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Científico de datos en un escritorio estudiando gráficos de colores en un monitor grande

Datos e IA

Servicios de ciencia de datos

Convierte los datos que tu empresa ya recoge en previsiones, recomendaciones y decisiones que puedes poner en práctica. Lo construye un equipo dirigido por sus fundadores, con un ingeniero sénior al frente desde la primera pregunta hasta la puesta en producción.

Habla con los fundadores

Por qué elegir a Authect para tu proyecto de ciencia de datos

La mayoría de los proyectos de ciencia de datos no fracasan por las matemáticas. Fracasan porque el modelo nunca sale de un notebook, responde a una pregunta que nadie hizo o no inspira confianza a quienes tienen que usarlo. Nosotros partimos de la decisión que quieres mejorar y, desde ahí, llegamos a los datos y al modelo que la respaldan.

Combinamos estadística y machine learning con una ingeniería de software sólida, para que un modelo prometedor se convierta en un servicio fiable dentro de tus productos y procesos. Cada proyecto lo dirige un ingeniero sénior, los fundadores participan desde el primer taller y el código, los modelos y los pipelines de datos son tuyos desde el primer día.

Lo que dicen nuestros clientes

Trabajar con Authect transformó nuestra infraestructura digital. Su equipo de ingeniería entregó nuestra compleja plataforma de algoritmos de trading dos semanas antes de lo previsto, sin sacrificar la calidad del código ni el cumplimiento de seguridad. La comunicación fluida y su profundo conocimiento técnico los convirtieron en un verdadero socio estratégico.
Dmitry SokolovHead of Product, FinTech Solutions

Descubre lo que pueden decirte tus datos, de la mano de los fundadores que construirán los modelos.

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Qué hacemos

Nuestros servicios de ciencia de datos

La ciencia de datos está en el centro de un conjunto de servicios. Los combinamos según lo que necesite tu proyecto, con un ingeniero sénior responsable de la visión completa.

Desarrollo de IA

Añadimos inteligencia artificial al software que ya usas: asistentes que responden preguntas a partir de tus propios documentos, funciones que clasifican, resumen o extraen información y herramientas que liberan a tu equipo del trabajo repetitivo. Cada función se diseña en torno a un proceso real, se prueba con ejemplos reales y la revisa un ingeniero antes de publicarse.

Dos compañeros en una mesa alta con un portátil, notas adhesivas y un diagrama de flujo impreso
Desarrollo de machine learning

Modelos a medida para previsión, scoring, clasificación, recomendaciones y detección de anomalías, entrenados con tus datos y evaluados según los resultados que te importan. Te explicamos con palabras sencillas lo que un modelo puede y no puede hacer, para que quienes dependen de él sepan cuándo fiarse.

Manos escribiendo en un teclado frente a un monitor con gráficos azules, trabajo de machine learning
MLOps

Un modelo solo es útil mientras sigue siendo preciso. Montamos los pipelines para reentrenar, probar, desplegar y monitorizar tus modelos de forma automática, con alertas cuando cambian los datos o baja el rendimiento, para que sigan funcionando mucho después del lanzamiento sin que un científico de datos tenga que vigilarlos.

Ingeniero con un portátil recorriendo un pasillo de una sala de servidores con racks y luces indicadoras
Automatización inteligente

Combinamos modelos con automatización de procesos para encargarnos del trabajo manual y lleno de reglas de tu organización: derivar solicitudes, leer documentos, revisar datos y preparar informes, con una persona que interviene solo cuando hace falta criterio.

Oficinista en un escritorio ordenado con un portátil que muestra código, una tableta y una carpeta

Qué obtienes con los servicios de ciencia de datos de Authect

Tomamos tus preguntas y tus datos y los convertimos en modelos analíticos que muestran dónde están las carencias y las oportunidades. Después integramos esos modelos en las herramientas que tu equipo usa a diario.

Por el camino, obtienes una imagen clara de cómo fluyen tus datos, qué predicciones son lo bastante fiables para actuar y qué haría falta para ir más allá.

Cada proyecto incluye:

  • Un módulo de analítica y modelado construido en torno a las preguntas de tu negocio
  • Modelos de predicción y optimización empaquetados como servicios, donde aporten valor
  • Código fuente completo, documentación y el razonamiento detrás de cada modelo
  • Consultoría sobre flujos de datos, además de informes, presentaciones y sesiones de demostración
  • Objetivos de calidad acordados contigo antes de empezar a modelar
  • Despliegue de los modelos en tu entorno de producción
Compañeros alrededor de una mesa de reuniones señalando gráficos de barras y circulares impresos junto a un portátil

Beneficios

Cómo te ayuda la ciencia de datos a alcanzar tus objetivos de negocio

  1. 01

    Vende más con tus propios datos

    Las recomendaciones personalizadas, unos precios más inteligentes y la predicción de abandono te ayudan a conservar clientes durante más tiempo, aumentar el ticket medio y centrar el esfuerzo comercial donde hay más probabilidades de conversión.

