IA y programación

Cuando el software estándar no se ajusta, escribimos la pieza que falta. Creamos y operamos WeavyAudio, una plataforma de música con su propio proceso de producción, así que sabemos lo que hace falta para que el software personalizado siga funcionando mucho después del lanzamiento. Los proyectos van desde un simple script de integración hasta plataformas web completas, y escribimos código que otro desarrollador pueda retomar más adelante.

• Aplicaciones web y móviles personalizadas – portales, herramientas internas y aplicaciones para clientes.
• Integración de API – conecte su tienda, CRM, contabilidad y herramientas de envío.
• Automatización con IA y chatbots – respondan preguntas frecuentes y automaticen el trabajo repetitivo.
• Análisis de datos con IA y paneles de Looker Studio – convierta sus datos en decisiones.
• Scripts en Bash y automatización de servidores para entornos Linux.

Cómo elegir herramientas de inteligencia artificial para una tarea del negocio

La solución de IA adecuada depende de la tarea, de los datos y de cómo se manejan los errores, no de qué modelo sea noticia este mes. Normalmente elegimos entre tres enfoques:

Implementación de modelos de IA para análisis de texto y de datos

• Modelos de lenguaje alojados mediante una API. Rápidos de poner en marcha y muy buenos para leer, resumir y redactar texto. Adecuados cuando el proveedor puede procesar los datos bajo un acuerdo comercial.
• Modelos de pesos abiertos en su propia infraestructura. Requieren más configuración y hardware, pero los datos no salen de los sistemas que usted controla.
• Algoritmos clásicos de aprendizaje automático. Para pronosticar ventas, calificar clientes potenciales o detectar transacciones inusuales en tablas de números, métodos como la regresión y los conjuntos de árboles de decisión suelen ser más precisos, más ligeros de ejecutar y más fáciles de explicar que las redes neuronales.

Lenguajes de programación para IA y el resto de la pila tecnológica

La mayor parte de nuestro trabajo de programación de IA se hace en Python, que tiene el conjunto más completo de bibliotecas de datos y aprendizaje automático, con TypeScript o PHP cuando el resultado debe vivir dentro de una aplicación web o una tienda. Los scripts en Bash y las tareas programadas se encargan de la parte de fondo en los servidores Linux: obtener datos, ejecutar modelos durante la noche y entregar los resultados donde las personas los usan. Escribimos código que otro desarrollador pueda mantener, con pruebas para las partes que importan.

Seguir las tendencias de la tecnología de IA sin empezar de nuevo

Los modelos mejoran y cambian rápidamente. Diseñamos los proyectos para que el modelo pueda cambiarse sin reescribir la aplicación: las instrucciones y los ajustes se guardan en la configuración, un pequeño conjunto de casos de prueba reales permite comparar el modelo anterior con el nuevo, y los registros muestran cómo cambian las respuestas. Cuando un modelo más nuevo da mejores resultados con sus propios ejemplos, el cambio pasa a ser una actualización planificada y no un proyecto nuevo.

El análisis de datos como punto de partida

Muchos proyectos útiles empiezan con el análisis de datos y no con la automatización: averiguar qué productos, clientes o canales generan realmente resultados antes de decidir qué automatizar. Ese trabajo previo también muestra si sus datos están lo bastante completos para que cualquier herramienta de IA pueda confiar en ellos.

Servicios relacionados: análisis de datos con IA, automatización con IA y chatbots y WeavyAudio, una plataforma de música que creamos y operamos.