Machine Learning en Producción para Empresas
El machine learning genera valor cuando sale del notebook y corre todos los días dentro de la operación. Diseñamos, entrenamos y desplegamos modelos predictivos y de computer vision con MLOps desde el primer día: versionado, monitoreo de deriva, reentrenamiento y métricas de negocio. En nuestro caso industrial, un modelo de computer vision clasifica defectos microscópicos con 98,7 % de precisión.
Qué cubre este servicio
Qué construimos
- Predicción de demanda, churn, morosidad o tiempo de entrega.
- Scoring de leads, de riesgo o de prioridad de tickets.
- Computer vision para control de calidad, conteo e inspección.
- Clasificación y extracción de datos de documentos.
- Sistemas de recomendación y ruteo.
- Detección de fraude y de anomalías.
MLOps desde el primer día
- Datos y modelos versionados, con experimentos reproducibles.
- Despliegue en tu nube (Google Cloud, AWS o Azure) o en el borde, junto a la línea.
- Monitoreo de deriva de datos y de desempeño, con alertas.
- Reentrenamiento programado o disparado por métricas.
- Métricas de negocio junto a las técnicas: no sólo precisión, también dólares y horas.
Cuándo conviene machine learning y cuándo no
Si la regla se puede escribir, una regla es más barata y más fácil de auditar. El machine learning conviene cuando el patrón es demasiado complejo para escribirlo a mano, cuando hay datos históricos suficientes y cuando el costo de equivocarse se puede medir. Lo evaluamos en el discovery sprint con un modelo de costos, antes de entrenar nada.
Reglas, machine learning o IA generativa
| Criterio | Reglas | Machine learning | IA generativa (LLM) |
|---|---|---|---|
| Mejor para | Lógica fija y conocida | Predecir o clasificar con datos históricos | Lenguaje, documentos y conversación |
| Datos necesarios | Ninguno | Históricos etiquetados | Pocos ejemplos + tu documentación |
| Costo por predicción | Muy bajo | Bajo | Medio a alto |
| Auditabilidad | Total | Alta con buenas prácticas | Requiere evaluación continua |
Proceso de implementación
- 1
Diagnóstico
Analizamos tu proceso y te decimos qué automatizar, cómo y qué retorno esperar.
- 2
Implementación
Construimos la solución conectada a tus sistemas, con entregas funcionales y pruebas reales.
- 3
Operación y mejora
La dejamos funcionando, capacitamos a tu equipo y medimos resultados.
El detalle completo, con entregables por etapa, está en cómo trabajamos.
Preguntas frecuentes
¿Cuántos datos necesito?
Depende del problema. Para clasificación o predicción tabular suelen alcanzar algunos miles de registros históricos; para computer vision, cientos a miles de imágenes etiquetadas. Lo medimos en el discovery antes de comprometer resultados.
¿Dónde corre el modelo?
En tu nube o en tu infraestructura. El código, los datos y el modelo entrenado son tuyos.
¿Qué pasa cuando el modelo empieza a fallar?
El monitoreo de deriva lo detecta y dispara una alerta o un reentrenamiento. El servicio gestionado incluye esa vigilancia.
¿Tenés datos históricos y una decisión que se repite miles de veces?
Contanos el problema y evaluamos si un modelo lo resuelve mejor y más barato que una regla.