Modelos predictivos
Decidir con datos no es un eslogan: es un modelo bien entrenado.
Para organizaciones con histórico de datos que aún se gestionan con intuición.
Qué se entrega
Del dato a la decisión, con métricas honestas.
ROC-AUC, precisión, recall, MAPE: la métrica que toque para tu problema, no la que mejor venda en una diapositiva.
- Análisis exploratorio (EDA) y validación de hipótesis
- Ingeniería de variables y limpieza de datos
- Modelo entrenado y validado con métricas honestas
- Despliegue como API REST, widget o job programado
- Documentación técnica y reportes para negocio
Casos típicos
Problemas que resolvemos con ML.
Predicción de impago y riesgo de crédito
Predicción de churn de clientes
Detección de fraude y anomalías
Predicción de demanda y stock
Mantenimiento predictivo industrial
Series temporales y tendencias
Segmentación y clustering
Qué no hacemos
No vendemos un GPT con prompt bonito como modelo predictivo.
Si tu problema se resuelve con un buen scikit-learn, te lo decimos. Si necesita deep learning, también. Y si la respuesta honesta es «con los datos que hay no se puede aún», también te lo decimos.
Preguntas frecuentes
Antes de hablar de modelos, hablamos de datos.
¿Cómo sabré si el modelo funciona?
Os entregamos métricas honestas según el problema: ROC-AUC y matriz de confusión para clasificación, MAPE o RMSE para regresión, recall si el coste de un falso negativo es alto. Y comparamos contra una baseline simple (reglas o promedio) para que el aporte del modelo sea visible.
¿Y si no tengo muchos datos?
Os lo decimos. Hay problemas que se resuelven con reglas bien escritas o con un análisis estadístico simple antes de pensar en machine learning. No vendemos modelos donde no aportan.
¿Cómo se despliega?
Como API REST, como widget integrado en vuestro sistema, o como job programado. Lo elegimos según vuestra arquitectura. No os obligamos a montar infra que no necesitáis.
¿Tu negocio toma decisiones a ojo donde podría tomar con datos?
Mándanos un correo con el problema y te respondemos con un primer enfoque sin compromiso.