Cómo implementamos Artificial Intelligence en tu empresa
Un proceso estructurado en cinco fases, con hitos claros y entregables definidos en cada etapa. Desde la primera reunión hasta la puesta en producción, sabes en todo momento qué estamos haciendo y por qué.
Las cinco fases del proyecto
Cada fase tiene una duración estimada, un entregable concreto y un criterio de aceptación que revisamos contigo antes de pasar a la siguiente.
Diagnóstico y definición del objetivo
Duración habitual: 1 semana.
Nos sentamos con tu equipo para entender el problema de negocio. ¿Quieres reducir las devoluciones de producto? ¿Predecir la demanda semanal por tienda? ¿Detectar fraudes en transacciones? Necesitamos una respuesta concreta, no un objetivo vago como "usar IA". Durante esta fase revisamos qué datos tienes disponibles, en qué formato están y con qué frecuencia se actualizan. Si faltan datos, proponemos cómo recopilarlos antes de seguir adelante.
El entregable es un documento de alcance que incluye: la pregunta que el modelo debe responder, la métrica de éxito (por ejemplo, una precisión mínima del 85 % en la clasificación de incidencias), las fuentes de datos y el calendario del resto del proyecto.
Preparación de datos y diseño del modelo
Duración habitual: 2 semanas.
Esta es la fase que más tiempo consume en proporción y la que más impacto tiene en el resultado final. Limpiamos los datos, tratamos valores ausentes, normalizamos formatos y creamos las variables derivadas que alimentarán el modelo. Un ejemplo: si trabajamos con datos de ventas, calculamos medias móviles, estacionalidad y ratios de crecimiento interanual que el modelo no puede descubrir por sí solo.
En paralelo, seleccionamos la arquitectura. Para problemas tabulares solemos empezar con gradient boosting (XGBoost o LightGBM) porque ofrece buenos resultados con conjuntos de datos medianos y tiempos de entrenamiento cortos. Para texto usamos modelos de lenguaje ajustados al dominio del cliente. Para imagen, redes convolucionales preentrenadas con fine-tuning.
Al final de esta fase tienes acceso a un repositorio con el código de preparación de datos y un informe exploratorio que muestra distribuciones, correlaciones y posibles sesgos.
Entrenamiento y validación
Duración habitual: 2 semanas.
Entrenamos el modelo con los datos preparados, divididos en conjuntos de entrenamiento, validación y test. No usamos el conjunto de test hasta el final, para evitar sobreajuste. Probamos distintas combinaciones de hiperparámetros y registramos cada experimento con MLflow, de forma que puedes ver qué configuración produjo cada resultado.
Cuando la métrica acordada se alcanza en el conjunto de test, generamos un informe de validación: matriz de confusión, curvas ROC, análisis de errores por segmento y un apartado de interpretabilidad (SHAP values) que explica qué variables pesan más en las predicciones. Si la métrica no se alcanza, volvemos a la fase anterior para revisar los datos o cambiar de arquitectura.
Integración y despliegue
Duración habitual: 2 semanas.
El modelo validado se empaqueta como un servicio (API REST o función serverless, según la infraestructura del cliente) y se conecta al sistema que lo va a consumir. Si tu ERP necesita una predicción de demanda cada lunes a las 6:00, configuramos un pipeline que extrae los datos del viernes anterior, ejecuta el modelo y deposita el resultado en la tabla que alimenta tus informes.
Hacemos pruebas de carga para asegurar que el servicio responde en menos de 200 milisegundos bajo el volumen esperado. También configuramos alertas automáticas que avisan si la latencia sube o si el modelo empieza a recibir datos con distribuciones muy distintas a las de entrenamiento (data drift).
Monitorización y soporte continuo
Duración: mientras dure el contrato de mantenimiento.
Un modelo no es un producto terminado que se instala y se olvida. Los datos cambian, los patrones de comportamiento de los clientes evolucionan y el modelo necesita reentrenarse periódicamente. Revisamos las métricas de rendimiento cada mes y, si detectamos una caída, lanzamos un ciclo de reentrenamiento con datos recientes.
El contrato de soporte incluye hasta cuatro horas mensuales de consultoría para resolver dudas de tu equipo técnico, ajustar umbrales de decisión o añadir nuevas variables al modelo sin necesidad de empezar un proyecto nuevo.
Herramientas que usamos
Trabajamos con Python como lenguaje principal. Las librerías dependen del problema: scikit-learn y XGBoost para datos tabulares, PyTorch para redes neuronales profundas, Hugging Face Transformers para procesamiento de lenguaje natural. La infraestructura de entrenamiento corre en servidores con GPU propios o en la nube del cliente (AWS, GCP, Azure), según sus preferencias de seguridad.
Para la orquestación de pipelines usamos Airflow o Prefect. El versionado de modelos se gestiona con MLflow. Los servicios en producción se despliegan en contenedores Docker gestionados con Kubernetes o, en proyectos más pequeños, como funciones Lambda.
No imponemos una pila tecnológica fija. Si tu equipo ya trabaja con R, Databricks o Vertex AI, nos adaptamos a su entorno para reducir la fricción en la adopción.
Preguntas frecuentes sobre el proceso
Dudas que nos plantean los clientes antes de arrancar un proyecto.
Depende del problema. Para un modelo de clasificación de texto con cuatro categorías, hemos obtenido buenos resultados con 2.000 ejemplos etiquetados. Para predicción de series temporales, necesitamos al menos dos años de histórico con granularidad diaria. En la fase de diagnóstico evaluamos si el volumen disponible es suficiente o si hay que complementarlo.
Es lo habitual. La mayoría de empresas tienen datos repartidos entre hojas de cálculo, bases de datos SQL y archivos CSV exportados a mano. Parte de nuestro trabajo en la fase 2 consiste en unificar esas fuentes, detectar duplicados y rellenar huecos. Si la calidad es muy baja, te lo decimos antes de gastar presupuesto en entrenar un modelo que no va a funcionar.
Sí. El código, los pesos del modelo y la documentación son tuyos. Te entregamos un repositorio Git con instrucciones para reentrenar y desplegar sin nuestra intervención. Si más adelante necesitas ayuda, puedes contratar horas de soporte sueltas.
Un proyecto piloto de ocho semanas suele estar entre 12.000 y 25.000 euros, dependiendo de la complejidad del modelo y del volumen de datos. Proyectos más grandes, con varios modelos o integración en múltiples sistemas, se presupuestan por fases. Siempre damos un precio cerrado por fase antes de empezar.
Sí. La fase de diagnóstico la hacemos presencialmente siempre que es posible, pero el resto del proyecto se gestiona en remoto con reuniones semanales por videoconferencia. Tenemos clientes en Madrid, Barcelona, Valencia y Lisboa.
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