Coste del proceso
Reducir el desperdicio en personal, rutas y gasto de inferencia.
32%típicoCapacidades
Seis formas de reducir el coste operativo.
Pase el cursor por una ruta para destacarla. Haga clic para ver cómo se concreta el trabajo.
Fraude y fugas
Puntuar los eventos de riesgo en línea con la transacción, con un coste asignado a cada fallo.
0.79Inspección visual
Detectar defectos en la línea y cerrar el ciclo de revisión.
96.8%típicoCopilotos internos
Respuestas sobre sus documentos, con citas que una persona puede abrir.
0.94Scoring de decisiones
Una puntuación con interruptor de apagado, registro de auditoría y un responsable con nombre.
74.5%típicoDemanda e inventario
Reducir el exceso de stock, las roturas y las horas extra con una previsión que los planificadores sí usan.
2.7%Engineering canvas
Qué ocurre realmente dentro de un proyecto.
Seis etapas, en orden, siempre. Recórralas para ver las herramientas de cada una y lo que entregamos al cerrarla.
01 · Datos
¿Existe la señal?
Auditoría de fuentes, linaje, frescura y volumen. Antes de escribir un modelo respondemos si el problema se puede aprender con lo que existe.
- Python
- ClickHouse
- Kafka
- Airflow
01
Datos
Auditoría de fuentes, linaje, frescura y volumen. Antes de escribir un modelo respondemos si el problema se puede aprender con lo que existe.
- filas
- 1.842.031
- fuentes
- 6
- tasa de nulos
- 0,8%
Valores de ejemplo ilustrativos
resultado de la auditoría: informe de viabilidad + lista de carencias
02
Features
Feature engineering con paridad offline y online. Cada feature tiene un responsable, una definición y una garantía de frescura.
- features
- 247
- desviación de paridad
- 0,00%
- frescura
- 5 min
Valores de ejemplo ilustrativos
entrega: registro de features + contratos
03
Modelo
Primero el baseline, después iterar. Validación con origen móvil, experimentos registrados y una métrica acordada con usted antes de empezar a entrenar.
- experimentos
- 184
- mejor auc
- 0,913
- tiempo de entrenamiento
- 03:42:18
Valores de ejemplo ilustrativos
entrega: model card + registro de experimentos
04
Inferencia
Serving dentro de su presupuesto de latencia y coste. Artefactos versionados, despliegue blue/green y un rollback que se ha probado de verdad.
- p50
- 5ms
- p95
- 47ms
- rps
- 3.400
Valores de ejemplo ilustrativos
entrega: endpoint desplegado + runbook
05
Monitorización
Drift, calidad de datos y métricas de negocio en el mismo dashboard. Alertas asociadas a una acción, no solo a un umbral.
- drift psi
- 0,041
- disponibilidad
- 99,95%
- alertas / sem.
- 1,2
Valores de ejemplo ilustrativos
entrega: dashboards + enrutamiento de alertas
06
Impacto en el negocio
Medido frente a la métrica registrada de antemano, con el diseño del experimento fijado antes del lanzamiento para que el resultado signifique algo.
- mejora del kpi
- +18%
- variación de coste
- -32%
- recuperación
- 4,1 meses
Valores de ejemplo ilustrativos
entrega: informe de impacto + próximas apuestas
01 · Datos
¿Existe la señal?
Auditoría de fuentes, linaje, frescura y volumen. Antes de escribir un modelo respondemos si el problema se puede aprender con lo que existe.
- Python
- ClickHouse
- Kafka
- Airflow
- filas
- 1.842.031
- fuentes
- 6
- tasa de nulos
- 0,8%
Valores de ejemplo ilustrativos
02 · Features
¿Qué llega a ver el modelo?
Feature engineering con paridad offline y online. Cada feature tiene un responsable, una definición y una garantía de frescura.
- dbt
- Spark
- Feature store
- Great Expectations
- features
- 247
- desviación de paridad
- 0,00%
- frescura
- 5 min
Valores de ejemplo ilustrativos
03 · Modelo
¿Supera a un baseline honesto?
Primero el baseline, después iterar. Validación con origen móvil, experimentos registrados y una métrica acordada con usted antes de empezar a entrenar.
- PyTorch
- LightGBM
- Optuna
- MLflow
- experimentos
- 184
- mejor auc
- 0,913
- tiempo de entrenamiento
- 03:42:18
Valores de ejemplo ilustrativos
04 · Inferencia
¿Responde lo bastante rápido, siempre?
Serving dentro de su presupuesto de latencia y coste. Artefactos versionados, despliegue blue/green y un rollback que se ha probado de verdad.
- FastAPI
- Docker
- Redis
- Kubernetes
- p50
- 5ms
- p95
- 47ms
- rps
- 3.400
Valores de ejemplo ilustrativos
05 · Monitorización
¿Cómo sabremos cuándo falla?
Drift, calidad de datos y métricas de negocio en el mismo dashboard. Alertas asociadas a una acción, no solo a un umbral.
- Prometheus
- Grafana
- Tests PSI / KS
- Sentry
- drift psi
- 0,041
- disponibilidad
- 99,95%
- alertas / sem.
- 1,2
Valores de ejemplo ilustrativos
06 · Impacto en el negocio
¿Se movió la cifra acordada?
Medido frente a la métrica registrada de antemano, con el diseño del experimento fijado antes del lanzamiento para que el resultado signifique algo.
- Framework A/B
- CUPED
- Metabase
- Modelo de costes
- mejora del kpi
- +18%
- variación de coste
- -32%
- recuperación
- 4,1 meses
Valores de ejemplo ilustrativos
Entrega
Lo que puede exigirnos.
No resultados: esos dependen de sus datos. Estos son los compromisos de trabajo que figuran en cada contrato.
- 01
Una demo funcional cada semana
No un informe de estado. Algo que funciona, con sus datos, a partir de la segunda semana.
- 02
El repositorio vive en su organización desde el primer día
Usted es dueño del código, los pesos, los runbooks y el historial. Nada se retiene hasta la última factura.
- 03
Aceptación de cada hito antes de facturar
Cada hito tiene criterios de aceptación por escrito acordados de antemano. Usted da su conformidad y después facturamos.
- 04
Monitorización y rollback antes de la entrega
Un dashboard con la métrica que usted eligió, alertas de drift y un rollback que puede activar sin nosotros.
Defina el alcance de una de ellas.
La calculadora parte de las mismas plantillas.