Tienes más de 18 meses de datos históricos y los usas únicamente para mirar atrás, nunca para anticiparte.
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Machine Learning en Producción
No entregamos notebooks que aciertan en local. Entregamos machine learning para empresas que sigue funcionando con datos nuevos, con monitorización activa y sin que tu equipo tenga que intervenir cada semana.
Diagnóstico
Cuándo aplicar Machine Learning en tu empresa
Si te suena alguna de estas situaciones, tienes un problema que ML puede resolver
Tu equipo comercial fija precios con intuición y negocia descuentos sin ningún modelo de referencia.
Pierdes clientes y solo te enteras cuando ya se han ido. No hay señal de alerta previa.
Tu equipo de riesgo aprueba y rechaza operaciones con reglas escritas hace años que nadie ha revisado.
Hiciste un piloto de ML con un freelance y el resultado vive en un Jupyter abandonado que nadie toca.
Te ofrecen IA para todo y no tienes claro si necesitas machine learning clásico o IA generativa.
Decisión técnica
ML clásico vs IA generativa: cuál necesitas y por qué confundirlos sale caro
Son dos disciplinas distintas con datos distintos, costes distintos y riesgos distintos
Supervisado, no supervisado, refuerzo
- Cuándo
- Datos tabulares históricos y un target numérico o categórico.
- Ejemplos
- Forecasting, churn, scoring, pricing, fraude, segmentación.
- Cómo
- scikit-learn, XGBoost, LightGBM, statsmodels, Prophet.
- Coste
- Bajo en inferencia. Validación rigurosa con métricas técnicas.
- Riesgo
- Drift de datos. Mitigación: reentrenamiento periódico, monitor.
LLMs, embeddings, RAG, agentes
- Cuándo
- Necesitas generar texto, código, imagen o conversación.
- Ejemplos
- Asistentes, resúmenes, redacción, búsqueda semántica, agentes.
- Cómo
- Claude, GPT, embeddings, RAG, fine-tuning ligero.
- Coste
- Alto en inferencia (tokens). Validación cualitativa.
- Riesgo
- Alucinación. Mitigación: guardrails, grounding, evals.
Qué modelamos
Seis casos de uso de Machine Learning que implantamos en empresas
Estos son los problemas de negocio que resolvemos con más frecuencia. Cada uno tiene un output definido desde el primer día.
Predicción de demanda, ventas, ocupación o consumo energético sobre series temporales con estacionalidad, tendencia y eventos exógenos (festivos, promociones, clima) incorporados. Casos típicos: un retailer que planifica stock por tienda y SKU para evitar roturas y sobrestock, un hotel que anticipa ocupación para ajustar tarifas y plantilla, o una utility que dimensiona la compra de energía según la demanda prevista de las próximas semanas.
Output: predicción + intervalo de confianzaProbabilidad de fuga por cliente con los drivers principales identificados, para que tu equipo actúe antes de que el cliente se vaya, no después. Casos típicos: un SaaS que detecta cuentas con baja adopción y dispara una acción de customer success, una aseguradora que identifica pólizas en riesgo de no renovar antes del vencimiento, o un gimnasio o telco que segmenta a los clientes propensos a darse de baja para lanzarles una retención personalizada.
Output: score de churn + drivers accionablesScoring de crédito, lead scoring y riesgo de impago con decisiones automáticas o asistidas, explicables ante el regulador si hace falta. Casos típicos: una financiera que aprueba o deniega microcréditos en segundos con trazabilidad de cada factor, un equipo comercial B2B que prioriza los leads con mayor probabilidad de cierre para no malgastar agenda, o una aseguradora que estima el riesgo de impago de una póliza antes de emitirla.
Output: score 0–1000 + razones del scorePrecio óptimo por SKU, segmento o canal con elasticidades estimadas y simulación de escenarios antes de aplicar cambios. Casos típicos: un e-commerce que ajusta precios según demanda, stock y competencia sin canibalizar margen, una cadena hotelera o aerolínea con tarifas dinámicas por fecha y ocupación, o un mayorista que decide hasta dónde puede descontar en una negociación sin perder rentabilidad.
Output: precio recomendado + elasticidad + lift esperadoAnálisis de transacciones, logs y comportamientos con señal en tiempo real, umbral configurable y revisión humana donde corresponde. Casos típicos: un proveedor de pagos que bloquea transacciones sospechosas antes de que se completen, una plataforma que detecta cuentas fraudulentas o bots en el registro, o una industria que identifica anomalías de sensores que anticipan un fallo de máquina (mantenimiento predictivo).
