Sobre nuestros proyectos
No hay un precio fijo porque cada proyecto parte de un problema distinto. Dicho esto, un diagnóstico inicial de dos semanas cuesta a partir de 3.500 €. Un proyecto completo de análisis predictivo (incluyendo recogida de datos, entrenamiento de modelo, validación y despliegue) se mueve entre 15.000 y 45.000 €. Los proyectos de procesamiento documental suelen tener un coste recurrente mensual de entre 800 y 2.500 € una vez desplegados, porque incluyen mantenimiento y re-entrenamiento periódico del modelo. Antes de firmar nada te entregamos un presupuesto desglosado con hitos y pagos asociados a cada entrega parcial.
El diagnóstico dura entre dos y cuatro semanas. Después, la fase de desarrollo varía: un modelo de clasificación de texto sencillo puede estar listo en seis semanas, mientras que un sistema de predicción de demanda con múltiples fuentes de datos necesita de tres a cinco meses. Trabajamos en sprints de dos semanas y al final de cada sprint te mostramos resultados intermedios para que puedas dar feedback temprano.
No. La mayoría de nuestros clientes no tienen un departamento de ciencia de datos cuando empezamos a trabajar juntos. Lo que sí necesitamos es una persona en tu organización que conozca bien el proceso de negocio que queremos mejorar. Esa persona nos ayuda a entender qué datos existen, dónde están y qué decisiones se toman hoy con ellos. Todo lo técnico lo gestionamos nosotros, desde la infraestructura hasta el código.
Es lo más habitual. En ocho de cada diez proyectos, la primera fase consiste en limpiar y estructurar datos. Tenemos un proceso propio de auditoría de datos que identifica campos vacíos, duplicados, formatos inconsistentes y posibles sesgos. A veces descubrimos que los datos disponibles no son suficientes para el objetivo planteado; en ese caso te proponemos una estrategia de recogida de datos nuevos antes de construir ningún modelo. Preferimos decirte eso al principio que entregarte un modelo poco fiable tres meses después.
Trabajamos con servidores en la Unión Europea para cumplir con el RGPD. Normalmente desplegamos en Google Cloud (región europe-southwest1, que está en Madrid) o en AWS (eu-south-2, en Zaragoza). Si tu empresa tiene requisitos específicos de residencia de datos o necesita un despliegue on-premise, también lo hacemos, aunque el coste y los plazos aumentan. Todos los datos en tránsito y en reposo están cifrados con AES-256.
Sobre la colaboración
Asignamos un responsable de proyecto que es tu punto de contacto único. Esa persona organiza una reunión semanal de 30 minutos por videollamada donde repasamos avances, bloqueantes y próximos pasos. Usamos un tablero compartido en Notion donde puedes ver el estado de cada tarea en tiempo real. Si surge algo urgente entre reuniones, respondemos por correo o chat en menos de cuatro horas en horario laboral.
Sí, siempre. Antes de que nos envíes cualquier dato, firmamos un NDA bilateral. Nuestro modelo estándar cubre la confidencialidad de los datos, del modelo resultante y de cualquier información de negocio que compartamos durante el proyecto. Si tu departamento jurídico prefiere usar su propio modelo de NDA, lo revisamos y firmamos sin problema.
Sí. Nuestros contratos incluyen una cláusula de salida con un preaviso de dos semanas. Solo facturas las fases completadas y el trabajo proporcional de la fase en curso. Te entregamos todo el código y la documentación generados hasta ese momento. No aplicamos penalizaciones por cancelación anticipada.
Hemos trabajado con empresas de logística, distribución alimentaria, banca y seguros, y comercio electrónico. Eso no significa que solo aceptemos proyectos en esos sectores. Lo que importa es que el problema esté bien definido y que existan datos con los que trabajar. Si tu sector es nuevo para nosotros, dedicamos más tiempo a la fase de diagnóstico para entender las particularidades del negocio antes de proponer una solución técnica.
¿No encuentras tu pregunta?
Escríbenos a [email protected] o llama al +34 95 164 82 76. Respondemos en un máximo de dos días laborables.
Sobre la tecnología
Cuando tiene sentido, sí. Para tareas de clasificación de texto, extracción de entidades o resumen de documentos, usamos modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4 o Llama, a veces combinados con fine-tuning sobre datos del cliente. Pero no todo problema se resuelve con un LLM. Para predicción de series temporales, por ejemplo, usamos modelos estadísticos como Prophet o redes neuronales recurrentes que son más precisas y mucho más baratas de ejecutar. Elegimos la herramienta según el problema, no según la moda.
Tú. El contrato establece que la propiedad intelectual del modelo entrenado, los datos procesados y la documentación técnica pertenecen al cliente. Nosotros conservamos el derecho de reutilizar metodologías genéricas (no tus datos ni tu modelo específico) en otros proyectos. Si contratas mantenimiento mensual, seguimos teniendo acceso al modelo para actualizarlo, pero la propiedad sigue siendo tuya.
Definimos métricas de éxito antes de empezar a construir. En un proyecto de predicción de demanda, por ejemplo, medimos el error absoluto medio (MAE) comparado con el método que usabas antes. En un proyecto de clasificación documental, medimos la precisión y el recall sobre un conjunto de documentos de test que tú mismo validas. Si el modelo no supera el umbral acordado, iteramos sin coste adicional hasta dos rondas de mejora. Si después de eso no cumple, te devolvemos la parte proporcional del pago de esa fase.
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