Qué incluye un proyecto típico de una agencia de inteligencia artificial
Un proyecto típico de una agencia de inteligencia artificial (IA) va mucho más allá de “entrenar un modelo”. Suele ser un proceso estructurado, con fases claras, entregables definidos y participación conjunta entre la agencia y la empresa cliente.
A continuación se detalla, paso a paso, qué suele incluir un proyecto de IA profesional y qué puede esperar cualquier organización al contratar una agencia especializada.
1. Fase de descubrimiento y análisis inicial
La primera etapa marca la dirección de todo el proyecto. Aquí se alinea la tecnología con los objetivos de negocio.
1.1 Reunión de kick-off y definición de objetivos
En esta fase inicial normalmente se incluye:
Reuniones con las áreas clave del negocio (dirección, operaciones, marketing, TI, etc.).
Identificación de problemas o retos concretos que podrían beneficiarse de IA (por ejemplo: reducir tiempos de respuesta, automatizar tareas, mejorar predicciones).
Definición de objetivos medibles:
- Aumentar ventas X%.
- Reducir costes Y%.
- Disminuir tiempos de proceso Z%.
El resultado suele ser un documento de alcance donde se explican claramente el problema, la oportunidad y los indicadores de éxito.
1.2 Auditoría de datos y sistemas
La agencia de inteligencia artificial analiza el “estado real” de los datos y la infraestructura:
Qué datos existen y dónde se almacenan (CRM, ERP, hojas de cálculo, bases de datos, etc.).
Calidad de los datos (inconsistencias, valores faltantes, formatos).
Frecuencia de actualización y volumen.
Sistemas actuales con los que habrá que integrarse.
Este análisis permite determinar si el proyecto es viable con los datos actuales o si se requieren acciones previas (mejorar captura, limpiar bases, unificar fuentes, etc.).
1.3 Evaluación de viabilidad y propuesta de enfoque
Con la información anterior, la agencia suele:
Evaluar la viabilidad técnica y de negocio del proyecto.
Proponer un enfoque de solución (modelo predictivo, sistema de recomendación, chatbot, automatización, etc.).
Definir un alcance mínimo viable (PoC o MVP) para validar resultados en un plazo razonable.
El entregable típico es una propuesta técnica y económica detallada, alineada con los objetivos de la empresa.
2. Definición de la solución y roadmap del proyecto
Una vez aprobado el enfoque, se pasa a diseñar el “cómo” se implementará la inteligencia artificial.
2.1 Diseño funcional y casos de uso
En esta fase se concreta:
Qué usuario hará qué dentro de la solución (roles y flujos).
Qué decisiones o tareas apoyará la IA (por ejemplo: priorizar leads, predecir demanda, clasificar tickets).
Casos de uso específicos, priorizados según impacto y esfuerzo.
Suele generarse un documento funcional donde la empresa puede visualizar claramente qué hará el sistema una vez implantado.
2.2 Selección de tecnologías y arquitectura
La agencia de IA define:
Lenguajes y frameworks (por ejemplo, Python, frameworks de deep learning, plataformas de IA generativa).
Infraestructura (nube, on-premise, arquitectura híbrida).
Integraciones necesarias (APIs, conectores, servicios externos).
Se suele entregar un diagrama de arquitectura y una descripción de componentes, muy útil para el área de TI interna.
2.3 Plan de proyecto, tiempos y recursos
Por último, se establece un roadmap:
Fases del proyecto (descubrimiento, diseño, desarrollo, pruebas, despliegue).
Hitos y fechas clave.
Recursos implicados (equipo de la agencia y equipo del cliente).
Riesgos potenciales y plan de mitigación.
3. Preparación y gobierno de datos
Sin datos de calidad, no hay proyecto de inteligencia artificial que funcione bien. Por eso esta fase es crítica.
3.1 Recolección, integración y limpieza
La agencia suele encargarse de:
Conectar las distintas fuentes de datos.
Unificar formatos y estructuras.
Identificar y corregir errores, duplicados o valores anómalos.
En muchos proyectos, el esfuerzo más grande está precisamente en esta etapa.
3.2 Etiquetado y creación de variables (feature engineering)
Según el tipo de modelo, se realizan tareas como:
Etiquetar datos (por ejemplo, clasificar textos, valorar imágenes, marcar resultados correctos/incorrectos).
Crear nuevas variables a partir de las existentes (promedios, ratios, agregaciones temporales).
Construir conjuntos de entrenamiento, validación y prueba.
Este trabajo marca en gran medida el rendimiento final del modelo de IA.
3.3 Seguridad, privacidad y cumplimiento normativo
Cualquier agencia de inteligencia artificial seria incluye:
Revisión de cumplimiento legal (por ejemplo, RGPD u otras normativas de protección de datos).
