Preguntas frecuentes sobre Artificial Intelligence

Depende de tres factores: la complejidad del modelo, el volumen de datos y si necesitas infraestructura nueva o ya tienes servidores o nube contratada. Un modelo predictivo básico con datos estructurados (Excel, bases SQL) parte de unos 15 millones de pesos colombianos. Proyectos más amplios que incluyen pipelines de datos, reentrenamiento automático y dashboards de monitoreo se sitúan entre 50 y 120 millones.

Siempre entregamos un presupuesto cerrado tras la auditoría inicial de dos semanas. No cobramos por horas extra si el proyecto se extiende por causas nuestras.

La auditoría inicial dura dos semanas. A partir de ahí, un modelo de clasificación o regresión sencillo puede estar en producción en seis a ocho semanas. Los sistemas de automatización documental requieren entre tres y cinco meses porque incluyen integración con tu ERP o CRM, pruebas con datos reales y capacitación del equipo.

Entregamos avances verificables cada quince días. Si en algún sprint detectamos que el enfoque no funciona, lo replanteamos antes de seguir gastando tiempo.

No necesariamente millones de registros. Para un modelo de clasificación de texto hemos obtenido resultados útiles con 2.000 ejemplos etiquetados. Para series temporales (predicción de ventas, por ejemplo) lo mínimo razonable son 18 meses de datos históricos con granularidad diaria o semanal.

Lo que sí importa es la calidad. Datos duplicados, campos vacíos o formatos inconsistentes alargan la fase de limpieza. En la auditoría evaluamos exactamente eso: qué tienes, qué falta y cuánto esfuerzo requiere prepararlo.

Python es nuestro lenguaje principal. Usamos scikit-learn y XGBoost para modelos tabulares, PyTorch para redes neuronales y Hugging Face Transformers para procesamiento de lenguaje natural. La orquestación de datos la hacemos con Apache Airflow o Prefect, según el tamaño del proyecto.

Para infraestructura trabajamos con AWS y Google Cloud. Si tu empresa prefiere mantener todo on-premise, también lo hacemos: hemos desplegado modelos en servidores Dell PowerEdge con GPUs NVIDIA T4 en centros de datos locales en Bogotá y Medellín.

Definimos métricas de éxito antes de escribir una sola línea de código. Si el modelo no alcanza el umbral acordado (por ejemplo, un F1-score de 0.85 en clasificación o un MAPE inferior al 12 % en predicción), iteramos hasta tres ciclos de reentrenamiento con datos adicionales o técnicas alternativas sin costo extra.

Si tras esos ciclos el resultado sigue por debajo del umbral, te devolvemos el 40 % del valor del proyecto. Esa cláusula está en el contrato desde el día uno.

Durante dos semanas, uno de nuestros ingenieros revisa tus fuentes de datos, entrevista al equipo que los genera y produce un informe de viabilidad. Ese informe incluye: un inventario de datos disponibles, una evaluación de calidad (completitud, consistencia, volumen), una propuesta técnica con el tipo de modelo recomendado y un cronograma estimado.

Si tras leer el informe decides no continuar, no hay ningún costo. El informe es tuyo y puedes usarlo con otro proveedor si lo prefieres.

Idealmente sí, al menos una persona con conocimientos básicos de Python o SQL. Pero si no la tienes, ofrecemos un plan de soporte mensual que incluye monitoreo del modelo, reentrenamiento trimestral con datos nuevos y soporte técnico por correo y videollamada. El costo de ese plan varía entre 2 y 5 millones de pesos al mes según la complejidad del sistema.

También capacitamos a tu equipo. Nuestro programa estándar son dos jornadas presenciales de ocho horas cada una, con ejercicios prácticos usando tus propios datos.

Firmamos un acuerdo de confidencialidad (NDA) antes de recibir cualquier dato. Trabajamos en entornos aislados: cada cliente tiene su propia instancia en la nube con acceso restringido por VPN. Los datos se cifran en tránsito con TLS 1.3 y en reposo con AES-256.

Al finalizar el proyecto, eliminamos todas las copias de tus datos de nuestros servidores y te entregamos un certificado de destrucción. Si lo requieres, un auditor externo puede verificar el proceso.

Sí. Tenemos clientes en Panamá, Ecuador y México. La mayor parte del trabajo se hace de forma remota; las reuniones de seguimiento son por videollamada cada dos semanas. Si el proyecto requiere trabajo presencial (por ejemplo, para integrar hardware o capacitar al equipo), viajamos. El costo de viaje se incluye en el presupuesto inicial.

Por razones de confidencialidad no publicamos nombres de clientes sin su autorización. Lo que sí hacemos es compartir casos de estudio anonimizados durante la primera reunión. Describimos el problema, la solución técnica, los resultados medidos y el tiempo que tomó. Si necesitas referencias directas, podemos poner en contacto a clientes que han dado su consentimiento para hablar de su experiencia.