Servicios de datos
Conecta tus datos con el software que usa tu equipo.
Reúne los registros que tu equipo necesita, define métricas compartidas y prepara datos para un caso de uso de IA. Construimos integraciones, plataformas y controles sobre los sistemas que ya usas.
Con un caso de uso definido puedes empezar por la implementación. Discovery ayuda cuando hace falta precisar el alcance.
Qué construimos
Ingeniería de datos
Integraciones y pipelines que mueven registros entre sistemas, con frecuencias de actualización, validaciones y manejo de fallos acordados.
Plataformas de datos
Warehouses y lakehouses con modelos de datos, reglas de acceso y definiciones compartidas para las preguntas que tu equipo necesita responder.
Datos listos para IA
Evaluar la calidad, la estructura, el acceso y la actualización que necesita una tarea de IA. Planificar y realizar la preparación de datos dentro del alcance acordado.
Analítica y BI
Definir métricas con sus responsables, construir reportes para decisiones concretas y comprobar los resultados contra fuentes acordadas.
MLOps
Desplegar y monitorear modelos y aplicaciones de IA, evaluar cambios y definir quién atiende alertas, actualizaciones e incidentes.
Pruebas
Para Oxford Economics reconstruimos el sitio, el portal de clientes y las herramientas de publicación; el caso publicado describe nuestro trabajo hasta 2019. Para Envio360 construimos una arquitectura multi-tenant y trabajamos en la carga de datos de TMS para planificar envíos. Era software de optimización anterior a la era de los LLM.
Leer el caso →Las decisiones de arquitectura y de diseño que tomó sophilabs al principio rindieron muchísimo.
Empezar por la tarea
Para un asistente sobre documentación, revisamos qué documentos puede usar, quién puede leerlos y cómo se mantienen actualizados. Para una tarea de predicción, revisamos los registros, los resultados que se busca predecir y los ejemplos de evaluación. Son requisitos distintos; el diagnóstico define qué preparación necesita tu proyecto.
Comprobamos el acceso, la calidad, la estructura y cómo llegan los datos al sistema que los usará. Los hallazgos se convierten en un plan con prioridades, criterios de aceptación y estimaciones basadas en la información disponible. También identificamos lo que necesita más investigación antes de implementar.
De los registros de origen a un proceso con IA
Sistemas
Revisar los accesos disponibles a bases de datos, archivos y APIs. Acordar qué registros hacen falta, quién puede usarlos y qué integraciones hay que construir.
Pipeline
Definir frecuencias de actualización, comprobaciones de integridad y manejo de fallos, incluyendo quién recibe una alerta y cómo recuperar una ejecución.
Plataforma
Modelar registros y métricas con definiciones documentadas y responsables. Elegir herramientas de almacenamiento y consulta según la carga de trabajo y el equipo que las operará.
Calidad
Comprobar campos faltantes, duplicados, registros desactualizados y definiciones contradictorias. Acordar criterios de aceptación y qué hacer con los registros que no pasan una validación.
Tu IA
Probar los datos preparados con tareas representativas. Revisar resultados y fallos, registrar lo que falta resolver y acordar cómo se mantendrán los datos y la aplicación.
Cómo trabajamos
Si el trabajo sobre los datos ya está definido, podemos empezar por la implementación. Si hace falta precisar el alcance, un AI Discovery Sprint de dos semanas a precio fijo puede evaluar la viabilidad y los requisitos de datos y producir una hoja de ruta que tu equipo u otro proveedor puedan usar. El precio del sprint se acredita 100% si contratas la implementación con nosotros dentro de 90 días. Acordamos el alcance, los criterios de aceptación, el plazo y el precio después de revisar las fuentes y las integraciones. El trabajo continuo puede contratarse mediante un acuerdo mensual cotizado por entregables acordados.