Machine learning y MLOps
Nuestra consultoría de machine learning convierte tus datos históricos en modelos de predicción, clasificación y optimización que se integran en tus procesos y se mantienen fiables en producción gracias a buenas prácticas de MLOps.
Machine Learning
La mayoría de empresas ya tiene datos suficientes para anticipar la demanda, detectar clientes en riesgo de baja o priorizar oportunidades comerciales; lo que falta es convertirlos en modelos fiables. En Proinicia prestamos consultoría de machine learning centrada en el desarrollo de modelos de machine learning a medida: formulamos bien el problema, preparamos y enriquecemos los datos, probamos distintos algoritmos y elegimos el que mejor equilibra precisión, explicabilidad y coste de operación para tu caso.
Un modelo que vive en un notebook no aporta valor. Por eso diseñamos desde el principio cómo se va a consumir: una API que responde en tiempo real, un proceso por lotes que alimenta tu ERP o un cuadro de mando para el equipo de negocio. Aplicamos MLOps para versionar datos y modelos, automatizar el reentrenamiento y vigilar la deriva, de forma que la predicción de mañana sea tan fiable como la de hoy. Y lo documentamos todo para que tu equipo entienda cada decisión.
Qué hacemos
Previsión de demanda, ventas, consumo energético o carga de trabajo con modelos de series temporales y gradient boosting, incorporando estacionalidad, calendario, precios y variables externas como la meteorología o los eventos.
Modelos de propensión, riesgo de abandono, scoring de crédito o priorización de leads que asignan a cada cliente u operación una probabilidad accionable, con umbrales de decisión definidos junto a negocio.
Identificamos transacciones sospechosas, fallos en sensores o comportamientos atípicos combinando aprendizaje supervisado y no supervisado, con alertas priorizadas que reducen el ruido para los equipos de revisión.
Recomendadores de producto o contenido, pricing dinámico y optimización de rutas, inventario o turnos, uniendo modelos predictivos con técnicas de investigación operativa para proponer la mejor decisión posible.
Pipelines reproducibles de entrenamiento y despliegue, registro de modelos, pruebas automáticas, monitorización de deriva y reentrenamiento programado sobre Azure Machine Learning, SageMaker, Vertex AI o Databricks, según tu entorno.
Aplicamos técnicas como SHAP, análisis de sesgos y validación por segmentos para que sepas por qué el modelo decide lo que decide, algo clave para negocio, auditoría interna y cumplimiento del AI Act.
Metodología
Traducimos la necesidad de negocio a un problema de machine learning medible, definimos la métrica de éxito y auditamos las fuentes de datos disponibles.
Preparamos variables, entrenamos varios algoritmos frente a un modelo base sencillo y registramos cada experimento para comparar resultados de forma objetiva y reproducible.
Contrastamos el modelo con datos que no ha visto, lo probamos en paralelo con el proceso actual y ajustamos umbrales junto a los usuarios que lo van a utilizar.
Desplegamos el modelo, automatizamos su reentrenamiento y activamos alertas de rendimiento y deriva para que siga siendo fiable cuando cambien los datos o el mercado.
Stack tecnológico
Somos independientes de fabricante: elegimos la tecnología que mejor encaja con tu caso de uso, tu infraestructura y tu presupuesto.
Aplicaciones por sector
Algunos ejemplos de cómo aplicamos machine learning en distintos sectores.
Entrenamos modelos de machine learning con el histórico de expediciones por cliente, zona y producto, junto al calendario, las promociones de tus clientes y la meteorología. Obtienes previsiones de volumen diarias e intradía para dimensionar con antelación plantilla de almacén, turnos de muelle, repartidores y capacidad subcontratada, además de alertas cuando la demanda real se desvía de lo previsto.
