenciales. Si los datos no son suficientes, te proponemos estrategias de enriquecimiento o de recogida adicional.
En un proyecto reciente para una cadena de ópticas, descubrimos que el 18 % de los registros de ventas carecían de código postal. En lugar de descartarlos, cruzamos la información con la base de datos de envíos y recuperamos el 94 % de esos registros.
Entregable: un informe de calidad de datos con recomendaciones y un pipeline de limpieza automatizado que podrás reutilizar en el futuro.
Diseño de la solución
Elegimos la arquitectura técnica: qué tipo de modelo se ajusta mejor al problema (regresión, clasificación, procesamiento de lenguaje natural, visión por computador), dónde se ejecutará (nube, servidor local, dispositivo edge) y cómo se integrará con tus sistemas existentes.
Te presentamos un diagrama de flujo y un prototipo de baja fidelidad para que veas cómo interactuará tu equipo con el sistema antes de escribir una sola línea de código de producción.
Entregable: documento de arquitectura técnica y wireframes de la interfaz de usuario.
Desarrollo y entrenamiento del modelo
Aquí es donde la ciencia de datos se pone a trabajar. Entrenamos varios modelos candidatos, los comparamos con métricas objetivas (precisión, recall, F1, error absoluto medio, según el caso) y seleccionamos el que mejor equilibra rendimiento y coste computacional.
Cada dos semanas hacemos una demo en la que puedes ver los resultados parciales y darnos feedback. Si el modelo no alcanza la métrica acordada en el documento de alcance, iteramos sin coste adicional en la fase de entrenamiento.
Entregable: modelo entrenado, código fuente documentado y un cuaderno de evaluación con todas las métricas.
Puesta en producción
Desplegamos el modelo en tu infraestructura. Configuramos la monitorización para detectar degradación del rendimiento (lo que se conoce como model drift) y creamos alertas automáticas que avisan a tu equipo si las predicciones empiezan a desviarse de los valores esperados.
También formamos a las personas que van a usar el sistema. No dejamos un manual de 200 páginas: hacemos sesiones prácticas de 90 minutos con casos reales de tu empresa.
Entregable: sistema en producción, documentación de despliegue y grabación de las sesiones de formación.
Soporte y mejora continua
Durante los primeros 90 días resolvemos cualquier incidencia sin coste adicional. Después, ofrecemos planes de mantenimiento mensuales que incluyen reentrenamiento periódico del modelo con datos nuevos, actualizaciones de seguridad y un canal de soporte con tiempo de respuesta máximo de cuatro horas en horario laboral.
Muchos de nuestros clientes amplían el alcance del proyecto tras la primera fase: lo que empezó como un modelo de predicción de demanda se convierte en un sistema completo de optimización de inventario.
Lo que ves en cada fase
No te pedimos que confíes a ciegas. En cada reunión quincenal recibes algo tangible: un informe, un prototipo funcional o una demo en vivo del modelo procesando tus propios datos.
Si en algún momento decides pausar o cancelar el proyecto, te entregamos todo el trabajo realizado hasta ese punto. El código es tuyo. Las transformaciones de datos son tuyas. Los modelos entrenados son tuyos. No retenemos nada.
Esta transparencia no es un eslogan. Es una cláusula contractual que aparece en la página tres de cada propuesta que enviamos.
Preguntas frecuentes sobre el proceso
Estas son las dudas que más nos plantean los clientes antes de empezar un proyecto de Artificial Intelligence.
No. Nos encargamos del desarrollo completo. Lo que sí necesitamos es una persona de tu empresa que conozca bien el negocio y pueda responder preguntas sobre los datos y los procesos. Esa persona dedica unas dos o tres horas por semana al proyecto durante las fases activas.
Es lo habitual. La fase 2 del proceso existe precisamente para eso. Limpiamos, normalizamos y documentamos los datos antes de empezar a modelar. En nuestra experiencia, esta fase consume entre el 30 % y el 40 % del tiempo total del proyecto, y es la que más impacto tiene en la calidad del resultado final.
Depende del alcance. Un chatbot sencillo integrado con WhatsApp parte de 4.800 €. Un modelo predictivo con dashboard interactivo suele situarse entre 9.000 € y 18.000 €. Proyectos de visión por computador o procesamiento de lenguaje natural a gran escala pueden superar los 30.000 €. El diagnóstico inicial es gratuito y sin compromiso.
Sí, y lo recomendamos. Muchos clientes arrancan con una prueba de concepto de cuatro a seis semanas. Si el resultado es positivo, ampliamos el alcance. Si no lo es, al menos tienes un informe detallado sobre la viabilidad técnica que te servirá para tomar decisiones futuras.
Por supuesto. Tenemos clientes en Madrid, Barcelona, Lisboa y varias ciudades de Latinoamérica. Las reuniones se hacen por videollamada y el acceso a los datos se gestiona de forma remota con conexiones cifradas. Para el diagnóstico inicial preferimos al menos una sesión presencial si estás en la península ibérica, pero no es imprescindible.