IA e Inteligencia de Datos
Las soluciones de IA e ingeniería de datos de ECLACTRA™ llevan un modelo de un dato en bruto a una decisión de la que un negocio depende de verdad: aprendizaje automático, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural e IA generativa y agéntica, construidos sobre cimientos de ingeniería de datos y MLOps que mantienen un modelo en producción en lugar de atascado en un notebook.
10 capacidades, un único equipo responsable
Ve directamente a la capacidad que necesitas, o lee el pilar completo más abajo.
- IA y Ciencia de DatosDe una pregunta que nadie sabe responder a un modelo en producción respondiéndola.
- Ingeniería de Aprendizaje AutomáticoDesarrollo de modelos que sobrevive al contacto con datos reales.
- Visión ArtificialEnseñar a una cámara a captar lo que una persona pasaría por alto en la décima revisión.
- Procesamiento del Lenguaje NaturalEstructura a partir del texto que nadie tiene tiempo de leer.
- IA GenerativaSistemas con LLM que responden a partir de tus datos, no de la conjetura del modelo.
- IA AgénticaAgentes autónomos para las decisiones que son rutinarias, no para las que no lo son.
- Sistemas de RecomendaciónEl artículo adecuado delante de la persona adecuada, medido, no adivinado.
- Preparación de Datos e Ingeniería de VariablesEl 80% poco glamuroso del rendimiento de un modelo que nadie presupuesta.
- Ingeniería de Datos e Integración de SistemasDatos fiables, y sistemas que nunca se diseñaron para hablar entre sí haciéndolo de verdad.
- MLOps e Ingeniería de Plataforma de IALa capa poco glamurosa que decide si tus modelos sobreviven al contacto con producción.
IA y Ciencia de Datos
De una pregunta que nadie sabe responder a un modelo en producción respondiéndola.
La mayoría de los programas de IA se atascan entre el piloto que impresionó a todos y el sistema que alguien usa de verdad. Nuestra consultoría de IA y ciencia de datos cubre ambas mitades: el trabajo estadístico para demostrar que un modelo se gana su sitio, y la ingeniería para ponerlo donde cambia una decisión.
- Modelado predictivo y previsión construidos en torno a una decisión concreta
- Diseño de experimentos y evaluación honesta: líneas base, conjuntos de validación, análisis de errores
- Consultoría estadística sobre qué método encaja de verdad con los datos que tienes
- Interfaces de apoyo a la decisión, para que el resultado llegue a quien actúa sobre él
Cómo trabajamos
- Definir la decisión que el modelo debe cambiar, y cómo sabrás que lo ha hecho
- Prototipar contra datos reales, con una línea base que batir y un umbral de continuar/parar
- Llevar a producción, instrumentarlo y formar a tu equipo para operarlo
Ingeniería de Aprendizaje Automático
Desarrollo de modelos que sobrevive al contacto con datos reales.
La selección de algoritmos, el entrenamiento y el ajuste son una disciplina propia, separada de la plataforma que después ejecuta el modelo en producción. Nuestra práctica de ingeniería de aprendizaje automático construye y valida el modelo en sí -clásico y de aprendizaje profundo- antes de que llegue a MLOps.
- Selección de algoritmos comparada contra tus datos, no contra una tabla de clasificación
- Ajuste de hiperparámetros y validación cruzada integrados en cada entrenamiento
- Interpretabilidad del modelo y análisis de errores entregados junto al modelo
- Artefactos de modelo listos para el traspaso, con supuestos y límites documentados
Cómo trabajamos
- Establecer una línea base con el modelo más simple que podría funcionar
- Iterar sobre arquitectura y variables contra un conjunto de prueba reservado
- Entregar un modelo validado y el informe de evaluación que hay detrás
Visión Artificial
Enseñar a una cámara a captar lo que una persona pasaría por alto en la décima revisión.
Detección de objetos, inspección de calidad y OCR construidos para las condiciones en que operan de verdad tus cámaras -mala iluminación, movimiento, oclusión- no para un conjunto de datos de referencia limpio. Desplegado en hardware de borde donde una ida y vuelta a la nube es demasiado lenta para servir.
