IA/ML

Cuando busca servicios de desarrollo personalizados de inteligencia artificial o aprendizaje automático, quiere la ventaja de la zona cercana. DevOcho puede ahorrarle entre un 40 y un 60% en talento increíble e incluso mejor, trabajamos en la zona horaria del Este.

Para ti significa:

• Los correos electrónicos y los mensajes de Slack se responden cuando los envías.
• Tu presupuesto llega el doble tan lejos.
• Puedes ampliar o reducir según las necesidades de tu negocio (ofrecemos un contrato de mes a mes)

Creemos que hay 5 cosas que nos distinguen:

1. Proceso comprobado - Tenemos un sistema para construir aplicaciones que llamamos “El Camino DevOcho” que es rápido, eficaz y que ofrece consistentemente un gran software.
2. Equipo completo - Ofrecemos equipos Scrum completos con todas las personas/habilidades necesarias para completar tu proyecto (Maestros Scrum, Diseñadores UI/UX, Automatización de QA, Desarrolladores de Software, Científicos de Datos e Ingenieros de Aprendizaje Automático, y DevOps)
3. Ventaja Horaria - Trabajamos en la Zona Horaria del Este, por lo que estamos disponibles durante el día para clientes con sede en los Estados Unidos.
4. Programa de capacitación - Nuestro personal realiza un programa de capacitación intensivo
5. La asequibilidad – Contratar desarrolladores cerca de casa ofrece una ventaja de coste de entre un 40 y un 60%.

La realidad de estos dos términos es que las definiciones siguen moviéndose. Los equipos de marketing prefieren hacer que las cosas suenen más grandes (y más valiosas, por lo tanto más caras) para que sigan aumentando el listón de lo que cumple el estándar de IA. Técnicamente, la IA es el paraguas para cualquier máquina que demuestre inteligencia. Esto significa que no es solo un dispositivo mecánico que repite las mismas operaciones independientemente de la situación. En informática, hemos definido una serie de enfoques y algoritmos que definimos como IA. Si un ordenador en un coche utiliza uno de estos enfoques, técnicamente el fabricante del coche puede decir que el coche es impulsado por IA.

En términos generales, en este momento, en 2026, "IA" normalmente se refiere al "pensamiento de la máquina" y a la realización de una tarea y mantenemos la vara más cerca de la capacidad humana. Por ejemplo, preguntar a ChatGPT una pregunta, que Grok genere una imagen o pedirle a Gemini que escriba algún código. "Aprendizaje automático" normalmente se refiere a modelos estadísticos altamente personalizados que pueden clasificar datos.

Aquí hay algunos términos y definiciones que querrás conocer al trabajar con científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático.

• El Aprendizaje Automático (ML) - Un subconjunto de la inteligencia artificial donde los algoritmos aprenden patrones de los datos para hacer predicciones o decisiones, sin ser programados explícitamente para cada tarea. Los ingenieros de ML construyen y despliegan estos sistemas.
• Aprendizaje Supervisado - Un tipo de ML donde los modelos se entrenan con datos etiquetados (características de entrada asociadas con salidas correctas), común para tareas como clasificación o regresión.
• Aprendizaje no supervisado - ML sobre datos no etiquetados, donde el modelo encuentra patrones o estructuras ocultas, por ejemplo, agrupar clientes similares.
• Aprendizaje por Refuerzo - Un enfoque de ML donde un agente aprende interactuando con un entorno, recibiendo recompensas o penalizaciones para maximizar objetivos a largo plazo (por ejemplo, IA de juegos o robótica).
• Aprendizaje Profundo - Un subconjunto del ML que utiliza redes neuronales con muchas capas para modelar patrones complejos, impulsando avances en el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la IA generativa.
• Red neuronal - Un modelo computacional inspirado en el cerebro, que consiste en nodos interconectados (neuronas) que procesan datos en capas.
• La ingeniería de características - el proceso de seleccionar, transformar o crear nuevas características a partir de datos brutos para mejorar la precisión del modelo.
• Conjuntos de entrenamiento/validación/prueba - Dividir los datos en: entrenamiento (para ajustar el modelo), validación (para ajustar los hiperparámetros) y prueba (para evaluar el rendimiento final). Previene el sobreajuste.
• Implementación/Inferencia del Modelo – Poner un modelo entrenado en producción para realizar predicciones en tiempo real (inferencia) sobre nuevos datos, a menudo involucrando escalabilidad y monitoreo.

DevOcho contrata a los mejores científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático en la República Dominicana y los capacita en nuestro proceso propietario DevOcho Way para asegurar que tu proyecto tenga la mayor probabilidad de éxito.

Trabajamos muy duro para asegurarnos de que estés encantado. Incluso ofrecemos una garantía de devolución de dinero de 30 días sin riesgo durante los primeros 30 días y un contrato mensual si no estás satisfecho con la calidad de nuestro trabajo.

Desde tu lado, es un proceso sencillo:

1. Primero, comenzamos con una Llamada de Descubrimiento para conocer tus objetivos, presupuesto y cronograma.
2. Entonces desarrollamos una estrategia que incluye a las personas adecuadas y el modelo de compromiso adecuado (un equipo dedicado o una declaración de trabajo basada en proyectos).
3. Iniciamos nuestro proceso del Camino DevOcho.