Predice lo que viene.
Actúa antes de que pase.

Podemos trabajar con casi cualquier dato histórico de tu empresa: ventas, inventario, sensores IoT, métricas de RRHH, transacciones financieras, web analytics, comportamiento de clientes. El modelo se entrena con tus datos específicos para predecir lo que importa a tu negocio: demanda, fallas de equipo, rotación de talento, riesgo crediticio, anomalías, ETA de entregas, lifecycle value del cliente, etc. La clave es tener al menos 2-3 años de datos históricos y claridad sobre qué queremos predecir.

Recomendamos 24-36 meses de datos históricos para modelos robusto, pero podemos empezar con 12-18 meses si los datos son de buena calidad y frecuencia diaria/semanal. Para detección de anomalías, incluso 6 meses es suficiente. La calidad importa más que la cantidad: datos limpios, sin gaps, con etiquetas claras. Si tus datos están fragmentados en múltiples sistemas (ERP, POS, CRM), nosotros hacemos la consolidación.

Baseline: 45 días desde kickoff hasta modelo en producción. Fase 1 (diagnóstico + preparación): 10 días. Fase 2 (desarrollo + validation): 20 días. Fase 3 (despliegue + training): 15 días. Proyectos complejos con múltiples fuentes de datos o integración compleja: 60-90 días. Proyectos simples (scoring, detección de anomalías con datos limpios): 30-35 días. Nos comprometemos con timeline.

Accuracy promedio: 92% en clasificación, MAE 6-8% en forecasting. Pero depende del caso: predicción de demanda puede llegar a 94-96%, mantenimiento predictivo a 89-93%, scoring de riesgo a 94-97%. Establecemos baselines en diagnóstico: ¿cuál es la accuracy que necesitas para generar ROI? Algunos modelos con 85% accuracy son ya transformacionales si permiten acciones antes. El modelo se entrena para optimizar la métrica de negocio, no solo accuracy.

No es obligatorio. Nosotros construimos el modelo, lo desplegamos, y lo mantenemos. Tu equipo aprende durante el proceso. Lo ideal es tener 1 persona de tu equipo (analista, ingeniero, incluso gerente con curiosidad) que entienda negocio y datos, para que pueda iterarcon nosotros y luego mantener el modelo a mediano plazo. Training incluido. Modelos simples: puede mantenerlos cualquiera. Modelos complejos: necesitas alguien con Python/SQL basics.

API REST. El modelo corre en servidor nuestro (o tuyo si prefieres). Tu ERP, TMS, Core bancario, POS envían datos vía API, reciben predicciones. Alternativa: batch: exportas datos diarios, modelo genera outputs, importas a tu sistema. Integramos con SAP, Odoo, Oracle, Salesforce, sistemas custom. Si tus datos están en Snowflake, BigQuery, PostgreSQL, conectamos directo. Documentación y Postman collection incluidos.

Sí, parcialmente. Pipeline de Airflow que re-entrena el modelo mensualmente con los últimos datos. Monitoreo automático de drift: si la distribución de datos cambió, alertamos. Si accuracy cae debajo de threshold definido, el modelo antiguo se mantiene activo hasta revisión. No es 100% automático: recomendamos revisión trimestral de performance, ajuste de thresholds según contexto de negocio, y aprovechamiento de nuevas variables que aparezcan.

Parte normal del proyecto. En diagnóstico hacemos data quality assessment: identificamos gaps, inconsistencias, duplicados, outliers. Fase 2 es limpieza + feature engineering. Si los datos son muy sucios, puede alargar el proyecto 1-2 semanas. Costo: incluido en presupuesto. Documentamos todas las transformaciones para que tu equipo sepa qué pasó. Al final, datos de entrada a modelo están limpios y auditables.

Depende del scope. Proyectos pequeños (scoring, anomalías, 1-2 modelos): $35-50K MXN. Proyectos medianos (predicción de demanda, mantenimiento predictivo): $60-120K MXN. Proyectos grandes (múltiples modelos, integración compleja, histórico amplio): $150-300K+ MXN. Incluye: diagnóstico, desarrollo, validación, despliegue, training de 3 meses. No incluye: hosting de servidor (si quieres en tu cloud: ~$500-2K MXN/mes). El ROI típicamente es 3-4x el costo en año 1.

Dashboard muestra el pasado. IA Predictiva anticipa el futuro y genera recomendaciones automáticas. Dashboard: "vendimos $500K este mes". IA Predictiva: "en 4 semanas la demanda subirá 22%, compra 1,500 uds más". Un dashboard no decide. Un modelo predice y actúa. Claro, los mejores proyectos combinan ambos: dashboard + modelo + alertas + automaciones. Muchas empresas tienen dashboards bonitos pero no saben qué hacer con los datos.