El Machine Learning se ha consolidado como una disciplina clave dentro de las organizaciones, permitiendo extraer valor de sus datos mediante modelos que aprenden patrones y apoyan la toma de decisiones en base a la experiencia previa. Su aplicación abarca un gran rango de oportunidades con un impacto directo en el negocio, entre las que se encuentran procesos de detección de fraude, de segmentación de clientes, de predicción de demanda, la optimización de procesos o la automatización de decisiones.
En un entorno empresarial cada vez más dinámico y digitalizado, el Machine Learning se convierte en un habilitador estratégico para mejorar la eficiencia operativa, anticipar riesgos y generar ventajas competitivas sostenibles. Sin embargo, su adopción requiere superar retos técnicos, regulatorios y organizativos, como la interpretabilidad, la escalabilidad o la integración con sistemas existentes.
La evolución hacia enfoques más modulares y automatizados, apoyado en conceptos clave como la modelización por componentes, está transformando la forma en que las organizaciones desarrollan, validan y mantienen sus modelos, democratizando el acceso a técnicas avanzadas y acelerando su puesta en valor.
Nuestra práctica
En Management Solutions, contamos con una amplia experiencia en el desarrollo e implantación de técnicas de analítica avanzada, evolucionando desde una modelización tradicional a la integración de técnicas más avanzadas de Machine Learning que permiten maximizar el aprovechamiento del conocimiento latente en los datos.
Desde nuestra área de I+D, impulsamos la transformación hacia una modelización más eficiente, interpretable y escalable, mediante el desarrollo de metodologías y herramientas propias. Entre nuestras principales iniciativas destaca el ecosistema ModelCraft™, que integra dos soluciones complementarias:
- ModelCraft™, nuestra plataforma end-to-end de modelización por componentes, diseñada para simplificar e industrializar el ciclo completo de vida de los modelos.
- ModelCraft Library, una librería de Python/PySpark creada sobre componentes analíticos reutilizables y testados durante su desarrollo, que permite estructurar, estandarizar y acelerar el desarrollo, la validación y puesta en producción de modelos mediante pipelines robustos, reproducibles y auditables.
Ambas soluciones se complementan para ofrecer un enfoque integral de industrialización analítica, que permite a los equipos técnicos y de negocio desarrollar, validar y monitorizar modelos con total trazabilidad, control y eficiencia.
ModelCraft™ y ModelCraft Library pueden desplegarse tanto en cloud (AWS, Azure, GCP) como on-premise, aprovechando capacidades de computación distribuida, escalabilidad automática y filosofía open-source, por medio de una integración sencilla en la arquitectura corporativa existente.
Nuestra oferta de servicios
- Metodología de modelización por componentes y reutilización de código.
- Desarrollo y validación de modelos de Machine Learning supervisado y no supervisado.
- Automatización del ciclo completo de modelización (MLOps).
- Aceleración de proyectos de modelización.
- Despliegue flexible on-premise o cloud.
- Integración con las bases de datos y los sistemas existentes.
- Interpretabilidad de modelos y generación automática de documentación.
- Validación técnica y regulatoria (AI Act, XAI, ECB, EBA).
- Reducción del riesgo de modelo mediante trazabilidad y control.
- ModelCraft permite modelizar a usuarios no técnicos, gracias a su interfaz amigable no-code.