Servicios de datos
La IA solo es tan buena como los datos que la sostienen.
Construimos los pipelines, las plataformas y la calidad de datos de los que dependen tus sistemas de IA, y hacemos usables los datos que tu empresa ya tiene para lo que quieras construir después.
El sprint incluye factibilidad técnica y requisitos de datos: vas a saber exactamente en qué estado están tus datos
Qué construimos
Ingeniería de datos
Pipelines e integraciones que mueven tus datos de forma confiable —en batch y en tiempo real— desde los sistemas que tu empresa ya usa hasta los lugares donde generan valor.
Plataformas de datos
Warehouses, lakehouses y la plomería alrededor de ellos, diseñados para las preguntas que tu equipo realmente hace.
Datos listos para IA
La brecha entre “tenemos datos” y “la IA puede usarlos”: calidad, estructura, acceso y recuperación donde se gana su lugar.
Analítica y BI
Dashboards y métricas en los que tu equipo confía: una sola versión de la verdad, conectada a las decisiones.
MLOps
Despliegue, monitoreo, evaluación y reentrenamiento: la capa de operación que mantiene honestos a los modelos en producción.
Dónde se estancan los pilotos de IA
Todo piloto de IA que se estanca tiene la misma autopsia: los datos no estaban listos. El error que más vemos es tratar el estar listo como un proyecto que termina antes de que la IA empiece: limpiar todo, estructurar todo y después arrancar. Nunca termina. Estar listo es relativo a un caso de uso. Un asistente que responde preguntas sobre tu documentación necesita esos documentos indexados y al día, y nada más. Un modelo que predice la fuga de clientes necesita una tabla, unida, etiquetada y actualizada, y nada más.
Estar listo no es una propiedad de una base de datos. Es la respuesta a cuatro preguntas, hechas sobre un caso de uso a la vez. ¿El sistema que va a usar los datos puede realmente alcanzarlos, con los permisos que esos datos ya tienen? ¿Son verdaderos? ¿Tienen la forma que el caso de uso necesita? ¿Hay un camino desde donde nacen los datos hasta donde los lee el modelo que corra sin una persona? La mayoría de los pilotos estancados falla en una de las cuatro. Casi ninguno falla en las cuatro, y por eso el arreglo suele ser más chico que el miedo.
Desde los sistemas que ya están en marcha
Sistemas
Conectores a los sistemas que realmente están en uso: bases de datos, ERPs, CRMs, APIs. Los ERPs viejos y las APIs raras son nuestro caso normal, no la excepción.
Pipeline
Datos que llegan completos, a tiempo, siempre. Un pipeline en el que se puede apostar sabe cómo se ve una corrida completa y lo dice cuando no lo es, antes de que alguien aguas abajo lea el resultado.
Plataforma
Lo que vive en un solo lugar es la definición: los ingresos calculados una vez, desde una fuente, con un responsable, y leídos por todas las pantallas. Warehouse o lakehouse es un trade-off de cargas de trabajo y costo, no la decisión que importa.
Calidad
¿Son verdaderos? Duplicados, registros viejos, campos que significan cosas distintas en sistemas distintos. Un modelo entrenado con eso se va a equivocar con total seguridad exactamente en lo que los datos se equivocan.
Tu IA
El piloto prueba que el modelo puede funcionar. Operarlo es probar, cada semana, que sigue funcionando: despliegue, monitoreo, evaluación, reentrenamiento.
Pruebas
Ingeniería de plataforma de datos para Oxford Economics: decisiones de arquitectura que aguantaron mientras la plataforma crecía. Reconstruimos el sitio, el portal de clientes y la forma en que publican los economistas, la plataforma que entrega análisis guiado por eventos mientras todavía importa. Para Envio 360, una arquitectura de datos multi-tenant que le permite a una plataforma de optimización leer el TMS que cada cliente ya usa, con los datos de cada tenant separados.
Leer el caso →Las decisiones de arquitectura y de diseño que tomó sophilabs al principio rindieron muchísimo.
Cómo trabajamos
Discovery Sprint → trabajo a precio fijo en orden de valor: el subconjunto de datos que desbloquea el primer caso de uso, hecho confiable primero, verificado con la IA misma → construido para entregar —documentación, alertas, runbooks— o, para los equipos que siguen construyendo, un acuerdo mensual con precio por resultado, no por horas.