  2. 02

    Gestiona el negocio con más eficiencia

    Las previsiones de demanda, personal y stock te permiten planificar recursos, presupuestos y marketing con datos en lugar de suposiciones, y el mantenimiento predictivo detecta los problemas antes de que salgan caros.

  3. 03

    Controla el riesgo con confianza

    Los modelos que señalan transacciones inusuales, puntúan el riesgo y anticipan la demanda dan a tu equipo un aviso temprano, para que actúe antes de que un problema pequeño se convierta en una pérdida.

  4. 04

    Mejora las operaciones del día a día

    Desde la carga de trabajo de un centro de atención telefónica hasta el stock de un almacén, la analítica muestra dónde se pierden tiempo y dinero, y los modelos de optimización proponen cómo reequilibrarlos.

  5. 05

    Ofrece una experiencia de cliente más inteligente

    El procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y el deep learning impulsan asistentes, búsquedas y autoservicio que entienden lo que quieren decir tus clientes, en cada punto de contacto.

Cómo trabajamos

Nuestro proceso de ciencia de datos

Siete pasos llevan una pregunta de negocio hasta un modelo funcionando en producción. Un fundador y un ingeniero sénior te acompañan durante todo el proceso, así que siempre sabes qué nos dicen los datos y cuál es el siguiente paso.

  1. 01

    Definición del problema y planificación

    Nos reunimos con las personas implicadas para acordar qué decisión vamos a mejorar, cómo mediremos el éxito, el alcance, los plazos y quién debe participar.

  2. 02

    Recogida y exploración de datos

    Reunimos datos de tus sistemas y, cuando es útil, de fuentes externas, comprobamos su calidad y buscamos patrones, huecos y sorpresas antes de empezar a modelar.

  3. 03

    Preparación de datos

    Limpiamos, unimos y transformamos los datos en bruto en variables de las que un modelo pueda aprender, con cada paso automatizado en scripts para poder repetirlo y auditarlo.

  4. 04

    Desarrollo y entrenamiento del modelo

    Elegimos los enfoques candidatos según el problema y los datos, desde modelos estadísticos sencillos hasta deep learning, y los entrenamos y ajustamos con cuidado.

  5. 05

    Evaluación y pruebas

    Probamos los modelos con datos que nunca han visto y los comparamos entre sí y con una referencia sencilla, para que solo sigas adelante con lo que de verdad funciona.

  6. 06

    Despliegue

    Integramos el modelo elegido en tu entorno de producción, normalmente como una API o dentro de una aplicación existente, con pruebas y documentación.

  7. 07

    Monitorización y mantenimiento

    Una vez en marcha, seguimos la precisión y el uso, recogemos comentarios y reentrenamos cuando cambian los datos, para que el modelo siga siendo útil a medida que evoluciona tu negocio.

¿Quieres convertir tus datos en conocimiento que haga funcionar mejor tu negocio?

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De qué nos encargamos

Científica de datos dibujando flechas y diagramas con un marcador en una pared de cristal con luz natural suave

De qué nos encargamos

  • Hoja de ruta e hipótesis

    Una hoja de ruta de análisis y modelado, junto con unas hipótesis iniciales basadas en tus requisitos y en un primer vistazo a los datos, para probar primero las ideas con más probabilidades de dar resultado.

  • Acceso a datos y consultoría

    Gestionamos el acceso a las fuentes y recursos de datos que necesita el trabajo y te asesoramos sobre cómo se usan, almacenan y transforman tus datos durante el proceso.

  • Análisis descriptivo

    Módulos que describen qué ha pasado y por qué, para que tu equipo tenga una visión fiable y compartida de las cifras antes de que nadie empiece a hacer predicciones.

  • Módulos predictivos y de optimización

    Modelos que prevén lo que probablemente va a pasar, análisis de factores que muestran qué lo provoca y optimización que recomienda qué hacer al respecto.

  • Validación e interpretación

    Reunimos las conclusiones, comprobamos el rendimiento de cada modelo y explicamos los resultados con palabras sencillas, con informes técnicos e informes visuales para distintos públicos.

  • Despliegue listo para usar

    Modelos empaquetados y desplegados para que funcionen dentro de tus sistemas actuales desde el primer día, no como una herramienta aparte que tu equipo tenga que acordarse de abrir.

