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Científico de datos de pie ante un escritorio con dos monitores de gráficos de barras junto a una curva en una pizarra

Datos e IA

Servicios de desarrollo de machine learning

Convierte los datos que tu empresa ya recopila en modelos que predicen, recomiendan, detectan y automatizan. Los construye y los mantiene en marcha un equipo dirigido por sus fundadores, con un ingeniero sénior en cada proyecto.

Habla con los fundadores

Qué obtienes con el desarrollo de machine learning de Authect

El machine learning da lo mejor de sí en las preguntas que tus datos responden mejor que una regla general: qué clientes están a punto de irse, cuánto stock pedir, qué transacción parece sospechosa. Te ayudamos a encontrar esas preguntas y después construimos modelos que las responden de forma fiable, dentro de las herramientas que tu equipo ya usa.

Trabajas directamente con los fundadores y con un ingeniero sénior, que se encargan de todo el recorrido: preparación de datos, modelado, evaluación, despliegue y supervisión. Te explicamos cómo llega cada modelo a sus resultados en términos que tu equipo pueda aplicar, y lo comparamos con tu forma de trabajar actual, para que sepas si de verdad te está ayudando.

Los modelos, el código de entrenamiento y los pipelines de datos están en tus propias cuentas desde el primer día, documentados para que tu equipo pueda reentrenarlos y ampliarlos sin depender de nosotros.

Qué hacemos

Nuestros servicios de desarrollo de machine learning

Desde un único modelo de previsión hasta un conjunto completo de funciones de ML dentro de tu producto, cubrimos las técnicas que necesitan la mayoría de los problemas de negocio.

  • Desarrollo de modelos de ML a medida

    Modelos de clasificación, regresión, previsión y ranking entrenados con tus datos, elegidos por su precisión y por lo fácil que le resulte a tu equipo entenderlos y mantenerlos.

  • IA conversacional y chatbots

  • Automatización inteligente

  • Procesamiento del lenguaje natural

  • Deep learning y redes neuronales

  • Visión artificial

Opiniones de 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

Resuelve un problema de negocio difícil con un modelo construido sobre tus propios datos. Habla con los fundadores.

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Beneficios

Cómo beneficia el desarrollo de machine learning a tu empresa

  1. 01

    Decisiones basadas en datos

    Los modelos convierten los datos históricos en previsiones, puntuaciones y recomendaciones, y te mostramos qué factores influyen en cada resultado, para que los responsables puedan valorarlo junto con su propia experiencia.

  2. 02

    Procesos y operaciones más ágiles

    Las tareas repetitivas de clasificar, cruzar y revisar pasan a modelos que funcionan en segundos, y tu equipo puede dedicarse a los casos que de verdad necesitan a una persona.

  3. 03

    Personalización que tus clientes notan

    Recomendaciones, resultados de búsqueda y ofertas ajustados al comportamiento de cada cliente, para que encuentren antes lo que buscan y vuelvan más a menudo.

  4. 04

    Riesgos detectados antes

    Los modelos predictivos avisan con antelación a los equipos de riesgos, finanzas y operaciones sobre bajas de clientes, impagos, retrasos y averías, cuando todavía hay tiempo para actuar.

  5. 05

    Más seguridad de los datos y de las instalaciones

    Detección de anomalías en inicios de sesión, pagos y tráfico de red, y visión artificial que señala actividad inusual en tus instalaciones, con avisos que llegan a las personas responsables.

  6. 06

    Modelos que siguen siendo precisos

    Supervisión de la deriva de datos y de la caída de precisión, con pipelines de reentrenamiento preparados, para que un modelo que funciona el día del lanzamiento siga funcionando un año después.

Sectores

Casos de uso de machine learning por sector

Retail

Segmentación de clientes y análisis de comportamiento, previsión de demanda y ventas, precios dinámicos, sistemas de recomendación, modelos de atribución de la inversión en marketing, gestión automatizada del inventario y análisis de afluencia de público con visión artificial.

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

Detección de fraude y anomalías, scoring crediticio en tiempo real, predicción de bajas de clientes, evaluación del riesgo de crédito, analítica de carteras y automatización de tareas transaccionales basadas en reglas, con explicaciones que respaldan las revisiones regulatorias.

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

Modelos de riesgo para suscripción y tarificación, triaje de siniestros, señales de fraude en siniestros sospechosos, modelos de valor de vida del cliente y de retención, y extracción de datos de documentos para agilizar la tramitación.

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

Planificación de recogidas y entregas con varias paradas, optimización dinámica de rutas, analítica de flotas, predicción de la demanda y planificación de capacidad, estimación de horas de llegada y asignación de ubicaciones en almacén.

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

Predicción del rendimiento de cultivos a partir de datos meteorológicos, de suelo y satelitales, seguimiento de cultivos y ganado con visión artificial, predicción del valor genético y modelos que ayudan a planificar el riego y los insumos.

Agricultor con una tableta resistente en un campo de trigo con un tractor al fondo
Salud

Puntuaciones de riesgo de pacientes y predicción de reingresos, previsión de agendas y de capacidad, apoyo en la lectura de imágenes y señales médicas, siempre con profesionales clínicos que revisan los resultados.

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

Mantenimiento predictivo a partir de datos de vehículos y sensores, inspección de calidad en líneas de producción, previsión de la demanda de piezas y modelos de uso de flotas para servicios de alquiler y de vehículos compartidos.

Manos con un teléfono junto a la puerta abierta de un automóvil azul con un panel de mandos digital

Cómo trabajamos

Cómo construimos modelos de machine learning que perduran

Un modelo solo es útil cuando funciona dentro de tu empresa y las personas que lo usan confían en él. Nuestro proceso está pensado para llegar ahí, no para hacer una demo.

