Explicabilidad Auditable & Modelos sin Cajas Negras
Algoritmos de Alta Precisión
Modelos supervisados —XGBoost, LightGBM, Random Forest— para predicción de demanda y scoring de riesgo. PINNs solo cuando la física del proceso es conocida y el histórico es escaso, como desgaste de revestimientos o curvas de carga.
Descomposición de Atribución
Atribución transparente de factores de riesgo y variables operacionales mediante SHAP (Shapley Additive exPlanations), con reportes listos para auditoría regulatoria y trazabilidad de cada predicción individual del modelo.
Infraestructura de Datos
Data Lakehouses sobre Apache Iceberg, Polars y DuckDB, con streaming continuo vía Kafka/Redpanda. Feature Stores Feast unificadas, contratos de datos, linaje a nivel de columna y monitoreo de deriva.
Por qué no usamos un modelo de frontera donde gana un XGBoost
En datos tabulares —scoring de riesgo, mantenimiento predictivo, detección de fraude— el gradient boosting sigue superando a los LLM en precisión, a una fracción del costo, y con atribución de features auditable vía SHAP. Usamos un modelo de frontera cuando el problema requiere razonar sobre texto no estructurado o encadenar herramientas; lo evitamos cuando un árbol de decisión bien entrenado resuelve lo mismo con menos superficie de error y menor costo de inferencia.
Reportabilidad Ejecutiva
Un modelo predictivo que nadie mira a tiempo no cambia ninguna decisión. La capa de reportabilidad se monta sobre el mismo Data Lakehouse que sostiene los modelos, con un único linaje entre el dato, la predicción y el reporte que llega al directorio.
Dashboards Ejecutivos en Tiempo Real
Capa de visualización sobre el Data Lakehouse —Apache Superset o Metabase, según la pila del cliente— con KPIs en vivo, control de acceso por rol y consultas de autoservicio para áreas de negocio, sin depender de un analista para cada corte de datos.
Reportes Automatizados & Distribución
Reportes ejecutivos generados y distribuidos automáticamente por correo o Slack en la frecuencia que defina el negocio, en PDF o Excel con formato numérico chileno, sobre el mismo linaje de datos que sostiene los modelos predictivos.
Simulador de Gobernanza de Datos & Analítica
Calcula el esquema de gobernanza, ingesta y explicabilidad recomendado para la pila analítica de tu empresa.
Calculadora de ROI: Optimización de Modelos Predictivos
Cuantifica el impacto económico derivado de la reducción de riesgo y optimización operacionales mediante modelos predictivos auditables.
Cumplimiento
La Ley 21.719 entra en plena vigencia el 1 de diciembre de 2026, crea la Agencia de Protección de Datos Personales y fiscaliza evidencia operativa (registros, inventarios y logs datados), con multas de hasta 20.000 UTM. El riesgo específico de esta capa es el linaje: de qué fuente vino cada dato de entrenamiento y si ese uso estaba autorizado en su origen. Voskner diseña el linaje a nivel de columna en el Data Lakehouse para sostener esa trazabilidad.
Si la duda es qué datos personales llegan al prompt de un modelo de frontera, ese es el riesgo de inferencia que cubrimos en inteligencia artificial. Si es cuánto tiempo retiene una plataforma los expedientes de contratistas, es el riesgo de almacenamiento en software enterprise.
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Vitacura, Santiago, Chile
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