Servicio · Machine Learning y Analítica Predictiva
Un pronóstico sobre el que puedes actuar, o un no honesto
Predecir solo vale la pena cuando existe el historial y una decisión cambia por eso. Revisamos ambas cosas primero y luego construimos el modelo más pequeño que mueva esa decisión.
- Viabilidad revisada contra tu historial real antes de construir nada
- Primero la línea base: si una regla simple gana, lo decimos
- Precisión reportada contra la decisión, no contra un ranking
- Reentrenamiento y monitoreo de drift incluidos, no vendidos después
Qué recibes
Entregables, no slideware
- 01
Revisión de preparación de datos
Cuánto historial existe, qué tan limpio está y si puede respaldar la pregunta que te haces.
- 02
Comparación con la línea base
La regla ingenua que el modelo tiene que superar, medida, para que la mejora sea un número y no una afirmación.
- 03
Modelo en producción
Puntuación o pronóstico que corre con un calendario y escribe en el sistema que tu equipo ya usa.
- 04
Plan de monitoreo y reentrenamiento
Qué se vigila, qué dispara un reentrenamiento y a quién se avisa cuando los números empiezan a desviarse.
- 01pregunta: qué cotizaciones se convierten en 30 días
- 02historial: 26 meses · 18,400 cotizaciones · 3 vacíos señalados
- 03regla base: 41% de precisión
- 04modelo: 63% de precisión con el mismo recall
- 05reentrenamiento: mensual · alerta de drift en -5 pp
Cómo funciona
Lo que realmente pasa, paso a paso
Sin teatro de descubrimiento. Cada paso termina con algo que puedes leer o usar.
- 01
Enmarcar la decisión
Qué acción cambia si la predicción es buena.
- 02
Revisar el historial
Volumen, vacíos y fuga de datos, antes de cualquier modelado.
- 03
Superar la línea base
Una regla simple es el umbral; el modelo tiene que superarla.
- 04
Entregar y vigilar
Las puntuaciones llegan a tus herramientas; el drift alerta a una persona.
Tangible
Lo que llega a tus manos
Objetos con nombre, formato y semana asignados, para que la entrega sea fácil de imaginar.
Blueprint del sistema
Servicios, colas y flujos de datos, dibujados una vez y mantenidos al día.
PDF · 6 páginasSemana 2Repositorio del código
Tuyo desde el primer día. Historial de commits, README y script de instalación incluidos.
Repositorio Git + READMESemana 1Entorno en funcionamiento
El sistema mismo, desplegado, con tus datos y tus usuarios dentro.
URL en vivoFase unoPaquete de entrega final
Accesos, documentación y una sesión grabada con tu equipo al mando.
Grabación + notasÚltima semana
Blueprint del Sistema
Cada servicio, cola y flujo de datos, dibujado una vez y mantenido al día.
Esta es la plantilla real, con las cifras del cliente reemplazadas por cifras representativas. Léela antes de hablar con nosotros: si el formato no te sirve, el trabajo tampoco te servirá.
Antes y después
Cómo se ve el cambio en tu semana
El rojo es el costo que cargas hoy. El verde es lo que te devuelve el sistema.
Hoy
- Pronósticos hechos en una hoja de cálculo, a ojo con base en el año pasado
- Nadie sabe decir a qué leads conviene llamar primero
- Inventario y personal se deciden después del hecho
- Modelos pasados en los que nadie confía ni reentrena
Después
- Una puntuación en cada registro, en la herramienta que ya usas
- Una mejora medida sobre la regla que usas hoy
- Monitoreo que te avisa cuando deja de funcionar
- Un no por escrito cuando los datos no pueden respaldar la pregunta
Objeciones
Respondidas antes de que preguntes
¿Cuántos datos necesitamos?
Depende de la pregunta, pero lo revisamos antes de cotizar una construcción. Si el historial es muy corto, lo decimos y proponemos recolectarlo bien.
¿Usan modelos ya hechos?
Donde ganan, sí. Lo importante es la decisión, no la técnica. Usamos lo más simple que supere la línea base.
¿De quién es el modelo después?
Tuyo. El código, las referencias a los datos de entrenamiento y el procedimiento de reentrenamiento se entregan documentados.
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Hacia dónde mira la gente después
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Un próximo paso, y de pago a propósito
El Diagnóstico de Oportunidades de IA es un trabajo de alcance cerrado. Sales con un plan priorizado que puedes ejecutar con nosotros o sin nosotros.
¿Todavía dimensionando el problema? Escríbenos primero con tus propias palabras. Una persona lo lee.