Servicios
Modelos predictivos e inteligencia artificial
Desarrollamos modelos de machine learning y estadística aplicada que anticipan la demanda, los riesgos o el comportamiento de los clientes, validados con métricas objetivas e integrados en tus sistemas.
¿Es para tu empresa?
Situaciones en las que podemos ayudarte
- Las previsiones de demanda o ventas se basan en criterios manuales y fallan con frecuencia.
- Detectas el abandono de clientes o los impagos cuando ya es tarde para actuar.
- Tienes años de datos históricos que no se están aprovechando.
- Necesitas priorizar recursos comerciales, inspecciones o stock con criterios objetivos.
Qué incluye
Un servicio completo, del análisis al soporte
Análisis exploratorio
Evaluación de la calidad y el potencial de los datos disponibles antes de comprometer un desarrollo.
Ingeniería de variables
Limpieza, transformación y construcción de variables con sentido de negocio.
Modelado y validación
Entrenamiento con validación cruzada y comparación con una referencia simple, para que la mejora sea demostrable.
Interpretabilidad
Explicación de qué factores influyen en cada predicción, para que el negocio pueda confiar en el modelo y auditarlo.
Despliegue
Como API REST, integrado en tu software o como proceso programado que actualiza los resultados periódicamente.
Seguimiento en producción
Monitorización del rendimiento y reentrenamiento cuando los datos o el contexto cambian.
Casos de uso
Proyectos habituales
- Previsión de demanda y optimización de stock
- Predicción del abandono de clientes (churn)
- Riesgo de impago y scoring de crédito
- Detección de fraude y anomalías
- Mantenimiento predictivo de equipos
- Segmentación de clientes y análisis de series temporales
Tecnologías
- Python
- R
- scikit-learn
- pandas
- Series temporales
- PostgreSQL
- APIs REST
Elegimos la tecnología en función de tus sistemas actuales y de quién mantendrá la solución en el futuro.
Encaje
Cuándo tiene sentido este servicio
Es una buena opción si…
- Existe un histórico de datos de calidad razonable, normalmente de al menos uno o dos años.
- La decisión que se quiere mejorar se repite con frecuencia.
- Equivocarse tiene un coste claro para el negocio.
- Hay voluntad de integrar el modelo en el proceso real de decisión.
Quizá no sea lo indicado si…
- No hay datos históricos o no son fiables. En ese caso, conviene ordenarlos primero.
- El problema se resuelve con reglas sencillas o con un análisis estadístico puntual.
- El objetivo es una cifra para una presentación y no una herramienta de uso diario.
Preguntas frecuentes
Resolvemos tus dudas
¿Cómo sabré si el modelo funciona?
Definimos métricas adecuadas al problema: ROC-AUC, precisión y exhaustividad (recall) para clasificación; MAPE o RMSE para previsiones. Siempre comparamos el modelo con una referencia simple, como las reglas actuales o una media histórica, para que la mejora sea visible y cuantificable.
¿Qué ocurre si no tengo suficientes datos?
Lo evaluamos en el análisis inicial. Algunos problemas se resuelven mejor con reglas bien definidas o con un análisis estadístico antes de plantear machine learning, y en ese caso te lo recomendaremos.
¿Cómo se integra el modelo en mi empresa?
Como API REST consumida por tus sistemas, como funcionalidad dentro de tu software o como proceso programado que genera resultados periódicos. Elegimos la opción que mejor encaja con tu arquitectura actual.
¿Cómo se tienen en cuenta el RGPD y el Reglamento Europeo de IA?
Trabajamos con criterios de minimización de datos, seudonimización cuando procede y documentación del funcionamiento de cada modelo. Si un caso de uso pudiera considerarse de alto riesgo según el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial, lo identificamos desde el inicio del proyecto.
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