Preguntas frecuentes sobre Artificial Intelligence

Depende del tipo de proyecto. Un modelo predictivo básico, por ejemplo para estimar la demanda semanal de un producto, suele estar listo en cuatro a seis semanas. Eso incluye la exploración de datos, el entrenamiento del modelo, las pruebas de validación y la entrega como API documentada.

Proyectos de visión por computadora o de procesamiento de lenguaje natural pueden tomar de ocho a doce semanas porque requieren recopilar y etiquetar datos de entrenamiento específicos de su operación. En la reunión de diagnóstico inicial le damos un cronograma detallado con hitos semanales.

Lo mínimo es un archivo estructurado con datos históricos relevantes al problema: ventas, registros de producción, tickets de soporte, imágenes de productos, etc. Puede ser un CSV, una exportación de Excel o acceso a su base de datos.

Si los datos están desordenados o incompletos, no es un impedimento. Parte de nuestro trabajo es limpiar, normalizar y enriquecer la información antes de construir cualquier modelo. Le indicamos exactamente qué campos necesitamos y en qué formato.

No. Entregamos los modelos listos para usar, con una interfaz web o una API que su equipo de negocio puede consultar sin escribir código. Si tiene desarrolladores internos, les proporcionamos documentación técnica completa y sesiones de transferencia de conocimiento.

Para clientes sin equipo técnico, ofrecemos un plan de soporte mensual donde nosotros monitoreamos el rendimiento del modelo, reentrenamos con datos nuevos y resolvemos incidencias. El costo de ese soporte depende de la complejidad del sistema, pero típicamente oscila entre 800.000 y 2.500.000 COP mensuales.

No tenemos paquetes fijos porque cada proyecto tiene requerimientos distintos. Un modelo predictivo sencillo con datos limpios puede costar desde 8.000.000 COP. Proyectos que incluyen visión por computadora, múltiples integraciones o entrenamiento de modelos de lenguaje suelen ubicarse entre 25.000.000 y 60.000.000 COP.

Cobramos por proyecto, no por hora. En la propuesta incluimos el alcance exacto, los entregables, el cronograma y el precio total. Si el presupuesto es una restricción, podemos dividir el proyecto en fases y empezar con un piloto acotado que demuestre el valor antes de escalar.

Python es nuestro lenguaje principal. Usamos scikit-learn y XGBoost para modelos tabulares, PyTorch para redes neuronales y visión por computadora, y Hugging Face Transformers cuando trabajamos con texto. Los datos se almacenan y procesan en PostgreSQL o BigQuery, según la infraestructura del cliente.

Para despliegue usamos FastAPI como servidor de modelos y Docker para garantizar que el entorno de producción sea idéntico al de desarrollo. Si su empresa ya usa AWS, Google Cloud o Azure, nos adaptamos a esa plataforma sin problema.

Firmamos un acuerdo de confidencialidad (NDA) antes de recibir cualquier dato. Toda la información se transfiere por canales cifrados y se almacena en servidores con acceso restringido. Al finalizar el proyecto, eliminamos las copias de sus datos de nuestros sistemas y le entregamos un certificado de destrucción si lo solicita.

Cumplimos con la Ley 1581 de 2012 de protección de datos personales en Colombia. Si su empresa opera en mercados que exigen cumplimiento de GDPR u otras normativas, podemos adaptar nuestros procesos y documentación a esos requisitos.

Antes de construir cualquier modelo, definimos métricas de éxito concretas con usted: precisión mínima, tasa de error aceptable, tiempo de respuesta. Si en la fase de validación el modelo no alcanza esas métricas, iteramos sin costo adicional hasta dos ciclos de ajuste.

En casos donde los datos disponibles simplemente no permiten alcanzar el rendimiento esperado, le presentamos un informe técnico con las razones y recomendaciones sobre qué datos adicionales recopilar para intentarlo de nuevo en el futuro. No cobramos por un proyecto que no entrega valor.

Sí. Organizamos talleres presenciales en Cali o virtuales para equipos en otras ciudades. Los formatos más solicitados son: introducción a Python para analistas de negocio (8 horas), SQL aplicado a reportes (8 horas) y fundamentos de machine learning para gerentes (4 horas).

Cada taller usa datos y casos del sector del cliente, no ejemplos genéricos de libros de texto. Los participantes terminan con un proyecto práctico que pueden aplicar en su trabajo al día siguiente. El precio por taller va desde 3.200.000 COP para grupos de hasta 12 personas.