Servicio 02
IA & modelos predictivos
Bogotá, Colombia
Automatizaciones Digitales

Pronósticos con la duda medida.

Modelos que anticipan precios, demanda y riesgo — y que dicen con cuánta confianza. La incertidumbre se mide; no se maquilla.

[ Qué resuelve ]

El problema,
no la herramienta

01

Un número solo no sirve para decidir

Decir "el precio será 320" sin decir cuánto puede desviarse no ayuda a nadie que tenga que firmar. Un intervalo calibrado sí: acota el riesgo con el que estás tomando la decisión.

02

Los promedios esconden lo que importa

Casi todo el costo de un año se concentra en unas pocas horas extremas. Un modelo que acierta el promedio y falla los picos es un modelo que no te sirvió el día que importaba.

03

El histórico está, pero nadie lo usa

Hay décadas de datos públicos disponibles y sin explotar. Traerlos, limpiarlos y convertirlos en una señal utilizable es la mitad del trabajo.

[ Cómo lo hacemos ]

El método,
en concreto

01

Traemos el dato de su fuente

Directo de la API oficial, no de un archivo que alguien exporta a mano. Si el dato no es reproducible, el modelo tampoco.

02

Separamos señal de ruido

Descomposición estacional y agrupamiento antes de modelar: entender qué mueve la serie evita modelos que memorizan en vez de aprender.

03

Cuantificamos la incertidumbre

Predicción conforme para producir intervalos con cobertura real, no barras de error decorativas.

04

Clasificamos los eventos raros

Los picos se modelan aparte, con cadenas de Markov para los regímenes. Es donde un modelo promedio siempre falla.

Con qué

PythonpandasLightGBMCadenas de MarkovPredicción conformeMSTLClusteringWeibullParquet
[ En la obra ]

Dónde se ve
funcionando

Proyectos reales de este servicio — el enlace lleva a su ficha en la obra.

[ Preguntas frecuentes ]

Lo que nos
preguntan

¿Cuántos datos necesito para que sirva?

Depende de la estacionalidad del fenómeno, pero como regla necesitas varios ciclos completos: para algo con estacionalidad anual, tres o cuatro años. Con menos se puede empezar, aunque el modelo dirá poco sobre lo que no ha visto todavía.

¿Qué significa que el intervalo esté calibrado?

Que si el modelo dice "80 % de confianza", en el 80 % de los casos el valor real cae dentro. Suena obvio y casi ningún modelo lo cumple: se logra con predicción conforme, validando la cobertura contra datos que el modelo nunca vio.

¿Esto aplica fuera del sector energía?

Sí. El método —traer el dato de su fuente, separar señal de ruido y cuantificar la incertidumbre— es el mismo para demanda de producto, riesgo de cartera o rotación de inventario. Lo que cambia son las variables, no el enfoque.

[ Los demás servicios ]

También
hacemos

[ ¿Tienes algo que debería estar corriendo solo? ]

Hablemos.

hablemos@digiautom.com

Respuesta en 24 horas · Bogotá D.C., Colombia

Escríbenos