Cada proyecto sigue cinco etapas definidas. No improvisamos: cada paso tiene entregables concretos, revisiones conjuntas y criterios claros para avanzar al siguiente.
Este es el recorrido típico de un proyecto con nosotros. La duración total varía entre 4 y 16 semanas según la complejidad.
Empezamos con una reunión de 90 minutos donde escuchamos el problema que quieres resolver. No necesitas saber de IA para esta conversación: necesitas conocer tu negocio. Después revisamos tus fuentes de datos disponibles: bases de datos, hojas de cálculo, APIs de terceros, logs de sistemas. Evaluamos volumen, calidad y frecuencia de actualización.
Al final de esta etapa te entregamos un documento de viabilidad. Si los datos no son suficientes o el problema no se resuelve bien con IA, te lo decimos directamente. Preferimos perder un proyecto que construir algo que no va a funcionar. Esta fase dura entre 3 y 5 días hábiles.
Con el diagnóstico aprobado, definimos la arquitectura técnica. Elegimos el tipo de modelo (regresión, clasificación, procesamiento de lenguaje natural, visión por computador) según el problema. Dibujamos el flujo de datos desde su origen hasta la interfaz donde el usuario final verá los resultados.
También definimos las métricas de éxito. Por ejemplo, si estamos construyendo un modelo de predicción de churn, acordamos un umbral mínimo de precisión (digamos 85 %) y un tiempo máximo de respuesta del modelo (menos de 200 milisegundos). Te presentamos la propuesta técnica y económica completa antes de escribir una sola línea de código.
Aquí construimos. Limpiamos los datos, creamos las features relevantes y entrenamos el modelo. Trabajamos en sprints de dos semanas. Al final de cada sprint te mostramos los avances en una demo en vivo: gráficas de rendimiento, ejemplos de predicciones y comparaciones con los datos reales.
Si el proyecto incluye un chatbot, esta es la fase donde diseñamos los flujos conversacionales, entrenamos el modelo de lenguaje con tu vocabulario específico y configuramos las integraciones (WhatsApp Business API, widget web, Slack). Los sprints permiten ajustar el rumbo sin esperar al final del proyecto.
Antes de poner cualquier modelo en producción, lo sometemos a pruebas rigurosas. Usamos datos que el modelo nunca ha visto durante el entrenamiento para medir su rendimiento real. Comparamos las predicciones con los resultados históricos conocidos.
En el caso de chatbots, realizamos pruebas de usuario con personas reales de tu equipo. Registramos los puntos donde el bot falla o confunde la intención del usuario, y ajustamos. Esta fase suele durar entre una y dos semanas, dependiendo de la cantidad de escenarios a cubrir. No avanzamos al despliegue hasta que las métricas acordadas se cumplan.
Desplegamos la solución en tu infraestructura o en la nube (AWS, Google Cloud, Azure). Configuramos monitoreo automático para detectar caídas de rendimiento del modelo, lo que en el mundo de machine learning se llama "model drift".
Durante los primeros 30 días posteriores al lanzamiento, nuestro equipo técnico está disponible para resolver incidencias en menos de 4 horas hábiles. Después ofrecemos planes de mantenimiento mensual que incluyen reentrenamiento del modelo con datos nuevos, ajustes de parámetros y reportes de rendimiento.
Más allá del modelo o la automatización, estos son los entregables que recibes en cada proyecto.
Cada proyecto viene con un documento que describe la arquitectura, las dependencias, los parámetros del modelo y las instrucciones para reentrenamiento. Si tu equipo técnico necesita modificar algo en el futuro, tiene todo lo necesario para hacerlo sin depender de nosotros.
Configuramos un panel visual donde puedes ver en tiempo real el rendimiento del modelo: precisión, volumen de predicciones, tiempos de respuesta y alertas. Lo montamos en herramientas que probablemente ya uses, como Google Data Studio o Power BI.
Realizamos una sesión de capacitación de dos horas con las personas que van a interactuar con la solución. No es una presentación genérica: usamos los datos y escenarios reales de tu empresa para que el equipo sepa exactamente cómo interpretar los resultados y qué hacer cuando algo se sale de lo esperado.
Todo el código que desarrollamos para tu proyecto es tuyo. Lo entregamos en un repositorio Git con historial de versiones. No retenemos licencias ni cobramos por acceso al código después de la entrega. La propiedad intelectual del modelo entrenado con tus datos te pertenece.
Estas son las dudas que recibimos con más frecuencia antes de iniciar un proyecto.
Depende del alcance. Un chatbot básico integrado con WhatsApp puede costar entre 8 y 15 millones de pesos colombianos. Un modelo predictivo con integración a tu ERP suele estar entre 20 y 45 millones. Te damos una cotización detallada después de la fase de diagnóstico, que es gratuita.
No es obligatorio. Diseñamos las soluciones para que sean operadas por personas sin conocimiento técnico profundo. Eso sí, si tienes desarrolladores o analistas de datos en tu equipo, los involucramos desde el inicio para que puedan mantener y evolucionar la solución después.
Es lo más común. La limpieza y preparación de datos forma parte de la fase de desarrollo. Dedicamos entre el 30 % y el 50 % del tiempo del proyecto a esta tarea. Si los datos están en formatos muy dispares o incompletos, lo detectamos en el diagnóstico y lo incluimos en el cronograma.
Los proyectos más sencillos (un chatbot con flujos definidos o una automatización de reportes) se completan en 4 a 6 semanas. Proyectos de modelos predictivos con múltiples fuentes de datos pueden tomar entre 10 y 16 semanas. Te damos un cronograma detallado antes de empezar.
Sí. Hemos trabajado con clientes en México, Panamá y Ecuador. Las reuniones se hacen por videollamada y la colaboración funciona igual. Solo pedimos que haya al menos una persona de contacto disponible en horario colombiano (GMT-5) para las revisiones semanales.
La consulta inicial es gratuita. Cuéntanos tu problema y te decimos si la inteligencia artificial puede resolverlo, cuánto costaría y cuánto tiempo tomaría.
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