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Equipo discutiendo metodología IA con pizarras

Metodología propia IA.

Antes, los analistas cazaban señales inflacionarias a mano, repasando informes y gráficas durante semanas. Ahora, el sistema IA traza rutas invisibles entre datos oficiales, alternativos y sectoriales, combinando estadística tradicional y aprendizaje automático. El método se revisa en ciclos: nada se da por sentado y cada alerta se valida antes de mostrarse. La transparencia y el escepticismo estructuran cada decisión, porque incluso el mejor algoritmo puede equivocarse.
  1. 01

    Recopilación de datos

    Recopilamos datos de fuentes oficiales y alternativas, asegurando integridad, trazabilidad y variedad contextual para alimentar el sistema.

  2. 02

    Preprocesamiento técnico

    Aplicamos preprocesamiento avanzado: limpieza, normalización y creación de variables sintéticas para reducir sesgos y potenciar señales incipientes.

  3. 03

    Modelado e inferencia

    Desplegamos modelos IA explicables (no cajas negras), combinando series temporales, clustering y lógica probabilística adaptativa.

  4. 04

    Validación y revisión

    Validamos señales cruzando modelos y fuentes, documentando límites y revisando resultados con expertos. No hay automatismos ciegos.

Proceso técnico paso a paso

El proceso prioriza la calidad de los datos, la interpretabilidad y la revisión humana para evitar automatismos y errores recurrentes.
1

Selección y evaluación de datos

Identificamos fuentes de datos oficiales, alternativos y sectoriales; evaluamos su calidad y frecuencia antes de integrarlas. El objetivo es construir una base sólida que no dependa de una sola visión del mercado.
2

Preprocesamiento y enriquecimiento

Transformamos los datos: aplicamos limpieza avanzada, homogeneización y creamos variables sintéticas para detectar patrones que podrían pasar inadvertidos en análisis convencionales.
3

Modelado y ajuste iterativo

Entrenamos modelos IA explicables, ajustando parámetros con ciclos iterativos y revisiones humanas. Aquí no hay algoritmos opacos: todo resultado viene acompañado de su lógica y limitaciones.
4

Validación, revisión y documentación

Contrastamos señales con expertos y múltiples modelos; documentamos cada decisión y revisamos el rendimiento periódicamente para evitar sorpresas y sesgos de automatización.

Línea temporal metodológica

Desde la recopilación de datos hasta la automatización de alertas, el flujo evoluciona por iteraciones y revisiones constantes.

  1. 2021

    Recopilación y selección de datos

    El sistema comienza rastreando datos públicos y alternativos, identificando variables relevantes para el contexto español y europeo.

    01 / 06
  2. 2022

    Preprocesamiento inicial

    Se implementan rutinas automáticas de limpieza y transformación, generando una base homogénea y lista para modelización.

    02 / 06
  3. 2022

    Primeros modelos IA auditables

    Se despliegan los primeros modelos IA explicables, integrando lógica probabilística y series temporales multivariantes.

    03 / 06
  4. 2023

    Validación cruzada y revisión

    Se establecen ciclos de validación cruzada con expertos humanos, documentando revisiones y ajustando parámetros.

    04 / 06
  5. 2024

    Visualización y reporting dinámico

    Se amplía la integración con plataformas de visualización, permitiendo a los usuarios explorar señales y patrones de manera intuitiva.

    05 / 06
  6. 2025

    Automatización de alertas

    Se automatizan alertas y se integran nuevos sectores, mejorando la cobertura y anticipación de señales emergentes.

    06 / 06

Integraciones técnicas clave

La integración con fuentes oficiales, plataformas de análisis IA y herramientas de visualización permite un enfoque multidimensional y riguroso.

Datos oficiales

INE España

Proveemos datos macroeconómicos oficiales para calibrar y validar los modelos.

Datos alternativos

Eurostat

Integramos indicadores paneuropeos y datos de precios sectoriales actualizados.

Plataforma análisis
H2O.ai

Utilizamos esta plataforma para entrenar y desplegar modelos IA explicables.

Visualización

Tableau

Facilita la exploración visual y el reporte dinámico de señales y patrones detectados.

Alertas y gestión

Slack

Automatizamos notificaciones de señales emergentes para equipos y usuarios clave.

Fuentes sectoriales
Bases sectoriales

Añadimos bases de datos privadas para captar matices en segmentos industriales específicos.