Servicios de consultoría de aprendizaje automático

¿Cómo se integra la solución ML con nuestros sistemas heredados?

Integramos el aprendizaje automático en entornos heredados mediante la creación de capas de conexión seguras: API o middleware. Esto permite que los nuevos modelos se comuniquen con las aplicaciones existentes. Nuestro equipo inicia el proceso con una exhaustiva auditoría del sistema para identificar dependencias y posibles cuellos de botella. A partir de ahí, diseñamos una estrategia de integración que preserve la continuidad del negocio al tiempo que introduce funcionalidades avanzadas de ML, para que sus operaciones diarias permanezcan estables durante y después de la implantación.

¿Cuánto suele durar un proyecto de consultoría de ML?

Los proyectos de consultoría de ML pueden durar desde unos meses hasta más de un año, dependiendo de factores como la complejidad, la preparación del equipo y los objetivos. Las tareas sencillas, como la creación de modelos predictivos, pueden concluirse en 1-3 meses, mientras que los sistemas avanzados suelen llevar entre 6 y 12 meses, ya que requieren una preparación exhaustiva de los datos y pruebas rigurosas de los modelos.

¿Necesitamos infraestructura para entrenar modelos de aprendizaje automático?

No siempre. Si ya dispone de recursos informáticos, podemos optimizarlos y utilizarlos. De lo contrario, la infraestructura basada en la nube ofrece entornos de formación flexibles y rentables que se amplían o reducen según sea necesario.

¿Cuáles son los riesgos asociados a la consultoría de LD?

Los mayores riesgos residen en la mala calidad de los datos, la falta de claridad de los objetivos empresariales y la subestimación de la complejidad de la integración. Para mitigarlos, hacemos hincapié en el descubrimiento previo, la validación rigurosa de los datos y la estrecha alineación con KPI mensurables.

¿Qué tipo de datos se necesitan para un proyecto de aprendizaje automático?

Los datos concretos dependen del problema que se esté resolviendo, pero la calidad importa más que el volumen. Tanto los registros estructurados (transacciones, perfiles de clientes, datos de sensores) como los activos no estructurados (texto, imágenes, audio) pueden ser valiosos si son precisos y representativos. Durante la fase de descubrimiento, le ayudamos a evaluar y preparar sus datos para que sean compatibles tanto con la precisión del modelo como con la escalabilidad a largo plazo.