Manifiesto operativo
Cinco principios que guían cada proyecto de Artificial Intelligence que entregamos
Antes de hablar de tecnología, preferimos hablar de compromisos. Cada sistema que construimos en Dynamic AI Innovation responde a una promesa verificable. Si un principio no se cumple, el proyecto no sale.
El dato manda, no la herramienta
Elegimos la arquitectura de modelo después de auditar los datos disponibles. Nunca al revés. Un cliente del sector logístico nos pidió una red neuronal profunda; tras analizar sus registros, un modelo de gradient boosting resolvió el problema con un 6 % más de precisión y un coste de infraestructura seis veces menor.
Explicabilidad por defecto
Todo modelo que desplegamos incluye un módulo de interpretación. Los equipos de negocio ven por qué el sistema recomienda algo, no solo qué recomienda. Esto reduce el tiempo de adopción interna a la mitad.
Retorno antes de escalar
Lanzamos un piloto acotado en ocho semanas. Si no genera retorno medible, no proponemos fase dos. Así de simple.
Propiedad del cliente sobre el modelo
El código, los pesos entrenados y la documentación técnica son del cliente. No retenemos dependencias artificiales. Si mañana quieren operar el sistema internamente o contratar a otro equipo, pueden hacerlo sin restricciones contractuales.
Sesgo auditado trimestralmente
Cada modelo en producción pasa una auditoría de sesgo cada tres meses. Documentamos las métricas de equidad y las compartimos con el equipo directivo del cliente en un informe de dos páginas, sin jerga.
«Nos sorprendió que el primer entregable fuera un informe de viabilidad honesto, no un presupuesto inflado. Eso nos convenció de seguir adelante.»
— Directora de operaciones, empresa de distribución alimentaria en Andalucía
Donde los datos se convierten en decisiones
Nuestro equipo trabaja desde Sevilla con clientes en toda España y Portugal. Cada proyecto comienza con una conversación sobre el problema real, no sobre la tecnología de moda.
Mapa de capacidades
No ofrecemos un catálogo genérico. Estas son las áreas donde hemos demostrado resultados concretos en los últimos tres años.
Predicción de demanda
Modelos de series temporales adaptados a estacionalidad local. Un distribuidor de bebidas redujo su excedente de stock un 22 % en cinco meses.
Procesamiento de lenguaje
Clasificación automática de correos, extracción de cláusulas contractuales y análisis de sentimiento en reseñas. Procesamos textos en español, inglés y portugués.
Visión por computador
Detección de defectos en líneas de producción, lectura automática de documentos escaneados y control de calidad visual en tiempo real.
Automatización de procesos
Integración de modelos de IA con flujos RPA existentes. El objetivo es eliminar tareas repetitivas sin reemplazar equipos humanos, sino liberarlos para trabajo de mayor valor.
Sistemas de recomendación
Motores personalizados para e-commerce, plataformas de contenido y catálogos B2B. Uno de nuestros clientes incrementó su tasa de conversión un 14 % en el primer trimestre tras la implantación.
Cómo trabajamos (sin rodeos)
Nuestro método no tiene nombre marketiniano. Es un proceso iterativo con tres fases claras y un criterio de salida en cada una.
Fase de diagnóstico
Dos semanas. Auditamos los datos disponibles, entrevistamos a los equipos que usarán el sistema y definimos una métrica de éxito concreta. Si los datos no son suficientes, lo decimos y proponemos un plan de captura antes de construir nada.
Fase de construcción
Entre cuatro y ocho semanas según complejidad. Entregamos un prototipo funcional con datos reales, no una demo con datos ficticios. El cliente prueba el sistema en su entorno antes de aprobar el despliegue.
Fase de operación
Monitorización continua durante los primeros seis meses. Ajustamos el modelo cuando los datos cambian. Formamos al equipo interno para que pueda operar el sistema de forma autónoma.
El equipo detrás del modelo
Somos once personas. Cinco ingenieros de machine learning, dos especialistas en datos, una diseñadora de producto, un ingeniero de infraestructura y dos consultores de negocio. No tenemos departamento de ventas. Cada proyecto lo presenta la persona que lo va a ejecutar.
Trabajamos desde Paseo Federico, 6, 41001 Seville, Andalusia, Spain. Recibimos visitas con cita previa.
¿Es la IA adecuada para tu problema?
No todos los problemas necesitan inteligencia artificial. Antes de invertir tiempo y dinero, responde estas preguntas.
¿Tienes datos históricos de al menos 12 meses? Un modelo necesita patrones. Sin datos suficientes, cualquier predicción es una apuesta.
¿Puedes definir qué significa "éxito" con un número? Si la métrica es difusa, el proyecto también lo será.
¿Hay alguien en tu equipo que usará el resultado? Un modelo sin usuario interno termina abandonado en tres meses.
¿Tu problema se resuelve con una hoja de cálculo bien hecha? Entonces no necesitas IA. Te lo diremos en la primera reunión y no cobraremos por ello.
Infraestructura y despliegue
Desplegamos modelos en la nube del cliente o en infraestructura propia según los requisitos de privacidad. Trabajamos con AWS, Google Cloud y Azure, pero también hemos montado soluciones on-premise para clientes del sector sanitario que no pueden sacar datos de sus instalaciones.
Cada despliegue incluye monitorización de drift: detectamos cuándo el modelo empieza a degradarse y lo reentrenamos antes de que el rendimiento baje del umbral acordado.
«El sistema de alertas que instalaron nos avisó de un cambio en el patrón de compra de nuestros clientes dos semanas antes de que lo detectáramos manualmente.»
— Director comercial, empresa de suministros industriales en MálagaPreguntas que nos hacen con frecuencia
¿Cuánto cuesta un proyecto típico?
No existe un proyecto típico. Un piloto de predicción de demanda puede costar entre 15.000 y 30.000 euros. Un sistema de visión por computador integrado en una línea de producción puede superar los 80.000. Damos un presupuesto cerrado después de la fase de diagnóstico, que tiene un coste fijo de 3.500 euros.
¿Trabajáis con empresas pequeñas?
Sí, siempre que el problema justifique una solución de IA. Hemos trabajado con empresas de 15 empleados y con corporaciones de más de 2.000. El tamaño importa menos que la calidad de los datos y la claridad del objetivo.
¿Qué pasa si el piloto no funciona?
Documentamos por qué no funcionó y qué haría falta para que funcionara. No cobramos fase dos si el piloto no alcanza la métrica acordada. En tres años, esto ha ocurrido dos veces: en ambos casos el problema era la calidad de los datos de origen, no el modelo.
¿Usáis modelos de lenguaje grandes tipo GPT?
Cuando tiene sentido, sí. Para clasificación de textos cortos o extracción de entidades, a menudo un modelo más pequeño y específico rinde mejor y cuesta una fracción. Evaluamos cada caso sin prejuicios tecnológicos.
Hablemos de tu proyecto
Si has llegado hasta aquí, probablemente tienes un problema concreto en mente. Cuéntanos lo básico y te respondemos en 48 horas laborables.
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Titular del sitio: Dynamic AI Innovation. Domicilio: Paseo Federico, 6, 41001 Seville, Andalusia, Spain. Contacto: +34 95 284 93 30. Los resultados descritos en casos de estudio son específicos de cada proyecto y no garantizan resultados idénticos en otros contextos. Dynamic AI Innovation no se responsabiliza de decisiones empresariales tomadas exclusivamente sobre la base de las recomendaciones de sus modelos de IA sin supervisión humana adecuada.