Sectores

Casos de uso de la ciencia de datos por sector

Salud

Deep learning que ayuda a revisar imágenes médicas, modelos predictivos que señalan a los pacientes que pueden necesitar atención antes, asistentes virtuales para las preguntas de los pacientes y planes de cuidados y nutrición personalizados, todo con una protección estricta de los datos de salud.

Médico y paciente revisando una tableta en un escritorio con un estetoscopio
Retail

Motores de recomendación, previsión de la demanda, precios y promociones dinámicos, búsqueda visual y visión artificial para revisar los lineales y prevenir el fraude, además de asistentes que ayudan a los compradores a encontrar lo que necesitan.

Manos guardando una prenda de punto en una caja en el mostrador de una tienda junto a un terminal de pago
Medios y entretenimiento

Recomendaciones y personalización de contenidos, analítica de audiencias, campañas segmentadas, herramientas generativas que ayudan a producir contenido y modelos que apoyan la moderación y la protección de los derechos de autor.

Manos de un editor de vídeo sobre un teclado con una línea de tiempo de edición en pantalla
Fintech

Detección de fraude, scoring de crédito y de riesgo, planificación financiera personalizada, optimización de carteras y los informes automatizados que te ayudan a cumplir con los reguladores.

Persona señalando un portátil con gráficos junto a informes impresos y una tableta
Seguros

Modelos que apoyan la suscripción de pólizas, la clasificación de siniestros y la detección de fraude, análisis de riesgos para prevenir pérdidas y modelos de lenguaje que ayudan a agentes y clientes con sus dudas sobre las pólizas.

Mano con un teléfono fotografiando una abolladura en un automóvil, con las llaves en la mano
Logística

Planificación de rutas y optimización de flotas, mantenimiento predictivo de vehículos y equipos, estimaciones de plazos de entrega y previsiones de demanda que mantienen los almacenes abastecidos sin exceso de stock.

Manos escaneando un paquete precintado con un lector de códigos de barras portátil
Energía

Previsión del consumo y la generación, mantenimiento predictivo de plantas y activos de red, detección de anomalías en datos de sensores y modelos de optimización que equilibran coste y capacidad.

Ingeniero con una tableta frente a un armario de control eléctrico abierto

Métodos

Métodos y técnicas que aplicamos

Elegimos el método más sencillo que responda bien a tu pregunta. A veces es un gráfico claro de datos históricos; otras, una red neuronal. Siempre sabrás por qué lo hemos elegido.

  • Analítica descriptiva

    Damos sentido a los datos históricos para mostrar qué pasó, dónde y por qué, de modo que los informes y las decisiones se basen en hechos que todos aceptan.

  • Analítica predictiva

    Previsión de la demanda, el abandono, el riesgo o la calidad de los leads, para que puedas dedicar esfuerzo y presupuesto donde más probabilidades tienen de dar resultado.

  • Analítica prescriptiva

    Sopesamos los resultados probables para recomendar la mejor acción siguiente, desde pedidos de stock hasta precios, en lugar de dejar el último paso al instinto.

  • Algoritmos de machine learning

    Aprendizaje supervisado para clasificación y regresión y aprendizaje no supervisado para segmentación y detección de anomalías, elegidos según los datos que tienes.

  • Redes neuronales y deep learning

    Redes convolucionales y recurrentes y transformers para lenguaje, imágenes, audio y secuencias, cuando los modelos más sencillos no bastan.

  • Optimización de procesos

    Combinamos modelos con automatización para agilizar los procesos repetitivos, de modo que tu equipo dedique su tiempo a los casos que necesitan a una persona.

Tecnologías

Tecnologías con las que trabajamos

Elegimos las herramientas según tu problema y tu equipo, y preferimos tecnología muy extendida y con buen soporte, que tus propios ingenieros puedan asumir después de nosotros.

Escritorio ordenado de desarrollador con teclado mecánico, auriculares y monitores para trabajo de ciencia de datos
Lenguajes

Python para la mayor parte del modelado y el trabajo con datos, SQL para todo lo que esté cerca del data warehouse, y TypeScript u otros lenguajes cuando un modelo tiene que vivir dentro de una aplicación.

Frameworks de machine learning

scikit-learn, XGBoost y LightGBM para datos estructurados; PyTorch y TensorFlow para deep learning; las librerías de Hugging Face para modelos de lenguaje y de visión.

Procesamiento de datos

pandas y Polars para el análisis, Apache Spark para grandes volúmenes de datos y dbt para las transformaciones que hay que probar y documentar.

Plataformas de datos y data warehouses

Snowflake, Databricks, BigQuery, Amazon Redshift y PostgreSQL, según dónde estén ya tus datos y cuánto cueste mantenerlos en funcionamiento.

