Preguntas frecuentes sobre Artificial Intelligence

Depende de tres factores: la complejidad del modelo, el volumen de datos que hay que procesar y si necesita integración con sistemas existentes. Un proyecto de clasificación de documentos con un volumen moderado (menos de 50.000 registros) suele estar entre 8 y 15 millones de pesos colombianos. Proyectos de predicción más complejos, con múltiples fuentes de datos y tableros personalizados, pueden llegar a 45 millones.

Siempre entregamos un presupuesto detallado por fases antes de firmar. No hay costos ocultos ni cargos por hora adicionales fuera de lo acordado.

No. De hecho, la mayoría de nuestros clientes llegan con datos dispersos en hojas de cálculo, bases de datos antiguas o incluso archivos PDF. Incluimos una fase de exploración y limpieza de datos en cada proyecto. Lo que sí necesitamos es acceso a esos datos, ya sea mediante exportaciones o conexión directa a sus sistemas.

Si sus datos están especialmente desordenados, le indicamos con honestidad cuánto esfuerzo adicional implica la limpieza y si el proyecto sigue siendo viable económicamente.

Los proyectos más cortos duran alrededor de 4 semanas. Un chatbot conectado a WhatsApp con una base de conocimiento de tamaño mediano, por ejemplo, entra en esa categoría. Proyectos de predicción con múltiples variables y validación cruzada toman entre 8 y 12 semanas.

El factor que más influye en los tiempos es la disponibilidad de datos y la velocidad de retroalimentación de su equipo. Cuando el cliente asigna una persona de contacto dedicada, los proyectos se aceleran notablemente.

Antes de construir el modelo final, hacemos una prueba de concepto con un subconjunto de sus datos. Esta prueba dura entre 5 y 10 días y nos permite medir si la precisión esperada es alcanzable. Si los resultados de la prueba de concepto no son satisfactorios, le explicamos por qué y qué necesitaría cambiar (más datos, datos de mejor calidad, un enfoque diferente).

No seguimos adelante con un proyecto cuando la prueba de concepto indica que los datos no son suficientes. Preferimos ser transparentes a entregar algo que no funcione.

Sí. Entregamos el código fuente completo, documentación técnica y un manual de operación. Además, incluimos entre 4 y 8 horas de capacitación para su equipo técnico, según la complejidad del proyecto.

Si no tiene equipo técnico interno, ofrecemos contratos de mantenimiento mensual. Estos incluyen monitoreo del rendimiento del modelo, reentrenamiento periódico con datos nuevos y soporte por correo electrónico con respuesta en máximo 4 horas hábiles.

No. Hemos trabajado con empresas desde 12 empleados hasta corporaciones con más de 2.000. Lo relevante no es el tamaño de la empresa sino el problema que quiere resolver y si tiene datos suficientes para abordarlo con IA.

Un taller de manufactura con 15 personas puede beneficiarse de un modelo de detección de defectos en su línea de producción igual que una fábrica grande. La escala del proyecto cambia, pero la metodología es la misma.

Python es nuestro lenguaje principal. Usamos PyTorch y scikit-learn para modelos de aprendizaje automático, Hugging Face Transformers para procesamiento de lenguaje natural, y OpenCV para visión por computadora. Los tableros de visualización los construimos con Streamlit o Grafana, según las necesidades del cliente.

Para despliegue usamos contenedores Docker sobre infraestructura en la nube (AWS o Google Cloud, según la preferencia del cliente) o en servidores locales si la política de seguridad de la empresa lo exige.

Firmamos un acuerdo de confidencialidad (NDA) antes de recibir cualquier dato. Los datos se transfieren mediante canales cifrados y se almacenan en entornos aislados a los que solo tiene acceso el equipo asignado al proyecto. Al finalizar, eliminamos todas las copias y le proporcionamos un certificado de eliminación si lo requiere.

Cuando trabajamos con datos de salud o financieros, seguimos las regulaciones colombianas de protección de datos personales (Ley 1581 de 2012) y podemos adaptarnos a estándares internacionales como GDPR si su empresa opera en Europa.