SERVICIO / DATA SCIENCE & IA / 2026
Machine learning e IA aplicada al negocio

Datos que se convierten en decisiones.

Modelos predictivos, agentes conversacionales y dashboards que transforman información compleja en insights accionables. Cada solución, diseñada para tu operación real.

Conoce nuestros servicios
/ QUÉ OFRECEMOS

Inteligencia sobre tus datos.

Construimos soluciones de Data Science & IA que convierten información en decisiones medibles, con foco en impacto real de negocio.

01

Modelos Predictivos

Modelos de machine learning para anticipar comportamientos, segmentar audiencias y detectar patrones ocultos en tus datos.

Series temporales Clasificación Recomendación Detección de anomalías
02

Agentes de IA

Asistentes conversacionales conectados a tus sistemas, capaces de responder consultas de negocio y automatizar procesos con contexto real.

NLP Chatbots RPA Integración multi-canal
03

Dashboards & Reportes

Visualizaciones interactivas y reportes automatizados que conectan tus fuentes de datos y hacen visibles los KPIs que importan.

Power BI Tiempo real KPIs de negocio Múltiples fuentes
04

Análisis Exploratorio

Evaluamos tus datos y objetivos para diseñar la estrategia analítica correcta: qué medir, cómo modelarlo y qué decisión habilita.

EDA Data profiling Feature engineering
05

Desarrollo & Despliegue

Construimos e implementamos modelos productivos, con pipelines reproducibles y monitoreo continuo del rendimiento.

Python TensorFlow Scikit-learn MLOps
06

Optimización Continua

Monitoreamos y reentrenamos los modelos para mantener la precisión y adaptarnos a cambios en los datos y el negocio.

Retraining Drift monitoring A/B testing
/ CÓMO TRABAJAMOS

De los datos a la decisión.

Un proceso iterativo y medible que va desde la exploración inicial hasta el modelo productivo en tu operación.

VISTA 01

Correlación y segmentación

Analizamos relaciones entre variables y agrupamos comportamientos similares para descubrir segmentos accionables: qué clientes se parecen, qué productos van juntos, qué patrones se repiten.

  • →Clustering K-Means y jerárquico
  • →Regresión y análisis multivariable
  • →Visualizaciones interpretables
  • →Segmentos exportables al CRM
app.pixelnomad.mx/models
Correlación & Segmentación PEARSON MATRIX · K-MEANS · N=1,842 LIVE MODEL R² = 0.87 Matriz de correlación PEARSON · 5 FEATURES revenue tenure freq ticket sessions revenue tenure freq ticket sessions 1.00 0.68 0.82 0.55 0.71 0.68 1.00 0.45 -0.23 0.38 0.82 0.45 1.00 0.31 0.89 0.55 -0.23 0.31 1.00 -0.18 0.71 0.38 0.89 -0.18 1.00 CORRELACIÓN -1.0 0 +1.0 TOP CORRELACIONES ▸ freq ↔ sessions 0.89 Segmentos detectados K-MEANS · K=3 SEGMENTO A High Value 32% 590 usuarios · $842 ticket SEGMENTO B Regular 38% 700 usuarios · $284 ticket SEGMENTO C Churn Risk 30% 552 usuarios · $128 ticket SILHOUETTE 0.74 · INERTIA 128.4 · UPDATED 2M AGO
EN PRODUCCIÓN
VISTA 02

Distribuciones & outliers

Detectamos comportamientos atípicos y comparamos distribuciones entre grupos para responder preguntas de negocio con evidencia: dónde está la variabilidad, qué segmento se comporta distinto.

  • →Detección automática de outliers
  • →Comparativos por dimensión
  • →Alertas por umbrales de negocio
  • →Reportes ejecutivos exportables
app.pixelnomad.mx/insights
Distribución de Ventas · outlier detection BOX PLOT + IQR RULE · N=1,284 · Q3 2026 4 OUTLIERS µ $22.4 σ $8.4 Distribución por día BOX PLOT · 5 GRUPOS $0 $15 $30 $45 $60 LUN n=248 MAR n=256 MIÉ n=261 JUE n=274 VIE n=245 UPPER FENCE · $52 LEYENDA Cat. A Cat. B Outlier Fence IQR $12.8 Q1 $16.2 · Q3 $29.0 Outliers detectados TUKEY · 1.5 × IQR MIÉ · 24 JUN $58.30 +2.9σ flash sale VIE · 12 JUL $61.80 +3.2σ campaña ADS JUE · 18 JUL $54.10 +2.4σ B2B pedido DENSIDAD · KDE µ outliers $0 $30 $65 SKEW 0.42 · KURT 3.18 · SHAPIRO p=0.03 · ALERTS ACTIVE
EN PRODUCCIÓN
VISTA 03

Precisión medible

Cada modelo que entregamos viene con métricas claras: cuánto mejora respecto al baseline, dónde acierta y dónde falla. Sin cajas negras, sin promesas vagas.

  • →Benchmark contra baseline actual
  • →Métricas por segmento
  • →Explicabilidad (SHAP, feature importance)
  • →Monitoreo de drift en producción
app.pixelnomad.mx/metrics
Model Performance · v2.4 EVALUADO 22.07.2026 · TEST SET · 2,458 SAMPLES DEPLOYED NO DRIFT · 7D MEJORA EN PRECISIÓN +87% VS. BASELINE ANTERIOR Superior en 4 de 5 segmentos ACCURACY 94.2% ▲ +12.4pts vs baseline F1 SCORE 0.91 ▲ +0.18 vs baseline Feature Importance TOP 5 · SHAP VALUES recency 0.34 frequency 0.26 avg_ticket 0.19 tenure_days 0.13 channel 0.08 MODEL v2.4 · XGBOOST · RETRAINED 3D AGO
EN PRODUCCIÓN
STACK / DATA SCIENCE

Tecnologías que usamos

LenguajesPython · R · SQL
Machine LearningScikit-learn · XGBoost
Deep LearningTensorFlow · PyTorch
NLP / AgentesLangChain · LLMs
VisualizaciónPower BI · Plotly
MLOpsMLflow · Docker · AWS
/ HABLEMOS

¿Listo para transformar
tus datos en decisiones?

Cuéntanos qué necesitas medir, predecir o automatizar. Diseñamos juntos la solución de Data Science e IA que tu operación necesita.

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