Seguimiento de experimentos y MLOps

MLflow y Weights & Biases para experimentos y registros de modelos, Airflow y orquestadores similares para los pipelines, y Docker y Kubernetes para el despliegue.

Servicios de IA en la nube

Los servicios de machine learning de AWS, Microsoft Azure y Google Cloud, cuando ahorran tiempo sin atarte a un proveedor.

Visualización e informes

Power BI, Tableau, Looker y notebooks o dashboards web sencillos, para que los resultados lleguen a quienes los necesitan en un formato que de verdad vayan a usar.

Servicios relacionados

Descubre nuestros otros servicios de datos e IA

La ciencia de datos funciona mejor con las bases y las herramientas adecuadas. Estos son los servicios que nuestros clientes combinan con ella más a menudo.

  • Estrategia de datos

    Un plan claro sobre qué datos recopilar, cómo gobernarlos y qué iniciativas aportarán más valor primero.

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  • Inteligencia artificial

    Funciones de IA diseñadas en torno a tus flujos de trabajo e integradas en el software que ya utilizas.

    Ver el servicio
  • IA generativa

    Asistentes, herramientas de contenido y comprensión de documentos basados en grandes modelos de lenguaje y anclados en tus propios datos.

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  • Machine learning

    Modelos a medida para previsiones, clasificación y recomendaciones, creados para funcionar de forma fiable en producción.

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  • IA conversacional

    Asistentes de chat y de voz que entienden lo que la gente quiere decir y pasan la conversación a una persona cuando corresponde.

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  • Automatización inteligente

    Flujos de trabajo que combinan reglas, modelos y personas para quitarle a tu equipo el trabajo repetitivo.

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  • Procesamiento inteligente de documentos

    Lectura, clasificación y extracción de datos de facturas, formularios y contratos, con personas que revisan los casos especiales.

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  • MLOps

    Pipelines que reentrenan, prueban, despliegan y monitorizan tus modelos para que sigan siendo precisos después del lanzamiento.

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  • Business intelligence

    Dashboards e informes en los que tus equipos confían, construidos sobre una fuente de verdad limpia y bien modelada.

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  • Ingeniería de datos

    Los pipelines, data warehouses y controles de calidad de los que dependen todos los modelos e informes.

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Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes sobre servicios de ciencia de datos

¿Qué son los servicios de ciencia de datos?

Los servicios de ciencia de datos te ayudan a sacar valor de tus datos con estadística, machine learning e ingeniería de software. En la práctica, eso significa explorar tus datos, crear modelos que predicen, clasifican o recomiendan, e integrar esos modelos en los sistemas que usan tu equipo y tus clientes, para que influyan en decisiones reales.

¿Qué diferencia hay entre ciencia de datos y análisis de datos?

El análisis de datos mira sobre todo hacia atrás: describe qué pasó y por qué, normalmente con informes y dashboards. La ciencia de datos va más allá y usa modelos para predecir lo que probablemente ocurrirá y recomendar qué hacer. La mayoría de los proyectos necesitan ambas cosas, y a menudo empezamos por el análisis para asegurarnos de que todos confían en las cifras antes de construir modelos sobre ellas.

¿Cuáles son las fases de un proyecto de ciencia de datos?

Nuestros proyectos pasan por siete fases: definir el problema, recopilar y explorar los datos, prepararlos, crear y entrenar los modelos, evaluarlos y probarlos, desplegar el mejor en producción, y monitorizarlo y mantenerlo. Acordamos el criterio de éxito desde el principio, para que cada fase se valore con el mismo objetivo.

¿Cuántos datos necesitamos para empezar?

Menos de lo que mucha gente cree, pero tienen que ser relevantes. Un buen histórico de transacciones o registros operativos limpios suele bastar para hacer previsiones, y los modelos actuales de lenguaje y de visión pueden trabajar con muchos menos ejemplos. En las primeras semanas evaluamos lo que tienes y te decimos con sinceridad si sirve para el objetivo.

¿De quién son los modelos y el código?

Tuyos, desde el primer día. El código fuente, los modelos entrenados, los pipelines de datos y la documentación están en repositorios y cuentas en la nube a tu nombre, para que tu propio equipo o cualquier futuro proveedor pueda ejecutarlos y mejorarlos sin depender de nosotros.

¿Cómo os aseguráis de que un modelo es fiable?

Probamos cada modelo con datos que no ha visto, lo comparamos con una referencia sencilla y comprobamos cómo se comporta con distintos grupos y en casos especiales. Te explicamos los resultados con palabras claras y, una vez en producción, monitorizamos la precisión y te avisamos cuando los datos empiezan a cambiar.

Cuéntanos qué estás construyendo. Un fundador te responde en un día hábil y lo desarrolla contigo.

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