Consultoría de aprendizaje automático

Desarrollo y validación de modelos para procesos empresariales reales

Diseñamos, probamos e implementamos sistemas de aprendizaje automático con una evaluación clara, flujos de datos prácticos y los controles necesarios para su uso en producción.

Cómo ayudamos

Un modelo solo es útil cuando mejora un proceso y puede evaluarse con honestidad. Construimos el sistema que lo rodea, no solo un cuaderno de pruebas.

Evaluación de modelos

Comparamos calidad, consistencia, coste, latencia, robustez y casos límite antes de decidir qué desplegar.

Flujos de ML

Diseñamos la preparación de datos, las variables, la inferencia, los registros, la monitorización y los ciclos de revisión humana.

Sistemas con LLM

Clasificación, extracción, recuperación, salidas estructuradas, controles de seguridad y evaluación de aplicaciones con LLM.

Evidencia antes de invertir

Para una startup climática evaluamos los principales modelos utilizando registros financieros reales, identificamos el modelo de mejor rendimiento y definimos una arquitectura de integración antes de construir un prototipo funcional.

Cuadro de evaluación comparativa de precisión y coste de modelos de IA

Preguntas frecuentes sobre consultoría de machine learning

¿Cuándo debe una empresa utilizar machine learning?

Cuando las decisiones dependen de patrones en datos demasiado amplios, dinámicos o complejos para reglas de negocio fijas.

¿Podéis evaluar modelos existentes?

Sí. Revisamos rendimiento, calidad de datos, riesgo de fuga, diseño de evaluación, monitorización, coste y preparación operativa.

¿Trabajáis con LLM?

Sí. Trabajamos en clasificación, recuperación, evaluación, diseño de instrucciones y flujos, validación de salidas estructuradas y revisión humana.

Valida antes de escalar.

Podemos comprobar si el modelo es suficientemente bueno, cuánto costará y qué condiciones operativas necesita para funcionar.