Antes de iniciar
un proyecto de I+D.

Proyectos de empresas y administraciones que necesitan desarrollar modelos de machine learning, analizar datos con rigor o integrar sistemas de IA con requisitos de operación. Por ejemplo, prever demanda, estudiar fallos de equipos o planificar recursos bajo restricciones. Si existe incertidumbre sobre la solución técnica, el alcance incluye I+D; si el método es conocido, puede ser un trabajo de desarrollo e ingeniería. No hace falta partir de una hipótesis de investigación para conversar con nosotros.

Reservamos periodos que el entrenamiento no ha visto y reconstruimos qué datos estaban disponibles al predecir. Comparamos errores por horizonte y segmento con una referencia sencilla. Después comprobamos latencia, entradas tardías y respuesta ante fallos. Una buena métrica fuera de producción no demuestra que el servicio llegue a tiempo ni que siga siendo fiable.

Partimos del problema público, de las personas que utilizarían el resultado y de las fuentes autorizadas. Definimos una prueba con criterios de aceptación y revisamos las condiciones del reto: entregables, datos, derechos de uso e integración. El sistema puede apoyar una valoración o una planificación; la responsabilidad de la decisión permanece en el órgano competente.

El alcance puede incluir el protocolo de evaluación, código y configuraciones, versiones de los datos permitidos, análisis de errores e interfaces de integración. Antes de empezar se acuerdan derechos de uso, dependencias y documentación. La transferencia permite reproducir y revisar el resultado; desplegarlo y mantenerlo requiere condiciones de operación definidas.

Basta una descripción del proceso, las fuentes disponibles y las restricciones. No envíes documentos confidenciales ni datos personales sensibles. El acceso a una muestra se acuerda después, con finalidad, permisos y condiciones de conservación.

Podemos acotar el trabajo a una parte del sistema: evaluar un modelo, revisar el conjunto de datos, comparar una arquitectura o preparar su integración. Necesitamos conocer la referencia actual, las interfaces y las restricciones. El reparto de responsabilidades y las condiciones de entrega se definen con el equipo receptor.

Se decide si el resultado justifica la integración. Ese paso requiere pruebas de carga, monitorización del error, tratamiento de fallos y responsables de intervención. El mantenimiento y el reentrenamiento se acuerdan por separado; no se dan por incluidos ni resueltos porque un experimento haya funcionado.

La ficha de EXIST 2026 enlaza el paper, el código y los resultados oficiales. Explica qué configuraciones se compararon y dónde el sistema no rindió bien. Es evidencia de ese experimento, no una garantía de rendimiento en otro problema.

Antes de conectar fuentes acordamos finalidad, permisos, conservación y entorno de ejecución. Revisamos qué información recibe cada proveedor y qué queda en registros o exportaciones. Si los datos deben permanecer en un entorno autorizado, esa restricción forma parte de la arquitectura y de las pruebas. No es posible prometer seguridad absoluta por elegir nube privada o ejecución local.

El alcance distingue desarrollo del modelo, investigación cuando sea necesaria, integración y mantenimiento. Se acuerdan entregables por etapas, datos, plazos y límites de cómputo. Una línea de I+D añade ensayos y criterios para decidir si continuar. La mejora se mide durante la evaluación con las condiciones del proyecto; no se fija un porcentaje de antemano ni se presupone que un prototipo esté listo para producción.