Sistema para empresas de análisis de datos e inteligencia artificial
Equipos de datos que construyen modelos y cuadros de indicadores para organizaciones.
El proyecto de datos de la exploración y preparación de los datos del cliente a la construcción del modelo, su evaluación, despliegue y monitorización.
Sin tarjeta de crédito: tu proyecto queda listo con el sistema completo en un minuto
Así llegará el tablero del sistema: columnas de flujo de trabajo y tarjetas iniciales que muestran los primeros pasos
¿Cómo fluye el trabajo en este sistema?
Cada proyecto comienza con una tarjeta en «Exploración», donde los científicos de datos comprenden las fuentes del cliente, su calidad y qué puede construirse realmente sobre ellas: ninguna promesa antes de esta fase. Luego «Preparación de datos» para limpiar las fuentes, unificarlas y construir los conjuntos de entrenamiento; suele ser la fase más larga y menos vistosa. Después «Modelo» para construir el modelo o el cuadro y probarlo; luego «Evaluación» con métricas de precisión documentadas que el cliente aprueba antes del despliegue; después «Despliegue» al entorno de producción; y finalmente «Monitorización» continua de la deriva del modelo y la degradación de su precisión al cambiar los datos.
El foro documenta las decisiones de los modelos: ¿por qué elegimos este algoritmo? ¿Con qué datos entrenamos? ¿Cuáles son los límites de confianza aprobados? Preguntas que el cliente hará seis meses después y cuya respuesta debe estar documentada. Finanzas gestiona los pagos de los proyectos por fases y las cantidades de los especialistas autónomos que se refuerzan en los picos. El chat es para la coordinación diaria, y los anuncios para lo que atañe a todos los proyectos: nuevas políticas de privacidad de datos o una actualización del entorno de trabajo compartido.
El líder de datos es dueño de la relación con el cliente y aprueba con él las métricas de «Evaluación» antes del despliegue; los científicos de datos ejecutan exploración, preparación y construcción de modelos y documentan sus decisiones en el foro; y los ingenieros de aplicación gestionan «Despliegue» y «Monitorización» y construyen las interfaces y las alertas. El traspaso entre fases se hace sobre la tarjeta: quien recibe encuentra datos, decisiones y mediciones adjuntos; no hay traspaso verbal en la ciencia de datos.
¿Quién hace qué?
Los roles operativos de este sistema y la responsabilidad de cada uno en el trabajo diario: asígnalos a tu equipo tal cual o adáptalos a vuestra realidad.
Líder de datos
Es dueño de la relación con el cliente y sus expectativas: aprueba las métricas de «Evaluación» antes del despliegue, resuelve las decisiones de modelos documentadas en el foro y revisa la calidad de lo que sale en nombre de la empresa.
Científicos de datos
Ejecutan «Exploración», «Preparación de datos» y «Modelo»: evalúan la calidad de las fuentes, construyen los modelos y documentan los supuestos y límites de confianza en la tarjeta.
Ingenieros de aplicación
Gestionan «Despliegue» y «Monitorización»: conectan los modelos a los sistemas del cliente, construyen las alertas de deriva y tratan la degradación del rendimiento antes de que la note el usuario.
Coordinador de proyectos
Sigue los plazos de las fases y sus pagos en Finanzas, coordina las reuniones de aceptación con el cliente y mueve las tarjetas entre columnas cuando se cumplen sus condiciones.
¿Qué se prepara para ti desde el primer día?
Unidades del sistema
- Tareas — Un tablero kanban con columnas de flujo de trabajo y tarjetas de ejecución
- Chat — El canal rápido de coordinación diaria del equipo
- Foro — Debates documentados en secciones organizadas: decisiones y conocimiento que nunca se pierden
- Anuncios — La voz oficial de la dirección: circulares y avisos que llegan a todos
- Vencimientos — El dinero interno con estricta privacidad: vencimientos, anticipos y gastos
Secciones del foro (4)
- Decisiones de modelosDocumentación de las elecciones de algoritmos, datos de entrenamiento y límites de confianza aprobados para cada modelo desplegado: la referencia ante cualquier pregunta posterior del cliente.
- Calidad de datosProblemas de fuentes descubiertos en los proyectos y cómo se trataron: lecciones que ahorran semanas a los próximos proyectos.
- Privacidad y gobernanza de datosPolíticas de tratamiento de los datos sensibles de los clientes, permisos, y qué está permitido trasladar y qué prohibido.
- Herramientas y técnicasEvaluación de librerías y herramientas nuevas de IA y las experiencias del equipo con ellas antes de adoptarlas en proyectos de clientes.
«Reglas de trabajo en este sistema» — Fijado en el foro
1) Ninguna promesa al cliente antes de «Exploración»: la calidad de los datos es quien determina qué puede construirse. 2) Todo modelo se documenta en la sección «Decisiones de modelos»: algoritmo, datos de entrenamiento y límites de confianza. 3) No hay despliegue sin la aprobación del cliente a las métricas de «Evaluación» por escrito en la tarjeta. 4) Los datos de los clientes no salen de los entornos de trabajo aprobados: prohibido copiarlos en equipos personales. 5) Todo modelo desplegado tiene una tarjeta de «Monitorización» con métricas de deriva definidas y alertas activadas. 6) Los pagos de proyectos y autónomos se imputan en Finanzas por sus fases acordadas.
Anuncio de bienvenida: «Bienvenidos al sistema de datos»
Desde hoy cada proyecto recorre una tarjeta de «Exploración» a «Monitorización», las decisiones de los modelos se documentan en el foro con sus motivos y límites, y no hay despliegue sin la aprobación escrita del cliente a las métricas de «Evaluación». Primer paso: registrar los proyectos en curso y documentar las decisiones de los modelos desplegados. Las políticas de privacidad de datos se publican aquí y obligan a todos.
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