Tu historial ya sabe lo que viene. Hay que preguntarle.

Depende de la pregunta. Para pronosticar ventas por producto, lo razonable es al menos un año de historial, mejor dos, para que el modelo vea temporadas. Para detectar clientes en riesgo, cientos de clientes con su historial de compras. Por eso antes de cotizar un modelo reviso tus datos en el Mapa de automatización: si no alcanzan, te lo digo y te digo qué empezar a guardar.

Sí. La mayor parte del trabajo de machine learning es juntar, limpiar y ordenar datos, no entrenar el modelo. Lo hacemos como parte del proyecto, no como un extra.

ChatGPT es muy bueno con texto, pero no conoce tu historial de ventas ni hace pronósticos confiables con él. Un modelo de machine learning se entrena con tus números y se mide contra lo que de verdad pasó. Muchas veces usamos los dos: el modelo calcula y la IA te lo explica en español.

Antes de ponerlo en uso lo probamos con meses que ya pasaron: el modelo predice sin ver la respuesta y comparamos contra lo que realmente ocurrió. Te enseño ese resultado, con sus errores, antes de que tomes una decisión con él.

Desde $85,000 más IVA, según la pregunta y el estado de tus datos, más una mensualidad desde $8,000 para reentrenar y monitorear el modelo. Siempre empieza con el Mapa de automatización, para no cobrarte un modelo que tus datos no pueden sostener.