  1. 01

    Revisión del problema y de los datos

    Con los fundadores, definimos la decisión que apoyará el modelo, cómo se medirá y qué datos existen. Revisamos la calidad de los datos y lo que falta antes de prometer nada.

  2. 02

    Modelo de referencia y experimentos

    Empezamos con un modelo de referencia sencillo y después comparamos con él modelos más avanzados sobre datos reservados, para que cada mejora de precisión sea real y compense su complejidad.

  3. 03

    Evaluación con tu equipo

    Repasamos los resultados, los errores y los casos límite con las personas que usarán el modelo, y acordamos los umbrales y las alternativas de respaldo antes de que nada entre en producción.

  4. 04

    Despliegue e integración

    El modelo pasa a producción detrás de una API o dentro de tu producto, con control de versiones, controles de acceso y los registros necesarios para rastrear cada predicción.

  5. 05

    Supervisión y reentrenamiento

    Vigilamos la precisión y la deriva de datos en producción y reentrenamos con datos nuevos de forma periódica, o antes si cambia la realidad de la que aprendió tu modelo.

Casos de éxito

Proyectos recientes de Authect

Tecnologías

Herramientas y frameworks con los que desarrollamos ML

Herramientas abiertas y probadas, para las que tu equipo puede encontrar perfiles y que puede mantener, en la nube que elijas.

Portátil plateado cerrado y un lápiz sobre papel cuadriculado con una curva dibujada a mano
Lenguajes y librerías

Python con pandas, NumPy y Polars para el trabajo con datos, y scikit-learn, XGBoost y LightGBM para los modelos clásicos que resuelven la mayoría de los problemas de negocio.

Deep learning

PyTorch y TensorFlow para redes neuronales, y modelos preentrenados de la comunidad open source que ajustamos con tus datos.

Modelos de lenguaje y de visión

Grandes modelos de lenguaje de OpenAI, Anthropic, Google y familias open source para tareas de texto, y modelos de visión para detección, segmentación y lectura de documentos.

Pipelines de datos

SQL, dbt y herramientas de orquestación como Airflow o Dagster, que llevan datos limpios y versionados desde tu data warehouse o data lake al entrenamiento y la predicción.

Seguimiento de experimentos y MLOps

MLflow o Weights & Biases para el seguimiento de experimentos, registros de modelos para el control de versiones y pipelines de CI que prueban y despliegan los modelos como cualquier otro código.

Nube y servicio de modelos

AWS, Microsoft Azure y Google Cloud, con modelos servidos mediante contenedores, endpoints serverless o dispositivos edge, según las necesidades de latencia y coste.

Artículos

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes sobre machine learning

¿Qué es el desarrollo de machine learning?

El desarrollo de machine learning consiste en construir modelos que aprenden de tus datos para predecir, recomendar, detectar y automatizar. Algunos ejemplos son prever la demanda, identificar a los clientes que están a punto de irse, señalar transacciones sospechosas y leer documentos o imágenes. Nos encargamos de todo el recorrido, desde la preparación de datos y el modelado hasta la evaluación, el despliegue y la supervisión, para que el modelo funcione dentro de las herramientas que tu equipo ya usa.

¿Cómo sabemos si nuestro problema se puede resolver con machine learning?

Encaja con el machine learning si tus datos pueden responder la pregunta mejor que una regla general. En una revisión del problema y de los datos con los fundadores, definimos la decisión que apoyará el modelo, cómo se medirá y qué datos existen, y revisamos la calidad y lo que falta antes de prometer nada. Después comparamos los modelos con un modelo de referencia sencillo, para que sepas si la complejidad adicional compensa.

¿Cuánto se tarda en construir un modelo de machine learning?

Depende del problema y del estado de tus datos. Empezamos con un modelo de referencia sencillo, comparamos con él modelos más avanzados, evaluamos los resultados con tu equipo y después desplegamos y supervisamos. El modelo de referencia te dice pronto si vale la pena seguir con la idea; llegar a producción lleva más tiempo, según las integraciones, los umbrales y las alternativas de respaldo que necesites.

¿Cuánto cuesta el desarrollo de machine learning?

Depende del alcance: el problema, cuánta preparación de datos hace falta, las integraciones y cómo se sirve y supervisa el modelo. Presupuestamos cada proyecto de forma individual tras una conversación gratuita con los fundadores para definir el alcance, una vez que hemos visto los datos que tienes. Si quieres una primera idea aproximada de la parte de desarrollo, prueba la calculadora de costes de desarrollo de software de nuestra web.

¿Cómo mantenéis la precisión de los modelos después del lanzamiento?

Supervisamos la precisión y la deriva de datos en producción y reentrenamos con datos nuevos de forma periódica, o antes si cambia la realidad de la que aprendió tu modelo. Cada modelo tiene control de versiones, controles de acceso y los registros necesarios para rastrear cada predicción, y los modelos se prueban y despliegan mediante pipelines de CI como cualquier otro código, para que la precisión no se degrade sin que nadie lo note después del lanzamiento.

¿Los modelos y los pipelines de datos son nuestros?

Sí. Los modelos, el código de entrenamiento y los pipelines de datos están en tus propias cuentas desde el primer día, documentados para que tu equipo pueda reentrenarlos y ampliarlos sin depender de nosotros. Trabajamos con herramientas abiertas y probadas para las que tu equipo puede encontrar perfiles, como Python, scikit-learn, PyTorch y MLflow, en AWS, Microsoft Azure o Google Cloud.

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

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