Inteligencia artificial (IA) y analítica de datos en Perú

El costo depende del proceso, la preparación de datos, las integraciones y las pruebas necesarias. Para cotizar una solución de IA revisamos tus objetivos y recursos, y diferenciamos el desarrollo de los posibles costos de infraestructura, licencias y consumo de modelos.

El plazo se define después de revisar los datos, las funciones y los sistemas involucrados. Acordamos etapas de preparación, desarrollo, evaluación e integración, con entregables y criterios de aceptación antes de comenzar.

Depende de lo que quieras predecir o clasificar. Revisamos los registros disponibles, su calidad, su cobertura y si representan el contexto de uso. Si los datos están desordenados, podemos empezar por su preparación; no existe una cantidad única de datos que sirva para todos los problemas.

El machine learning aprende patrones a partir de datos para tareas como predicción o clasificación. El deep learning es un enfoque de machine learning basado en redes neuronales de múltiples capas. La IA generativa produce contenido, como texto o imágenes, y puede utilizar modelos de deep learning. Son conceptos relacionados; elegimos el enfoque según la tarea.

Separamos datos de prueba de los utilizados para entrenar y acordamos métricas adecuadas para la tarea. Comparamos el modelo con una referencia, revisamos sus errores y definimos cuándo debe intervenir una persona. Las predicciones son estimaciones, no resultados garantizados.

Podemos evaluar tareas como clasificar documentos, extraer información, preparar respuestas o conectar datos entre sistemas. Primero definimos las entradas, las acciones permitidas y qué resultados requieren revisión; también comprobamos si una automatización convencional resuelve la necesidad.

Un chatbot se centra en la conversación. Un agente de IA puede, además, utilizar herramientas y ejecutar pasos para realizar una tarea. Las funciones pueden combinarse: el alcance debe precisar qué información consulta, qué acciones puede realizar y cuándo necesita aprobación humana.

Evaluamos las interfaces disponibles y los accesos autorizados a plataformas, bases de datos y sistemas internos. La propuesta define qué información se intercambia, cómo se gestionan los permisos y qué pruebas se necesitan antes de utilizar la integración.

Antes de conectar datos, acordamos qué información puede utilizarse, quién tendrá acceso y dónde se procesará. Revisamos las condiciones de los proveedores y los requisitos de la organización para definir permisos, conservación de datos y controles de seguridad.

La formación se adapta a los participantes y puede incluir identificación de casos de uso, elaboración de instrucciones, revisión de resultados y ejercicios con herramientas acordadas. Para gerentes, trabajamos la priorización y evaluación de iniciativas; para equipos, la aplicación a tareas de su función.

La formación orientada a gerentes y usuarios de herramientas de IA generativa puede plantearse sin programación. Si el objetivo es desarrollar aplicaciones, agentes o modelos, definimos los conocimientos técnicos necesarios y ajustamos el contenido al nivel de los participantes.

Una solución de IA puede requerir revisión de calidad, ajustes ante cambios en los datos y actualizaciones de sus integraciones. Acordamos el seguimiento, las responsabilidades, los horarios y los costos asociados según la solución implementada.