- Detección y clasificación de objetos ajustadas a condiciones reales de la instalación
- Inspección visual de calidad automatizada con seguimiento de la tasa de defectos
- Canales de OCR de documentos y de campo para papeleo no estructurado
- Despliegue en el borde para inferencia junto a la cámara sin dependencia de red
Cómo trabajamos
- Auditar el material grabado existente y la calidad del etiquetado antes de comprometerse a un modelo
- Entrenar y validar contra un conjunto reservado de tus propias cámaras
- Desplegar en el borde o la nube y monitorizar la deriva de precisión en las señales en vivo
Procesamiento del Lenguaje Natural
Estructura a partir del texto que nadie tiene tiempo de leer.
Clasificación, extracción de entidades y análisis de sentimiento sobre documentos, tickets y transcripciones de un volumen demasiado alto para la revisión manual, construidos como una disciplina distinta de la IA generativa, con evaluación contra una verdad de referencia etiquetada en lugar de una lectura subjetiva del resultado.
- Clasificación de documentos y tickets ajustada a tu taxonomía
- Extracción de entidades y relaciones a partir de texto no estructurado
- Análisis de sentimiento e intención a un volumen que ningún equipo puede leer a mano
- Evaluación contra una verdad de referencia etiquetada, no una comprobación subjetiva
Cómo trabajamos
- Definir la taxonomía y etiquetar una muestra representativa
- Entrenar y evaluar contra objetivos de precisión y exhaustividad que tú fijas
- Desplegar en el proceso que hoy hace esto a mano
IA Generativa
Sistemas con LLM que responden a partir de tus datos, no de la conjetura del modelo.
Sistemas con LLM anclados en recuperación, herramientas de redacción y copiloto, y canales de generación de contenido, construidos con citas a la fuente, revisión humana en los puntos de escalado que importan, y un banco de evaluación que detecta una regresión antes que tus usuarios.
- Generación aumentada por recuperación anclada en tus propios documentos y datos
- Herramientas de copiloto y redacción integradas en los flujos de trabajo existentes
- Banco de evaluación de prompts y salidas con pruebas de regresión
- Barreras de revisión humana en todo lo que sea de cara al cliente o de alto riesgo
Cómo trabajamos
- Acotar el caso de uso y los modos de fallo que de verdad importan
- Construir un prototipo anclado en recuperación contra documentos reales
- Lanzar con un banco de evaluación y una barrera de revisión humana en su sitio
IA Agéntica
Agentes autónomos para las decisiones que son rutinarias, no para las que no lo son.
Sistemas multiagente que ejecutan flujos de trabajo definidos y acotados -triaje, investigación, enrutamiento, conciliación- con aprobación humana integrada en cada punto de escalado, no añadida después de que un agente haga algo que no debía.
- Orquestación multiagente acotada a flujos de trabajo bien definidos y delimitados
- Barreras de aprobación por rol antes de cualquier acción irreversible o de alto riesgo
- Traza de razonamiento completa por decisión de agente, revisable a posteriori
- Rutas de parada de emergencia y de vuelta a un humano diseñadas desde el primer día
Cómo trabajamos
- Mapear el flujo de trabajo y trazar la línea de lo que un agente puede decidir solo
- Construir y probar el agente contra entradas adversas y casos límite
- Desplegar con monitorización y una ruta de escalado a un humano documentada
Sistemas de Recomendación
El artículo adecuado delante de la persona adecuada, medido, no adivinado.
Motores de personalización y recomendación construidos contra una métrica de negocio -conversión, retención, interacción- no solo una puntuación de similitud, con los problemas de arranque en frío y de bucle de realimentación tratados de forma explícita en lugar de descubiertos en producción.
- Recomendadores colaborativos y basados en contenido ajustados a tu catálogo
- Gestión del arranque en frío para usuarios y artículos nuevos
- Probados con test A/B contra una métrica de negocio definida, no solo precisión sin conexión
- Monitorización del bucle de realimentación y del sesgo de popularidad tras el lanzamiento
Cómo trabajamos
- Definir la métrica que el recomendador debe mover
- Construir y evaluar sin conexión contra datos históricos de interacción
- Probar con test A/B en producción e iterar sobre la variante perdedora
Preparación de Datos e Ingeniería de Variables
El 80% poco glamuroso del rendimiento de un modelo que nadie presupuesta.
Limpiar, unir y transformar datos en bruto en variables de las que un modelo pueda aprender de verdad, más los almacenes de variables y canales que mantienen coherentes los datos de entrenamiento y de servicio, para que la precisión en producción de un modelo deje de alejarse en silencio de su número sin conexión.
