Diseñamos modelos predictivos, sistemas de procesamiento de lenguaje natural y pipelines de automatización para empresas que necesitan respuestas concretas, no presentaciones genéricas.
Hablemos de su próximo modeloConstruimos modelos de regresión, clasificación y series temporales con datos propios de su operación. Cada modelo incluye métricas de rendimiento documentadas y un plan de reentrenamiento trimestral para que la precisión no se degrade con el tiempo.
Analizamos contratos, correos, tickets de soporte y documentos regulatorios en español. Entrenamos modelos de extracción de entidades y clasificación de intención sobre corpus colombianos, no traducciones genéricas del inglés.
Conectamos modelos de IA con los sistemas que su equipo ya usa: SAP, Dynamics, bases de datos PostgreSQL o APIs internas. El objetivo es reducir tareas manuales repetitivas sin reemplazar herramientas que funcionan bien.
Antes de entrenar cualquier modelo, auditamos la calidad de sus datos. Diseñamos pipelines de limpieza, catalogación y versionado que garantizan trazabilidad completa desde el dato crudo hasta la predicción final.
Formamos a sus ingenieros y analistas en frameworks como PyTorch, scikit-learn y Hugging Face. Los talleres duran entre dos y cinco días, con ejercicios sobre datos reales de su empresa, no datasets de ejemplo.
Un modelo en producción necesita vigilancia continua. Configuramos alertas de drift, dashboards de rendimiento en Grafana y rutinas automáticas de reentrenamiento cuando la distribución de datos cambia.
Fundamos Aizen Advisory en Bogotá porque conocemos los retos específicos de operar con datos en Colombia: regulación de Habeas Data, infraestructura de nube con latencia regional, equipos mixtos donde conviven Excel y Python.
Nuestro equipo combina experiencia en ingeniería de machine learning, estadística aplicada y consultoría de procesos. No vendemos tecnología por la tecnología. Si un problema se resuelve mejor con una hoja de cálculo bien diseñada, lo decimos.
Cada proyecto empieza con una auditoría de datos de dos semanas. Sin esa base, cualquier modelo es especulación.
Revisamos fuentes, calidad, volumen y permisos legales. Entregamos un informe con hallazgos y recomendaciones en 10 días hábiles.
Acordamos métricas de éxito concretas: ¿qué precisión necesita el modelo? ¿Cuántas predicciones por segundo? ¿Qué latencia es aceptable?
En seis semanas entregamos un prototipo con datos reales, no sintéticos. Lo probamos con usuarios del área que va a consumir las predicciones.
Pasamos a producción con canary releases: primero el 10% del tráfico, luego el 50%, luego el 100%. Cada etapa tiene criterios de rollback definidos.
Monitoreamos el modelo, ajustamos hiperparámetros y documentamos cada cambio. El contrato de soporte incluye SLA de respuesta de cuatro horas.
Depende del problema. Para clasificación tabular, a veces bastan 2.000 registros etiquetados. Para NLP en español colombiano, solemos necesitar al menos 5.000 documentos anotados. En la auditoría inicial evaluamos si el volumen disponible es suficiente o si conviene aplicar técnicas de aumento de datos.
Es lo habitual. La mayoría de empresas que nos contactan tienen datos en múltiples formatos: hojas de cálculo, bases SQL parcialmente documentadas, archivos PDF escaneados. Parte de nuestro trabajo es diseñar el pipeline de limpieza antes de pensar en modelos.
Sí. Trabajamos con regiones de AWS en São Paulo y con Azure en la región de Brasil, que ofrecen la menor latencia para Colombia. Si su política de datos exige residencia local, también configuramos entornos on-premise o híbridos.
La auditoría inicial tiene un costo fijo que compartimos en la primera llamada. A partir de ahí, los proyectos se cotizan por entregable, no por horas. Eso alinea nuestros incentivos con los suyos: nos conviene terminar bien, no alargar el cronograma.
En la fase de definición de alcance acordamos métricas mínimas de rendimiento. Si el prototipo no las alcanza, no cobramos la fase de despliegue. Así de simple. Llevamos 73 modelos desplegados y solo en dos casos no se cumplió el umbral inicial, ambos por limitaciones en los datos de origen que documentamos desde la auditoría.
Cuéntenos qué problema quiere resolver. Respondemos en menos de 24 horas con una propuesta de auditoría inicial o, si el caso no requiere IA, se lo diremos también.