¿Qué es?
Los Proyectos de Machine Learning son soluciones a medida en las que aplicamos aprendizaje automático a una decisión concreta de tu negocio: predecir propensión de compra y churn, segmentar la base, recomendar próximos pasos, prever demanda. Nos ocupamos del problema al deploy — ingeniería de datos, modelado, validación e integración — con interpretabilidad y foco en el retorno.
Machine learning no se trata del modelo más complejo, sino de la mejor decisión.
Para quién es
Equipos de datos, analytics, growth, CRM, riesgo y producto que tienen una decisión recurrente o un volumen de datos que pide automatización y predicción.
Qué respondemos
Anticipa comportamiento (compra, churn, demanda)
Prioriza esfuerzo y budget con score predictivo
Automatiza decisiones recurrentes con confianza
Gana interpretabilidad, no una caja negra
Del prototipo al deploy, con mantenimiento
Definición del problema y de la métrica de éxito
Ingeniería de datos y features
Modelado, validación y prueba fuera de muestra
Lectura de interpretabilidad (qué pesa y por qué)
Deploy, monitoreo y plan de mantenimiento
Empezamos por la decisión de negocio y la métrica de éxito, preparamos los datos, entrenamos y validamos los modelos e integramos el resultado a tu flujo — con interpretabilidad y monitoreo continuo.
Formatos: Proyecto a medida o squad asignado. Puede correr en Levers (no-code) cuando aplica.
Transformamos datos en decisiones, con método y transparencia.
Marcas que confiaron en Okiar para responder sus preguntas de negocio


Optimización de Medios y ROI
Modelos (MMM, Lens CTR, VBB) para descubrir qué genera tu resultado de medios y optimizar cada peso invertido.
Conoce la soluciónModelos Econométricos
Modelagem econométrica que mede a contribuição de cada canal e otimiza a alocação de budget — atribuição além do last-click.
Conoce la soluciónCreative Analytics
Prevê o CTR de cada criativo antes de lançar, sem pesquisa, e mostra o que priorizar no criativo. Inclui simulador.
Conoce la solución¿En qué desafío podemos ayudarte hoy?
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