- Limpieza, deduplicación y normalización de esquemas a escala de canal
- Ingeniería de variables guiada por conocimiento del dominio, no solo por correlación
- Almacenes de variables que mantienen coherentes los datos de entrenamiento y de servicio
- Pruebas de calidad de datos que detectan una fuente rota antes que un modelo
Cómo trabajamos
- Auditar las fuentes en bruto por calidad, cobertura y riesgo de deriva
- Construir el canal de limpieza y de variables con pruebas en cada etapa
- Poner en marcha un almacén de variables que tu equipo de ML posea a partir de ahí
Ingeniería de Datos e Integración de Sistemas
Datos fiables, y sistemas que nunca se diseñaron para hablar entre sí haciéndolo de verdad.
Canales por lotes y en streaming hacia un almacén o lakehouse, y la capa de integración gobernada que sustituye a los frágiles scripts punto a punto que nadie quiere mantener, con pruebas de calidad, linaje y un catálogo, para que un número tenga una definición y un responsable.
- Canales por lotes y en streaming hacia un almacén o lakehouse que puedas consultar
- Una capa de integración gobernada que sustituye conexiones punto a punto frágiles
- Pruebas automáticas de calidad de datos, comprobaciones de frescura y linaje extremo a extremo
- Un catálogo con propiedad clara, para que una métrica tenga una definición y un responsable
Cómo trabajamos
- Mapear las fuentes, los consumidores y los números sobre los que la gente ya discrepa
- Construir los canales y la capa de integración con pruebas de calidad desde el primer día
- Traspasar una plataforma documentada con responsables designados para cada conjunto de datos
MLOps e Ingeniería de Plataforma de IA
La capa poco glamurosa que decide si tus modelos sobreviven al contacto con producción.
Un modelo que no puede reentrenarse, versionarse, revertirse ni explicarse es un pasivo con buenos números de precisión. Nuestra consultoría de MLOps construye la plataforma que hay debajo de tus modelos: entrenamiento reproducible, un registro, barreras de evaluación y monitorización de deriva.
- Registro de modelos y canales de entrenamiento reproducibles con linaje completo
- CI/CD para modelos: barreras de evaluación automáticas antes de producción
- Monitorización de deriva, calidad y coste sobre el tráfico de inferencia en vivo
- Almacenes de variables e infraestructura de servicio dimensionados a la carga real
Cómo trabajamos
- Auditar cómo llegan hoy los modelos a producción y dónde se esconden los pasos manuales
- Poner en marcha el registro, los canales y las barreras de evaluación en torno a tu trabajo actual
- Entregar una plataforma que tus ingenieros de ML posean, con guías para los modos de fallo
Las plataformas que hay detrás de este pilar
Los proyectos de este pilar se entregan sobre plataformas con nombre que construimos y operamos, no sobre un stack nuevo cada vez.
Synapse AI™
Enterprise Intelligence PlatformThe knowledge and agent layer that turns enterprise data into action.
Trajector Analytics™
Business Intelligence PlatformForecasting, analytics, and dashboards built around a decision.
PróximamenteLos otros 5 pilares
La mayoría de los proyectos se apoyan en más de uno: están construidos como un solo stack, no como seis prácticas separadas.
SIG e Inteligencia Espacial
Una imagen operativa en vivo, GeoIA sobre ella y las herramientas de campo para actuar según lo que muestra.
6 capacidadesInnovación de Producto
De una idea validada a un producto lanzado, y la ingeniería de plataforma que le permite escalar.
5 capacidadesTecnologías Inmersivas
Simulación, superposiciones de campo y sesiones espaciales compartidas para un trabajo que sale caro si sale mal.
6 capacidadesDirección Fraccional
Directivos con nombre y apellidos, integrados y responsables, ajustados a la carencia de liderazgo que de verdad te está costando dinero.
4 capacidadesTecnologías Emergentes
La capa de plataforma, infraestructura y tecnología de frontera que hay debajo de todo lo demás que construimos.
4 capacidadesIA e Inteligencia de Datos: las preguntas que surgen primero
¿No encuentras lo que buscas? Pregúntanos
¿Necesitamos una plataforma de datos antes de poder hacer IA?
No una terminada, pero sí necesitas que las fuentes de las que depende el modelo sean fiables. La ingeniería de datos y el MLOps son capacidades dentro de este pilar precisamente porque la mayoría de los programas de IA estancados son en realidad programas de datos estancados: construimos las dos cosas juntas en lugar de esperar a una.
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