Ciencia de Datos & IA

El análisis explica lo que ya ha ocurrido; la ciencia de datos estima lo que va a ocurrir. Es la última capa del ciclo de vida del dato y la que más depende de las anteriores: sin datos fiables y bien modelados, un modelo predictivo solo automatiza los errores más rápido.

Qué hacemos

• Modelos de previsión de demanda, ventas y tesorería
• Segmentación de clientes y estimación de probabilidad de abandono
• Detección de anomalías en operaciones y en calidad del dato
• Automatización de tareas documentales con modelos de lenguaje
• MLOps: versionado de modelos y datos, monitorización de deriva y reentrenamiento

Casos de uso

• Planificas inventario o plantilla a partir de intuición y del histórico del año pasado
• Quieres saber qué clientes están a punto de irse antes de que se vayan
• Tienes un modelo en un notebook que nunca llegó a producción
• Hay un proceso manual repetitivo sobre documentos o texto que consume horas al mes

Empezamos siempre por una prueba de concepto acotada y medible: si el modelo no supera con claridad a la regla de negocio que ya tienes, no merece la pena llevarlo a producción.