Nuestro proceso de Artificial Intelligence
Cada proyecto sigue una ruta clara con entregables definidos en cada etapa. Así sabes exactamente en qué punto estamos y qué falta por hacer.
De la idea al modelo en producción
Un proyecto típico dura entre 6 y 14 semanas, dependiendo de la complejidad del problema y la disponibilidad de datos. A continuación te explicamos cada fase.
Paso 1: Diagnóstico y definición del problema
Nos reunimos con tu equipo durante una o dos sesiones de 90 minutos. Queremos entender qué proceso te quita más tiempo o dinero. No buscamos aplicar IA donde no hace falta; si una hoja de cálculo bien configurada resuelve el problema, te lo decimos.
Al final de esta fase entregamos un documento de alcance que incluye: descripción del problema, datos necesarios, métricas de éxito y un cronograma estimado con hitos semanales.
Paso 2: Recolección y preparación de datos
Los datos son el combustible de cualquier modelo. Revisamos tus bases de datos, archivos CSV, registros de ERP o lo que tengas disponible. Limpiamos registros duplicados, corregimos formatos inconsistentes y detectamos vacíos que podrían sesgar los resultados.
Esta etapa suele tomar entre 1 y 3 semanas. Si tus datos son escasos, exploramos técnicas de aumento de datos o fuentes complementarias públicas, siempre respetando la normativa de protección de datos colombiana.
Paso 3: Desarrollo y entrenamiento del modelo
Seleccionamos la arquitectura adecuada: regresión, árboles de decisión, redes neuronales o modelos de lenguaje, según el caso. Entrenamos varias versiones y comparamos su rendimiento con los datos de prueba que separamos al inicio.
Te mostramos los resultados intermedios en reuniones breves cada semana. No esperamos al final para enseñarte algo; preferimos que veas cómo evoluciona el modelo y nos des retroalimentación temprana.
Paso 4: Validación y pruebas
Antes de poner cualquier modelo en producción, lo probamos con datos que nunca vio durante el entrenamiento. Medimos precisión, tasa de error y velocidad de respuesta. Si el modelo predice demanda, comparamos sus predicciones con las ventas reales de las últimas semanas para verificar que el margen de error esté dentro de lo acordado.
También hacemos pruebas de estrés: ¿qué pasa si llegan 10 veces más solicitudes de lo normal? ¿El sistema responde en menos de 2 segundos?
Paso 5: Despliegue e integración
Instalamos el modelo en tu infraestructura o en la nube, según lo que tenga más sentido para tu operación. Lo conectamos con tus sistemas existentes mediante APIs. Tu equipo no necesita cambiar de herramientas; el modelo trabaja en segundo plano y entrega resultados donde los necesites: un tablero, un correo automático o directamente en tu ERP.
Paso 6: Monitoreo y mejora continua
Un modelo no es un producto que se entrega y se olvida. Los datos cambian, los patrones de consumo se mueven, aparecen nuevos productos. Monitoreamos el rendimiento del modelo cada semana durante los primeros tres meses y luego de forma mensual.
Si detectamos que la precisión baja, reentrenamos el modelo con datos frescos. Este servicio de mantenimiento se contrata por separado y tiene un costo fijo mensual que definimos antes de empezar.
Qué recibes al final
No te entregamos solo un modelo. Te entregamos un sistema completo que tu equipo puede operar.
Cada proyecto incluye documentación técnica escrita en español, un manual de usuario para el personal que interactuará con el sistema, y dos sesiones de capacitación de una hora donde explicamos cómo interpretar los resultados y qué hacer si algo no funciona como se espera.
También recibes el código fuente del modelo y los scripts de procesamiento de datos. Son tuyos. Si en el futuro decides trabajar con otro proveedor o con un equipo interno, tienes todo lo necesario para continuar sin depender de nosotros.
Preguntas frecuentes sobre el proceso
¿Necesito tener un departamento de tecnología?
No. Nos adaptamos a tu estructura. Hemos trabajado con empresas donde el contacto principal es el gerente general y no hay un equipo de TI dedicado. En esos casos nos encargamos de la infraestructura técnica completa y capacitamos a la persona que usará el sistema.
¿Cuántos datos necesito para empezar?
Depende del problema. Para un modelo de predicción de demanda, necesitamos al menos 12 meses de datos históricos de ventas con frecuencia semanal o diaria. Para un chatbot, necesitamos tu catálogo de productos y las 50 preguntas más comunes que reciben tus asesores. En la primera reunión evaluamos si tus datos son suficientes.
¿Qué pasa si el modelo no funciona bien?
Antes de firmar el contrato definimos métricas de éxito claras. Si al final de la fase de validación el modelo no cumple esas métricas, tienes dos opciones: extendemos el proyecto con un ajuste de alcance sin costo adicional, o cancelamos y solo pagas las horas de diagnóstico y preparación de datos ya ejecutadas.
¿Cuánto cuesta un proyecto?
Un proyecto de automatización básica arranca desde 8 millones de pesos colombianos. Un sistema predictivo completo con integración a ERP puede estar entre 18 y 35 millones, dependiendo de la complejidad. Te damos una cotización detallada después de la primera reunión de diagnóstico, que es gratuita.
¿Trabajan solo en Barranquilla?
Nuestras oficinas están en Barranquilla, pero trabajamos con clientes en toda Colombia. La mayoría de las reuniones las hacemos por videollamada. Si el proyecto requiere acceso físico a equipos o instalaciones, nos desplazamos.
¿Listo para dar el primer paso?
La consulta inicial es gratuita y sin compromiso. Cuéntanos tu problema y te decimos si la IA es la herramienta correcta para resolverlo.
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