Preguntas frecuentes sobre Artificial Intelligence

Depende del tipo de solución. Un chatbot entrenado con la documentación de tu empresa suele estar listo en 3 a 5 semanas, incluyendo pruebas con usuarios reales. Un modelo de análisis predictivo requiere entre 6 y 12 semanas porque necesitamos limpiar datos históricos, entrenar el modelo, validar su precisión y desplegarlo en tu infraestructura.

Los proyectos de visión por computador varían más: si las cámaras ya están instaladas y tenemos acceso al flujo de video, podemos tener un prototipo funcional en 4 semanas. Si hay que instalar hardware nuevo, el calendario se extiende.

Sí. Los modelos de IA aprenden de datos, y cuanto más representativos sean esos datos de tu operación real, mejores resultados obtienes. Para un modelo de predicción de ventas, por ejemplo, necesitamos al menos 12 meses de registros de transacciones.

Si no tienes datos estructurados, no te decimos que no se puede. Lo que hacemos es diseñar un plan de captura de datos que dura entre 2 y 4 meses, y recién después arrancamos con el modelo. Preferimos ser francos desde el principio que entregar un modelo impreciso.

Es la situación más común. Cerca del 70% de los proyectos que recibimos comienzan con datos en archivos Excel, Google Sheets o incluso PDFs escaneados. Parte de nuestro trabajo consiste en limpiar, normalizar y estructurar esa información antes de entrenar cualquier modelo.

Este proceso de preparación de datos suele representar entre el 30% y el 50% del tiempo total del proyecto. Lo incluimos en el presupuesto desde el inicio para que no haya sorpresas.

Firmamos un acuerdo de confidencialidad (NDA) antes de recibir cualquier dato. Toda la información se almacena en servidores cifrados ubicados en Colombia, con acceso restringido al equipo asignado a tu proyecto.

No utilizamos tus datos para entrenar modelos de otros clientes. Cuando el proyecto termina, puedes pedirnos que eliminemos todas las copias de tus datos de nuestros sistemas, y te enviamos una confirmación por escrito.

No necesariamente. Muchos modelos pueden correr en un servidor local con una GPU de gama media. Para proyectos más grandes o que necesitan escalar, recomendamos servicios en la nube como AWS, Google Cloud o Azure, pero la decisión final es tuya.

En el diagnóstico inicial evaluamos tu infraestructura actual y te damos una estimación del costo mensual de operación en cada opción. Así puedes comparar antes de decidir.

Cobramos por proyecto, no por hora. El pago se divide en tres partes: 40% al firmar el contrato, 30% al entregar el prototipo funcional y 30% al completar el despliegue en producción. Para los planes de soporte mensual, la facturación es al inicio de cada mes.

Aceptamos transferencia bancaria nacional, pagos internacionales vía SWIFT y tarjeta de crédito a través de una pasarela de pago colombiana.

Antes de empezar definimos métricas de éxito concretas: precisión mínima del modelo, tasa de error aceptable o porcentaje de automatización esperado. Si al final del proyecto no alcanzamos esas métricas, reentrenamos el modelo sin costo adicional hasta dos veces.

Si después de esos intentos el resultado sigue sin cumplir los criterios acordados, devolvemos el 30% final del pago. Esto ha ocurrido una sola vez en 47 proyectos entregados, y fue porque los datos del cliente resultaron insuficientes a pesar de la evaluación inicial.

Sí. Todos nuestros modelos se entregan con una API REST documentada que se conecta con cualquier sistema que acepte llamadas HTTP: ERPs como SAP o Siesa, CRMs como HubSpot o Salesforce, plataformas de e-commerce y aplicaciones desarrolladas a medida.

Si tu software actual no tiene capacidad de integración vía API, desarrollamos conectores específicos. El costo de esa integración se incluye en el presupuesto del proyecto.