Cómo implementamos Artificial Intelligence en tu empresa
Cada proyecto sigue cinco fases claras. Sabrás en todo momento qué estamos haciendo, por qué y cuándo recibirás resultados. Aquí te explicamos cada paso con el detalle suficiente para que puedas evaluar si encajamos con lo que necesitas.
Las cinco fases de un proyecto de IA
Desde la primera reunión hasta el modelo funcionando en producción, el proceso completo suele durar entre 8 y 20 semanas.
Diagnóstico inicial
Empezamos con una auditoría de los datos que ya tienes. Nuestro equipo revisa bases de datos, hojas de cálculo, CRMs y cualquier otra fuente que utilices. Queremos entender tres cosas: qué datos existen, en qué formato están y cuántos registros históricos hay disponibles.
En paralelo, entrevistamos a las personas que realizan manualmente el proceso que queremos automatizar. Un operario de almacén, un analista financiero o un responsable de atención al cliente nos dan información que ningún dashboard puede ofrecer. Esas conversaciones nos ayudan a definir qué resultado sería realmente útil para el equipo.
Al final de esta fase entregamos un informe de viabilidad con una recomendación honesta. Si creemos que tu problema se resuelve mejor con una regla de negocio sencilla que con un modelo de machine learning, te lo decimos. No tiene sentido aplicar inteligencia artificial donde no aporta valor.
Duración: 2 a 4 semanasDiseño de la solución
Con el diagnóstico en la mano, proponemos una arquitectura técnica concreta. Seleccionamos el tipo de modelo (clasificación, regresión, series temporales, procesamiento de lenguaje natural) y definimos las métricas que usaremos para medir el éxito. Por ejemplo, si el objetivo es predecir la demanda semanal de un producto, la métrica principal será el error absoluto medio porcentual (MAPE).
También decidimos dónde se ejecutará el modelo. Algunos clientes prefieren infraestructura en la nube, otros necesitan que el procesamiento ocurra en sus propios servidores por motivos de privacidad o regulación. Trabajamos con ambos escenarios.
Entregamos un documento de diseño que incluye un diagrama de flujo de datos, la lista de tecnologías que usaremos, el presupuesto desglosado por fase y un calendario con fechas de entrega intermedias. Lo revisamos juntos en una videollamada de 90 minutos y ajustamos lo que haga falta antes de firmar.
Duración: 1 a 2 semanasDesarrollo y entrenamiento del modelo
Esta es la fase donde escribimos código. Limpiamos los datos (corregimos valores ausentes, eliminamos duplicados, normalizamos formatos), creamos las variables predictivas y entrenamos varios modelos candidatos. No nos casamos con un solo algoritmo: probamos al menos tres enfoques y comparamos su rendimiento en un conjunto de datos de validación que el modelo no ha visto durante el entrenamiento.
Cada viernes enviamos un informe de progreso con las métricas actuales. Si el modelo no alcanza el umbral de rendimiento acordado, lo comentamos abiertamente y proponemos alternativas: más datos, variables adicionales o un cambio de enfoque.
Un proyecto reciente de clasificación de incidencias de soporte técnico requirió tres iteraciones antes de superar el 88 % de precisión que el cliente necesitaba. La primera versión llegó al 79 %, la segunda al 84 % tras incorporar el historial de interacciones previas del usuario, y la tercera alcanzó el 90 % al añadir la categoría del producto como variable.
Duración: 3 a 8 semanasIntegración y despliegue
Un modelo que funciona en un notebook de Jupyter no sirve de nada si no está conectado a los sistemas que usa tu equipo cada día. En esta fase empaquetamos el modelo como una API o un microservicio y lo conectamos con tu ERP, tu CRM o tu plataforma de e-commerce.
Hacemos pruebas de carga para asegurarnos de que el sistema responde en menos de 200 milisegundos bajo el volumen de peticiones esperado. También configuramos alertas automáticas que avisan si la precisión del modelo cae por debajo del umbral acordado.
Antes de activar el modelo en producción, lo ejecutamos en paralelo con el proceso manual durante una o dos semanas. Así tu equipo puede comparar los resultados y ganar confianza en el sistema antes de depender de él.
