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04 · predicción

Solo si supera a la regla que ya usas.

International Gemini Observatory/NOIRLab/NSF/AURA/J. ChuCC BY 4.0

Por qué

El análisis explica lo que ya ha ocurrido; la ciencia de datos estima lo que va a ocurrir. Es la última capa del ciclo y la que más depende de las tres anteriores: sobre datos que no cuadran, un modelo predictivo no resuelve el problema, solo automatiza el error y lo reparte más rápido.

Por eso aquí empezamos siempre por una prueba acotada y con una referencia: lo que ya haces hoy, aunque sea una regla escrita en una servilleta. Si el modelo no la supera con claridad, no llega a producción y te lo decimos. Es la parte de este servicio que más veces nos ha costado un proyecto y la que más confianza nos ha dado después.

Qué hacemos

  • Modelos de previsión de demanda, de ventas y de tesorería.
  • Segmentación de clientes y estimación de quién está a punto de irse, con tiempo para hacer algo.
  • Detección de anomalías, tanto en la operación como en la propia calidad del dato.
  • Automatización de tareas documentales repetitivas con modelos de lenguaje, cuando el volumen lo justifica.
  • Puesta en producción y mantenimiento: versionado de modelo y datos, vigilancia de la deriva y reentrenamiento.

Cuándo llamarnos

  • El inventario o la plantilla se planifican con intuición y con el histórico del año pasado.
  • Queréis saber qué clientes se van a ir antes de que se vayan.
  • Hay un modelo en un cuaderno que nunca llegó a producción.
  • Hay un proceso manual repetitivo sobre documentos o texto que se lleva horas todos los meses.

Qué te llevas

  • 01La comparación contra lo que hacías antes, con los números de las dos.
  • 02El modelo y sus datos de entrenamiento versionados y reproducibles.
  • 03El servicio en producción, con su vigilancia de deriva y su plan de reentrenamiento.
  • 04El límite escrito: en qué casos el modelo no es de fiar y qué hacer entonces.

Herramientas

  • Python
  • scikit-learn
  • PyTorch
  • MLflow
  • FastAPI
  • Docker

Siguiente paso

¿Te suena «Medimos bien y queremos anticiparnos»?

Entonces esta es tu etapa. Cuéntanos cómo se manifiesta en tu caso y te decimos qué haríamos primero.

Respondemos en 24 h laborables