Output: señal + score + explainabilityClusters accionables y next-best-action por cliente: no solo describimos segmentos, priorizamos qué cliente recibe qué oferta y en qué momento. Casos típicos: un e-commerce que recomienda el siguiente producto con mayor probabilidad de compra, un banco que personaliza qué producto financiero ofrecer a cada segmento, o un equipo de marketing que agrupa la base de clientes por valor y comportamiento para enfocar campañas donde más rinden.
Output: cluster + acción recomendadaStack visible
Herramientas ML y MLOps que usamos.
Python
lenguaje base
scikit-learn
ML tabular
PyTorch
deep learning
MLflow
tracking · registry
Google Cloud
Vertex AI · BigQuery
Stack según caso. AWS SageMaker en el caso real de abajo, GCP Vertex en otros proyectos. No tenemos cloud preferido.
Caso real · meteorología
Predicciones meteorológicas confiables con pipeline reentrenable.
Reto. Predicciones que se desactualizan en cada cambio de patrón climático y un equipo que no puede pasarse el día reentrenando a mano.
Solución. Pipeline en SageMaker con ingesta diaria desde fuentes meteorológicas, entrenamiento programado, monitorización de drift, alertas en CloudWatch y reentrenamiento automatizado bajo umbral.
Resultado. Predicciones validadas contra observación real, reentrenamiento sin intervención humana y observabilidad completa del ciclo. El modelo es estable mes a mes.
Python
scikit-learn
SageMaker
S3
Lambda
CloudWatch
Leer caso completo
Caso real · aseguradora
Modelo de riesgo de impago para una aseguradora.
Reto. El equipo de riesgo aprobaba y rechazaba pólizas con un conjunto de reglas fijas que llevaban años sin revisarse. No había mecanismo para detectar clientes con alta probabilidad de impago antes de la emisión.
Solución. Modelo de scoring de impago entrenado sobre el histórico de pólizas y siniestros. Pipeline de datos con validación temporal estricta para evitar data leakage, explicabilidad por cliente mediante SHAP y endpoint integrado en el flujo de suscripción existente.
Resultado. El equipo de suscripción dispone de un score 0–1000 con los tres factores de riesgo principales para cada operación. Las reglas manuales no desaparecen: conviven con el modelo como capa de supervisión humana donde el negocio lo requiere.
Python
scikit-learn
XGBoost
SHAP
MLflow
Preguntas frecuentes
¿Tienes dudas?
Depende del problema, del histórico disponible y de la fase. Un baseline validado y desplegado suele moverse entre semanas y un par de meses; te lo cerramos por fases con criterios de aceptación claros antes de empezar.
Depende del problema. Forecasting de ventas pide al menos 18 meses para capturar estacionalidad. Churn funciona con 6 meses de cohortes. Fraude depende de la base rate: pocos eventos exigen técnicas específicas (anomalía, oversampling). Lo validamos en el diagnóstico antes de modelar.
ML clásico si tienes datos tabulares históricos y un target a predecir (forecasting, churn, scoring, pricing, fraude). IA generativa si lo que quieres es generar texto, código, imagen o conversación (asistentes, RAG, redacción). Revisa la sección comparativa más arriba para los detalles de cada disciplina.
Tuya, al 100%. Te entregamos repo Git, infraestructura como código (Terraform o CloudFormation), documentación operativa y runbook. Si en seis meses quieres cambiar de proveedor o llevarlo in-house, no hay lock-in con nosotros.
Dos opciones. A) Handoff a tu equipo con tres meses de soporte estructurado. B) Operación continua a cargo nuestro vía outsourcing de datos. En ambos casos definimos SLAs y triggers de reentrenamiento antes de cerrar el proyecto.
Métrica técnica acordada al inicio (RMSE, MAE, AUC, F1, según el problema) más una métrica de negocio que tú firmes: revenue protegido, coste evitado, conversiones ganadas. Antes de promocionar a producción hacemos shadow deployment contra el baseline actual para validar mejora real.
Empieza aquí
Cuéntanos qué quieres predecir.
60 minutos. Te decimos si tienes datos suficientes, qué baseline tiene sentido y qué baseline se va a quedar corto. Sin presentación comercial.