Definición de políticas de acceso a los datos.
Medidas de anonimización o seudonimización cuando sea necesario.
4. Desarrollo y entrenamiento de modelos de IA
Con los datos preparados, comienza la parte más “visible” del proyecto: la construcción del modelo.
4.1 Prototipo, PoC o MVP
Antes de invertir en una solución completa, muchas agencias proponen:
Una prueba de concepto (PoC) o un producto mínimo viable (MVP).
Un experimento controlado para validar que el modelo aporta valor real.
El objetivo es reducir riesgo y demostrar resultados en un entorno limitado.
4.2 Entrenamiento, pruebas y optimización
El equipo técnico suele:
Probar distintos algoritmos y arquitecturas.
Ajustar hiperparámetros del modelo.
Comparar resultados con métricas tanto técnicas (precisión, recall, F1, etc.) como de negocio (impacto en ventas, reducción de tiempos).
Se documentan las versiones del modelo, los experimentos realizados y los resultados obtenidos.
4.3 Explicabilidad y validación con el negocio
Una parte importante es que el modelo sea comprensible para el equipo de negocio:
Explicación de factores clave que influyen en las predicciones.
Validación de resultados con expertos internos (por ejemplo, equipo comercial, operaciones, atención al cliente).
Ajustes basados en feedback, para que el modelo encaje con la realidad del día a día.
5. Integración con los sistemas existentes
Un proyecto típico de una agencia de inteligencia artificial no se queda en un notebook o en un informe: se integra con las herramientas que la empresa ya usa.
Entre las tareas habituales se incluyen:
Exponer el modelo a través de APIs para que otras aplicaciones lo consuman.
Integrarlo con CRM, ERP, plataformas de e-commerce u otros sistemas internos.
Automatizar flujos: por ejemplo, que una predicción dispare una alerta, una tarea o un cambio de estado en otro sistema.
El objetivo es que la IA se convierta en parte natural de los procesos diarios.
6. Puesta en producción, MLOps y monitorización
Llevar un modelo a producción implica mucho más que “darle al botón de desplegar”
6.1 Despliegue controlado
La agencia suele encargarse de:
Elegir la estrategia de despliegue (por ejemplo, despliegue gradual, pruebas A/B, entorno de staging).
Asegurar que el rendimiento del modelo en producción se mantiene dentro de lo esperado.
Configurar alertas ante errores o caídas del servicio.
6.2 Monitorización y mantenimiento
Un proyecto de inteligencia artificial profesional incluye:
Monitorización continua de calidad del modelo (deriva de datos, cambio en patrones, pérdida de precisión).
Ajustes y reentrenamientos periódicos.
Informes regulares al cliente sobre el estado del sistema y los resultados obtenidos.
Aquí entra en juego el concepto de MLOps: prácticas y herramientas para gestionar el ciclo de vida de los modelos.
7. Formación, adopción y gestión del cambio
Por muy potente que sea la solución, si las personas no la utilizan, el proyecto no tendrá impacto.
7.1 Formación a equipos internos
Las agencias de IA suelen ofrecer:
Talleres y sesiones de formación para usuarios finales.
Manuales y guías de uso de la herramienta.
Buenas prácticas para interpretar resultados y tomar decisiones basadas en ellos.
7.2 Acompañamiento en la adopción
Además, es habitual que se incluya:
Soporte en la fase inicial de uso (primeras semanas o meses).
Canales de soporte para resolver dudas.
Ajustes rápidos en función del feedback de los usuarios.
El objetivo final es que la inteligencia artificial se integre en la cultura de la organización como una herramienta habitual.
8. Entregables habituales en un proyecto de inteligencia artificial
Aunque cada agencia y cada proyecto son diferentes, suele existir un conjunto de entregables comunes:
Documento de estrategia y alcance del proyecto.
Análisis de datos y diagnóstico inicial.
Diseño funcional y casos de uso priorizados.
Diseño de arquitectura técnica.
Código y documentación técnica del modelo.
APIs o conectores para integración con otros sistemas.
Informes de resultados de PoC o MVP.
Manuales de usuario y materiales de formación.
Plan de mantenimiento y evolución del sistema de IA.
Contar con estos entregables ayuda a la empresa a entender qué se ha construido, cómo funciona y cómo puede evolucionar en el futuro.
Conclusión
En resumen, un proyecto típico de una agencia de inteligencia artificial no se limita al desarrollo de un modelo. Incluye una combinación de consultoría estratégica, ingeniería de datos, desarrollo de modelos, integración tecnológica, formación y acompañamiento continuo.
Cuando una organización conoce estas fases y entregables, puede evaluar mejor propuestas, comparar agencias y, sobre todo, asegurarse de que el proyecto de IA se traduce en resultados de negocio concretos.
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