Respuestas directas a las dudas más comunes que recibimos de empresas interesadas en implementar inteligencia artificial.
Estas preguntas cubren desde la primera reunión hasta la entrega final. Si no encuentras lo que buscas, escríbenos por el formulario de contacto.
Dependiendo del proyecto, podemos trabajar con datos estructurados (tablas en Excel, bases SQL, archivos CSV) o no estructurados (correos electrónicos, documentos PDF, imágenes). Lo mínimo que pedimos es un historial de al menos seis meses para modelos predictivos. Si tus datos están desordenados o incompletos, dedicamos las primeras dos semanas a limpiarlos y organizarlos antes de entrenar cualquier modelo.
No necesitas tener un data warehouse montado. Hemos trabajado con empresas que tenían todo en hojas de Google Sheets y aun así logramos resultados útiles.
Un proyecto de automatización sencillo, como un bot que clasifica correos entrantes, puede estar listo en cuatro a seis semanas. Los modelos predictivos suelen tomar entre ocho y doce semanas, incluyendo la fase de validación donde comparamos las predicciones del modelo contra datos reales que no se usaron en el entrenamiento.
Los dashboards de análisis son más rápidos: entre tres y cinco semanas si las fuentes de datos ya están accesibles por API o conexión directa a base de datos.
No manejamos un precio fijo porque cada proyecto tiene un alcance diferente. Después de la sesión de diagnóstico gratuita, entregamos una propuesta con el costo desglosado por fase. Para dar una referencia: un chatbot básico para atención al cliente suele estar entre 8 y 15 millones de pesos colombianos. Un modelo predictivo con integración a tu ERP puede ir de 18 a 35 millones, dependiendo de la complejidad de los datos y el número de variables.
Cobramos por proyecto, no por hora. Eso significa que si un sprint toma más tiempo del estimado por razones técnicas nuestras, no te pasamos la diferencia.
No es obligatorio. Varios de nuestros clientes no tienen departamento de tecnología propio. En esos casos, nosotros nos encargamos de todo: desde la configuración del servidor hasta el despliegue del modelo. Lo que sí necesitamos es una persona de tu lado que conozca bien el negocio y pueda responder preguntas sobre los datos, validar resultados y aprobar entregas.
Si tienes un equipo de desarrollo, mejor. Podemos trabajar junto a ellos y transferirles el conocimiento para que mantengan la solución después de que terminemos.
Cada sprint de dos semanas termina con una revisión conjunta donde medimos el rendimiento del modelo contra métricas que definimos al inicio: precisión, recall, error absoluto medio o la métrica que sea relevante para tu caso. Si los números no alcanzan el umbral acordado, ajustamos el enfoque: probamos otros algoritmos, agregamos o eliminamos variables, o replanteamos la pregunta que el modelo intenta responder.
En los 38 proyectos que hemos hecho, solo en dos casos decidimos con el cliente que la IA no era la herramienta correcta para el problema. En ambos propusimos una solución alternativa basada en reglas de negocio que sí funcionó, y no cobramos la fase de modelado que no dio resultados.
Firmamos un acuerdo de confidencialidad (NDA) antes de recibir cualquier dato. Trabajamos en ambientes aislados: los datos de cada cliente viven en su propia instancia, nunca se mezclan con los de otro proyecto. Usamos cifrado en tránsito (TLS 1.3) y en reposo (AES-256). Al terminar el proyecto, eliminamos los datos de nuestros servidores y te entregamos una confirmación por escrito.
Si tu empresa tiene políticas internas que exigen que los datos nunca salgan de sus servidores, podemos trabajar directamente en tu infraestructura a través de VPN.
Sí. Todos los proyectos incluyen 30 días de soporte post-entrega sin costo adicional. Durante ese mes resolvemos bugs, ajustamos parámetros y respondemos dudas de tu equipo. Después de ese período, ofrecemos planes de mantenimiento mensual que incluyen monitoreo del rendimiento del modelo, reentrenamiento periódico con datos nuevos y soporte técnico por correo con tiempo de respuesta de 24 horas hábiles.
Sí. Tenemos clientes activos en Panamá, República Dominicana y Ecuador. Las reuniones las hacemos por videollamada y los entregables se comparten a través de repositorios privados de Git y documentación en Notion o Confluence, según lo que use tu equipo. La diferencia horaria dentro de Latinoamérica no suele ser un problema; con clientes en zonas horarias muy distintas coordinamos franjas de solapamiento de al menos tres horas al día.
Cuatro recomendaciones prácticas basadas en lo que hemos visto funcionar (y fallar) en proyectos reales.
Muchas empresas llegan diciendo «queremos usar IA» sin tener claro qué problema resolver. Empieza por identificar una tarea repetitiva que consuma tiempo, una decisión que se toma con poca información o un proceso donde los errores humanos sean frecuentes. Con eso claro, la tecnología se elige sola.
Un modelo de IA es tan bueno como los datos con los que se entrena. Antes de contactarnos, revisa si tus registros tienen campos vacíos, duplicados o formatos inconsistentes. No necesitas que estén perfectos, pero saber en qué estado están nos ahorra tiempo en la fase de diagnóstico.
El proyecto avanza más rápido cuando hay una persona de tu equipo con autoridad para tomar decisiones sobre los datos, validar resultados intermedios y aprobar cambios de alcance. Sin esa persona, las aprobaciones se demoran y el cronograma se estira.
Un modelo de IA no es un software que instalas y olvidas. Los datos cambian, los patrones de comportamiento de tus clientes evolucionan y el modelo necesita reentrenarse periódicamente. Incluye el costo de mantenimiento en tu presupuesto desde el principio para evitar sorpresas.
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