Duración: 1 a 3 semanasMonitorización y mejora continua
Los datos cambian. Los patrones de compra de tus clientes en enero no son los mismos que en julio. Por eso ofrecemos un servicio de monitorización mensual donde revisamos el rendimiento del modelo, detectamos desviaciones y reentrenamos con datos nuevos cuando es necesario.
Cada trimestre preparamos un informe de impacto que muestra cuánto tiempo o dinero ha ahorrado el sistema respecto al proceso anterior. Ese informe lo presentamos al equipo directivo para que puedan valorar el retorno de la inversión con cifras reales, no estimaciones.
Si tu negocio crece o cambia de dirección, adaptamos el modelo. Un cliente del sector retail empezó con predicción de demanda para 120 referencias y hoy el mismo sistema gestiona más de 2.000 SKUs tras dos ampliaciones sucesivas.
Duración: servicio continuoLo que nos diferencia en cada fase
Dos principios guían todo lo que hacemos: transparencia en la comunicación y rigor en la validación.
Documentación que se entiende
Cada entregable incluye una versión técnica para tu equipo de IT y una versión ejecutiva para dirección. La versión ejecutiva no tiene jerga: explica qué hace el modelo, qué datos usa y qué resultados produce, con gráficos que cualquier persona puede interpretar.
Creemos que un proyecto de IA fracasa cuando el cliente no entiende lo que ha comprado. Por eso invertimos tiempo en explicar, no solo en construir.
Validación con datos reales desde el primer día
No usamos datos sintéticos para las demos. Desde la primera iteración, el modelo se entrena y se evalúa con los datos reales de tu empresa. Eso significa que los resultados que ves en la fase de desarrollo son representativos de lo que obtendrás en producción.
Si tus datos tienen problemas de calidad (registros incompletos, formatos inconsistentes, duplicados), los identificamos y te proponemos un plan de limpieza antes de seguir adelante. Preferimos retrasar el proyecto dos semanas a entregar un modelo entrenado con datos defectuosos.
Preguntas frecuentes sobre el proceso
Respuestas directas a las dudas que nos plantean con más frecuencia.
No es imprescindible. Nos adaptamos a tu estructura. Si tienes un departamento de IT, coordinamos con ellos la integración y el despliegue. Si no lo tienes, nos encargamos de toda la infraestructura técnica y formamos a la persona de tu equipo que vaya a supervisar el sistema en el día a día. Esa formación suele durar entre 4 y 8 horas repartidas en dos sesiones.
Lo detectamos en la fase de diagnóstico. Si no hay suficientes registros históricos para entrenar un modelo fiable, te proponemos dos caminos: empezar con un sistema basado en reglas que vaya recogiendo datos estructurados para entrenar un modelo más adelante, o complementar tus datos con fuentes externas (datos meteorológicos, indicadores económicos, datos de tráfico web) que aporten contexto. En cualquier caso, no arrancamos el desarrollo hasta tener una base de datos con la que podamos trabajar con garantías.
Depende del alcance. Un proyecto de automatización documental para un tipo de documento (por ejemplo, facturas de proveedores) parte de 8.000 euros. Un sistema de predicción de demanda con múltiples categorías de producto y variables externas suele situarse entre 15.000 y 35.000 euros. El servicio de monitorización mensual tiene un coste fijo que oscila entre 400 y 1.200 euros según la complejidad del modelo. Siempre entregamos un presupuesto cerrado antes de empezar.
Sí. El contrato contempla puntos de revisión al final de cada fase. Si en alguno de esos puntos decides no continuar, solo pagas las fases completadas. Te entregamos todo el trabajo realizado hasta ese momento, incluido el código fuente y la documentación, para que puedas retomarlo internamente o con otro proveedor si lo deseas.
Sí. Nuestra oficina está en Barcelona, pero la mayoría de las reuniones las hacemos por videollamada. Para la fase de diagnóstico preferimos al menos una visita presencial a las instalaciones del cliente si están en la península. Para empresas en Baleares, Canarias o fuera de España, hacemos todo el proceso en remoto sin problema.
¿Tienes más preguntas? Escríbenos a [email protected] o llámanos al +34 93 229 92 64.
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