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Datos, machine learning y analítica predictiva para empresas
La IA parte por los datos. Construimos los pipelines, la calidad de datos, los modelos predictivos y los dashboards que convierten información dispersa en decisiones, y los dejamos desplegados y monitoreados, no en un notebook.
// problema
El problema que resolvemos
Muchas empresas tienen datos en varios sistemas, con formatos distintos y sin dueño claro. Antes de pensar en modelos hay que hacerlos confiables; sin eso, cualquier predicción es frágil.
Y cuando hay un modelo, el desafío es operarlo: reentrenarlo, versionarlo, monitorear su desempeño y lograr que alguien use sus resultados. Ahí es donde se pierden muchos proyectos de machine learning.
// entregables
Qué recibes
Pipelines y calidad de datos
Ingesta, limpieza y validación automatizadas, orquestadas para que los datos lleguen listos y a tiempo.
Modelos predictivos
Pronóstico de ventas y demanda con series de tiempo, clasificación y otros modelos según tu problema.
MLOps
Versionado de experimentos y modelos, despliegue y monitoreo para mantener el modelo funcionando en producción.
Dashboards
Indicadores claros para el equipo directivo y operativo, con KPIs definidos contigo.
NLP y análisis de texto
Procesamiento de documentos y texto cuando la información relevante no está en tablas.
// proceso
Cómo trabajamos
Discovery
Workshops con stakeholders, análisis de los datos disponibles y definición del backlog técnico y funcional.
Arquitectura
Diagramas, patrones de integración y plan de seguridad y privacidad desde el diseño.
Entregas iterativas
Sprints con demo cada 2 semanas, QA automatizado y seguimiento de métricas clave.
Producción y acompañamiento
Handover, documentación viva, soporte y mejora continua de modelos y pipelines.
// stack
Tecnologías
caso relacionado
En el sistema LIMS de DielecLab los datos del laboratorio quedaron centralizados, con dashboard de KPIs, alertas y reportes automatizados.
Leer el caso DielecLab →// faq
Preguntas frecuentes
¿Necesito muchos datos para empezar con machine learning?
No necesariamente. Primero revisamos qué datos tienes y su calidad; a veces el mayor valor inicial está en ordenarlos y medirlos bien, y el modelo viene después.
¿Qué tipo de predicciones pueden hacer?
Pronóstico de ventas y demanda con series de tiempo, clasificación, recomendación y análisis de texto, entre otros. Lo definimos según la decisión de negocio que quieres mejorar.
¿Cómo se mantiene un modelo en producción?
Con pipelines orquestados con Airflow, seguimiento de experimentos y modelos con MLflow y monitoreo de su desempeño para detectar cuándo hay que reentrenarlo.
¿Pueden trabajar con mis herramientas de BI actuales?
Nos integramos con lo que ya usas o construimos dashboards propios si hace más sentido. Lo definimos en la etapa de discovery.
¿Tienen ejemplos públicos de su trabajo?
En nuestro laboratorio hay proyectos abiertos en GitHub, como pronóstico de ventas, sistemas de recomendación y clasificación con Random Forest y boosting.
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