Depende del alcance. Un proyecto de automatización con datos limpios y un solo proceso puede estar listo en seis semanas. Un modelo predictivo complejo con múltiples fuentes de datos y requerimientos de integración suele tomar entre 10 y 14 semanas. La fase de preparación de datos es la que más varía: si tus datos están bien organizados, podemos avanzar rápido. Si hay que limpiar y transformar información de varios sistemas, esa etapa puede consumir hasta la mitad del cronograma total.
No es obligatorio, pero ayuda. Podemos encargarnos de todo el desarrollo, despliegue y mantenimiento del modelo. Sin embargo, recomendamos que al menos una persona de tu organización participe activamente en el proyecto. Esa persona aprende cómo funciona el modelo, entiende sus limitaciones y puede detectar problemas antes de que escalen. Si no tienes a nadie con perfil técnico, te ayudamos a definir el cargo y participamos en la selección sin costo adicional.
Es la situación más común. Casi ninguna empresa tiene sus datos perfectamente listos para entrenar un modelo de IA. La primera fase de cada proyecto es precisamente la preparación de datos: identificamos valores faltantes, corregimos inconsistencias, eliminamos duplicados y transformamos la información al formato que necesita el modelo. En algunos casos también enriquecemos los datos con fuentes externas como datos demográficos o indicadores económicos públicos. Si tus datos son insuficientes para entrenar un modelo confiable, te lo decimos con honestidad y proponemos alternativas como reglas de negocio automatizadas o una fase previa de recolección de datos.
Trabajamos principalmente con empresas medianas y grandes en Colombia y otros países de Latinoamérica. Nuestros clientes operan en sectores como manufactura, logística, salud, retail y servicios financieros. El denominador común es que manejan volúmenes de datos significativos y tienen procesos que se benefician de la automatización o la predicción. No solemos trabajar con startups en etapa muy temprana porque generalmente no tienen suficientes datos históricos para entrenar modelos útiles.
Antes de escribir una sola línea de código, definimos junto contigo las métricas de éxito. Puede ser el porcentaje de precisión del modelo, la reducción de horas de trabajo manual, el ahorro en costos operativos o la mejora en tiempos de respuesta al cliente. Esas métricas se monitorean durante los 90 días posteriores al despliegue. Si el modelo no alcanza el umbral acordado, lo reentrenamos o ajustamos sin costo adicional dentro de ese periodo.
Firmamos un acuerdo de confidencialidad antes de recibir cualquier dato. Toda la información se transmite mediante canales cifrados (TLS 1.3) y se almacena en servidores con cifrado en reposo. Nuestros ingenieros acceden a los datos solo desde estaciones de trabajo autorizadas. Al finalizar el proyecto, eliminamos todas las copias de tus datos de nuestros sistemas y te entregamos una certificación de borrado. Si tu empresa requiere que trabajemos exclusivamente en su infraestructura, también podemos hacerlo.
Usamos Python como lenguaje principal, con bibliotecas como scikit-learn, XGBoost, PyTorch y Hugging Face Transformers. Para el procesamiento de datos trabajamos con Pandas, Polars y Apache Spark cuando los volúmenes lo requieren. Los modelos se despliegan típicamente como APIs REST usando FastAPI o Flask, contenidos en Docker y orquestados con Kubernetes si la escala lo justifica. Para el monitoreo de modelos en producción usamos MLflow y Grafana. Si tu empresa ya tiene una infraestructura de nube específica (AWS, GCP, Azure), nos adaptamos a ella.
Sí. Los primeros 90 días de monitoreo están incluidos en el precio del proyecto. Después de ese periodo, ofrecemos planes de mantenimiento mensual que incluyen reentrenamiento del modelo con datos nuevos, monitoreo de drift (cuando la distribución de los datos cambia y el modelo pierde precisión), y soporte técnico para resolver incidencias. Puedes ver los detalles en nuestra página de precios.
En la mayoría de los casos, sí. Si tu sistema tiene una API o permite conexiones por base de datos, podemos integrar el modelo directamente. Hemos trabajado con SAP, Salesforce, Dynamics 365, Odoo y varios sistemas desarrollados a medida. Si tu sistema no tiene API, evaluamos alternativas como la lectura de archivos exportados o la integración mediante herramientas intermedias como Zapier o Make. El costo de integración depende de la complejidad y se cotiza por separado.
Sí. Tenemos clientes en Ecuador, Perú y México. Trabajamos de forma remota con reuniones semanales por videollamada. La diferencia horaria dentro de Latinoamérica no suele ser un problema. Para proyectos que requieren presencia física (por ejemplo, cuando necesitamos acceder a sistemas que no están en la nube), viajamos a la ubicación del cliente y los gastos de viaje se incluyen en la propuesta.
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