Nuestro proceso de Artificial Intelligence
Cada proyecto sigue una metodología clara con hitos medibles. Aquí te explicamos qué ocurre desde el primer email hasta que el modelo está funcionando en producción.
Seis pasos, sin sorpresas
Hemos refinado este flujo a lo largo de más de 40 proyectos. Lo adaptamos al tamaño de cada empresa, pero la estructura se mantiene porque funciona.
Diagnóstico y definición del problema
Antes de hablar de algoritmos, necesitamos entender tu negocio. En una o dos sesiones de trabajo (presenciales o por videollamada) identificamos el problema concreto que quieres resolver, los datos que tienes disponibles y los KPI que definirán el éxito del proyecto. Esta fase dura entre tres y cinco días laborables.
Al terminar, recibes un documento de alcance con el problema formulado en términos técnicos, las fuentes de datos necesarias, los riesgos identificados y una estimación de coste y plazo. Sin compromiso: si el diagnóstico revela que la IA no es la mejor solución para tu caso, te lo decimos y no seguimos adelante.
Exploración y preparación de datos
Los datos son el combustible de cualquier modelo. En esta fase conectamos con tus bases de datos, APIs o archivos exportados para hacer un análisis exploratorio: distribuciones, valores ausentes, sesgos, correlaciones. Limpiamos y transformamos los datos hasta tener un dataset listo para entrenar.
Si tus datos están incompletos o desestructurados, te proponemos una estrategia de enriquecimiento: scraping de fuentes públicas, integración con proveedores de datos externos o generación de datos sintéticos cuando el volumen es insuficiente. Esta fase suele durar entre una y tres semanas, dependiendo del estado de los datos.
Selección y entrenamiento del modelo
Probamos varias arquitecturas: desde modelos lineales sencillos hasta redes neuronales profundas, pasando por árboles de decisión, random forests y transformers para tareas de lenguaje. No elegimos la técnica más sofisticada, sino la que mejor equilibra precisión, velocidad de inferencia y coste computacional para tu caso.
Entrenamos con validación cruzada y reservamos un conjunto de test que nunca ve el modelo durante el entrenamiento. Te presentamos los resultados con métricas claras: accuracy, precision, recall, F1, MAE o la métrica que tenga sentido para tu problema. Si los números no alcanzan los KPI acordados, iteramos o replanteamos el enfoque antes de pasar a producción.
Integración y despliegue
Un modelo que vive en un notebook no aporta valor. Empaquetamos el modelo como un microservicio (API REST o gRPC) y lo desplegamos en la infraestructura que prefieras: tu propio servidor, AWS, Google Cloud o Azure. Configuramos pipelines de CI/CD para que las actualizaciones del modelo se desplieguen sin interrumpir el servicio.
También construimos la capa de integración con tus sistemas existentes: conectores con Salesforce, SAP, Shopify, bases de datos PostgreSQL, MongoDB o lo que utilices. El objetivo es que el modelo funcione dentro de tus herramientas habituales, no al lado de ellas.
Validación en producción
Durante las dos primeras semanas tras el despliegue, monitorizamos el modelo en tiempo real. Comparamos las predicciones con los resultados reales para detectar desviaciones tempranas. Si el modelo clasifica emails de soporte, por ejemplo, revisamos manualmente una muestra diaria para verificar que las categorías asignadas son correctas.
Este periodo de validación es clave. Los datos de producción siempre tienen particularidades que no aparecen en el dataset de entrenamiento: formatos inesperados, idiomas mixtos, picos de tráfico. Ajustamos umbrales y reglas de negocio hasta que el sistema se comporta de forma estable.
Monitorización y mejora continua
Los modelos de IA no son proyectos que se entregan y se olvidan. El mundo cambia, tus clientes cambian, y los datos de mañana pueden ser distintos a los de hoy. Ofrecemos contratos de mantenimiento mensual que incluyen re-entrenamiento periódico, alertas automáticas cuando el rendimiento baja y un informe mensual con métricas de uso y precisión.
Si tu negocio crece y necesitas escalar el modelo a más volumen de peticiones o a nuevos mercados, ampliamos la infraestructura sin empezar de cero. El código y los datos son tuyos, y toda la documentación técnica queda en tu repositorio.
¿Cuánto dura un proyecto típico?
Depende de la complejidad. Un chatbot de atención al cliente basado en reglas y procesamiento de lenguaje natural puede estar en producción en cuatro semanas. Un sistema de detección de fraude con múltiples fuentes de datos y requisitos de latencia por debajo de 200 milisegundos puede necesitar entre tres y cuatro meses.
La fase que más varía es la preparación de datos. Si tus datos ya están limpios y centralizados en un data warehouse, nos ahorramos semanas. Si hay que extraerlos de hojas de cálculo dispersas, archivos PDF o sistemas legacy sin API, el trabajo previo se alarga.
En la propuesta inicial siempre desglosamos el tiempo estimado por fase, para que sepas exactamente dónde se invierte cada hora.
Preguntas frecuentes sobre el proceso
Dudas que nos plantean con frecuencia antes de arrancar un proyecto.