Cómo funciona un proyecto de Artificial Intelligence
Cada proyecto sigue seis fases bien definidas. Aquí te explicamos qué ocurre en cada una, cuánto dura y qué necesitamos de ti.
Las seis fases del proyecto
Consulta inicial gratuita
Nos cuentas qué problema quieres resolver. No necesitas preparar nada técnico: basta con que describas la situación, el volumen de datos que manejas y qué resultado esperas. Nosotros hacemos preguntas para entender si la IA es la herramienta adecuada o si hay alternativas más simples. Al final de la llamada te damos una impresión de viabilidad y un rango de coste orientativo. Esta consulta no tiene coste ni compromiso.
Exploración de datos y propuesta
Si la consulta inicial tiene buena pinta, firmamos un NDA y nos das acceso a una muestra de tus datos. Nuestro equipo de datos analiza la calidad, el volumen y la estructura de la información disponible. Buscamos patrones iniciales, detectamos problemas (valores faltantes, sesgos, formatos inconsistentes) y estimamos el esfuerzo de limpieza.
Con esa información redactamos una propuesta formal que incluye: definición del problema, métricas de éxito, alcance técnico, cronograma por fases y presupuesto cerrado. Si la propuesta no te convence, no hay ningún coste hasta este punto.
Prueba de concepto (PoC)
Construimos un primer modelo con un subconjunto de tus datos. El objetivo es validar que el enfoque técnico funciona y que las métricas acordadas son alcanzables. Probamos varias arquitecturas (desde modelos lineales hasta redes neuronales, dependiendo del problema) y seleccionamos la que mejor equilibra precisión y coste computacional.
Te presentamos los resultados en una sesión donde mostramos el rendimiento del modelo con datos reales, no con ejemplos inventados. Si las métricas no llegan al umbral que definimos juntos, analizamos las causas y decidimos si tiene sentido continuar o si es mejor parar.
Desarrollo e integración
Una vez aprobada la PoC, pasamos a construir el sistema completo. Esto incluye el pipeline de datos (extracción, transformación, carga), el modelo optimizado para producción, la API que lo conecta con tu software y la interfaz de usuario si es necesaria (dashboard, panel de administración, widget en tu web).
Trabajamos en sprints de dos semanas. Al final de cada sprint te mostramos el avance y recogemos tu feedback. Los cambios de alcance dentro de lo razonable se absorben sin coste extra. Si el cambio es grande, lo presupuestamos aparte antes de ejecutarlo.
Despliegue y formación
Desplegamos el sistema en tu infraestructura (o en la nuestra, si prefieres un modelo gestionado). Configuramos la monitorización automática de métricas: precisión del modelo, latencia de respuesta, volumen de peticiones y alertas de drift de datos.
Organizamos una o dos sesiones de formación con tu equipo. La primera es técnica (para tu equipo de IT o el responsable que gestionará el sistema) y la segunda es funcional (para los usuarios finales que interactuarán con el dashboard o la herramienta). Entregamos documentación escrita con capturas de pantalla y un vídeo grabado de la sesión.
Mantenimiento y evolución
Los modelos de IA no son software estático. Los datos del mundo real cambian, y el rendimiento del modelo se degrada si no se actualiza. Nuestro plan de mantenimiento incluye monitorización semanal de métricas, reentrenamiento trimestral con datos nuevos, corrección de bugs y soporte técnico por Slack o Teams con tiempo de respuesta de 4 horas en horario laboral.
Si necesitas ampliar el modelo (añadir nuevas variables, cubrir un nuevo caso de uso, mejorar la precisión), lo tratamos como un mini-proyecto con su propia propuesta y presupuesto.
Un ejemplo real: predicción de demanda
Un distribuidor de alimentación en la Comunidad Valenciana nos contactó porque descartaba un 12 % de su stock perecedero cada semana. Pedían demasiado de algunos productos y demasiado poco de otros.
En la fase de exploración descubrimos que tenían tres años de histórico de ventas por SKU, datos meteorológicos y calendario de festivos locales. Suficiente para un modelo de series temporales.
La PoC usó un modelo Prophet ajustado con regresores externos (temperatura, día de la semana, festivos). En tres semanas alcanzamos un error medio del 8 % frente al 22 % de su método anterior basado en promedios móviles.
El sistema en producción se conectó a su ERP (Odoo) y genera pedidos sugeridos cada noche a las 3:00. El responsable de compras los revisa por la mañana y los aprueba con un clic. En seis meses el desperdicio bajó del 12 % al 4,5 % y el nivel de servicio (productos disponibles cuando el cliente los pide) subió del 88 % al 96 %.
Qué necesitamos de ti
Para que el proceso funcione bien, necesitamos algunas cosas de tu parte. No son muchas, pero son importantes.
Un interlocutor con poder de decisión
Alguien de tu equipo que pueda responder preguntas sobre el negocio, validar las métricas de éxito y aprobar los entregables sin tener que escalar cada decisión. Puede ser el director de operaciones, el responsable de IT o tú mismo. Lo importante es que tenga disponibilidad para una reunión de 30 minutos cada dos semanas y pueda responder mensajes en 24 horas.
Acceso a los datos
Necesitamos acceso de lectura a las fuentes de datos relevantes: base de datos, API, exports CSV o lo que tengas. Si los datos contienen información personal, firmamos un acuerdo de tratamiento de datos conforme al RGPD. Cuanto antes tengamos acceso, antes podemos evaluar la viabilidad real del proyecto.
Expectativas realistas
La IA no es magia. Un modelo de predicción no acierta el 100 % de las veces. Un chatbot no sustituye completamente a un agente humano. Lo que sí hace es reducir errores, acelerar procesos y liberar tiempo de tu equipo para tareas que requieren criterio humano. Si las expectativas están bien calibradas desde el principio, el proyecto tiene muchas más probabilidades de éxito.
¿Listo para dar el primer paso? Rellena nuestro formulario de contacto o llámanos al +34 96 622 90 22. La primera consulta es gratuita.