IA para Logística y transporte RETAIL Y E-COMMERCEEntrenamos modelos de previsión de demanda a nivel tienda, SKU y día con el histórico del TPV y del e-commerce, el calendario promocional, los precios, los festivos locales, la meteorología y los lanzamientos. Usamos gradient boosting y redes neuronales para series temporales que aprenden estacionalidad y canibalización. Las previsiones alimentan compras y aprovisionamiento, con intervalos de confianza para que el equipo sepa cuándo fiarse y cuándo revisar.
IA para Retail y e-commerce ENERGÍA Y UTILITIESCombinamos predicciones meteorológicas numéricas, datos SCADA de cada parque, disponibilidad de aerogeneradores o inversores y el histórico de producción para prever la generación horaria y cuartohoraria con bandas de incertidumbre. El equipo de operación y trading usa la previsión para ofertar en los mercados diario e intradiario, planificar el almacenamiento en baterías y reducir los desvíos.
IA para Energía y utilitiesIA para aseguradoras, corredurías e insurtech: siniestros, pricing, suscripción y detección de fraude.
IA y software a medida para operadores logísticos y transporte: rutas, almacenes y última milla bajo control.
IA y software a medida para operadores y despliegue de red: churn, red predictiva y atención con IA generativa.
Previsión renovable y de demanda y mantenimiento predictivo de activos y redes de electricidad, agua y gas.
Previsión de demanda, pricing dinámico, reposición y recomendadores para tiendas físicas y comercio online.
Análisis de rendimiento, scouting, prevención de lesiones, pricing de entradas y fan engagement con datos e IA.
Hablemos
Cuéntanoslo en un email o por WhatsApp. En 48 horas te respondemos con una primera valoración: viabilidad, enfoque técnico y siguientes pasos. Sin compromiso.
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FAQ
El coste depende de la complejidad del problema, del estado de los datos y de cómo se vaya a integrar el modelo en tus sistemas. Tras un diagnóstico gratuito te proponemos un plan por fases con coste orientativo. Recomendamos empezar con una prueba de concepto acotada, que permite comprobar si el modelo aporta valor antes de invertir en su industrialización completa.
Una prueba de concepto de machine learning suele requerir entre cuatro y ocho semanas: análisis de datos, experimentación y validación con negocio. Si los datos están dispersos o necesitan mucha limpieza, lo detectamos al principio y te lo decimos. La puesta en producción con MLOps se planifica después, en función de las integraciones y del volumen de uso previsto.
Necesitas datos históricos relacionados con la decisión que quieres mejorar, por ejemplo ventas, transacciones, lecturas de sensores o interacciones con clientes, y a ser posible el resultado real que el modelo debe aprender a predecir. No hace falta que estén perfectos: parte del trabajo es limpiarlos, unirlos y enriquecerlos. En el diagnóstico evaluamos si son suficientes y qué conviene empezar a capturar.
Sí. Salvo pacto distinto, el código, los modelos entrenados, los pipelines de MLOps y la documentación se entregan en tus repositorios y se despliegan en tu cuenta cloud. Priorizamos herramientas de código abierto y servicios estándar de Azure, AWS o Google Cloud para que puedas mantener y evolucionar el modelo con tu equipo o con quien decidas.
No se puede garantizar de forma absoluta, pero sí reducir el riesgo con método. Analizamos sesgos por segmentos, documentamos datos, variables y limitaciones, aplicamos técnicas de explicabilidad y definimos supervisión humana cuando la decisión afecta a personas. Si el sistema puede ser de alto riesgo según el AI Act o trata datos personales bajo el RGPD, lo identificamos pronto y trabajamos junto a tu asesoría legal.
Todo modelo pierde precisión si cambian los clientes, los precios o los procesos. Por eso monitorizamos su rendimiento y la deriva de los datos, programamos reentrenamientos, revisamos alertas y aplicamos mejoras. Podemos encargarnos del mantenimiento de forma continua o formar a tu equipo para que lo asuma, con la documentación y los pipelines ya automatizados.
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Cristóbal Garrido · 8 minOtros servicios
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