Modelado y análisis

Modelos para decidir con datos, validados con tu equipo y medidos en producción

Construimos modelos cuantitativos cuando la decisión depende del cálculo: simular escenarios, cuantificar un riesgo, repartir recursos o anticipar una demanda. Trabajamos con los expertos de tu negocio, validamos cada modelo con tus datos y lo entregamos listo para ejecutarse con la latencia que exija el caso, no como un cuaderno de pruebas.

Pide la llamada exploratoria de 30 minutos, sin costo

Para quién es

Tienes una decisión recurrente que hoy se toma a ojo y datos suficientes para modelarla: precios, riesgo, asignación de recursos, demanda.
Tu sistema ya calcula algo, como una simulación, un motor de precios o un modelo, y necesitas que sea más rápido, más preciso o explicable.
Necesitas un cálculo numérico exigente con validación de los resultados, como una simulación física o un lenguaje para expresar correlaciones.

No es para ti si…

esperas un modelo sin datos que lo validen: primero vemos si los datos sostienen la pregunta;
quieres un cuaderno de pruebas sin camino a producción;
buscas una herramienta genérica de inteligencia artificial: construimos el modelo que tu decisión necesita.

Experiencia de integrantes del equipo

Trabajos de integrantes del equipo fuera de SIMYL, anteriores o paralelos a la empresa:

Simulación petrolera (2016–2018): backend de simulación desde el fondo del pozo hasta el separador y un lenguaje específico para correlaciones de yacimientos (PVT y propiedades de fluidos): ficha.
Motores Monte Carlo en trading (2024–2026): optimización de motores de simulación para reducir su tiempo de ejecución; sin ficha pública por confidencialidad.

Problemas que podemos evaluar con tus especialistas

Técnicas que dominamos y aplicamos con quien conoce el negocio; no son un catálogo de casos entregados.

Simulación Monte Carlo y análisis de riesgo: escenarios, distribuciones de resultados y decisiones bajo incertidumbre, incluido el cálculo de probabilidades y precios en mercados de apuestas o financieros.
Optimización combinatoria: rutas, asignación de recursos, planificación y problemas sobre grafos y redes de flujo, con programación entera o heurísticas cuando el tamaño lo exige.
Simulación numérica: modelos físicos o de procesos con calibración y escenarios, y lenguajes específicos para expresar correlaciones.
Pronóstico y modelos predictivos: series temporales y modelos estadísticos o de aprendizaje automático cuando los datos los sostienen; preferimos el modelo más simple que responda la pregunta.

Requisitos para validar un modelo

Una pregunta de negocio y una métrica de éxito acordadas antes de modelar.
Datos suficientes y acceso a quien los conoce: validamos con tus datos y con tus especialistas, no con supuestos nuestros.
Una línea base: cómo se decide hoy y con qué resultado, para medir la mejora con el método de Cómo medimos.
Un entorno de ejecución definido: latencia, volumen y frecuencia de recálculo, porque el modelo se entrega listo para producción, con supervisión y recalibración cuando aplica.

Qué entregamos

Un informe de evaluación con supuestos, validación y límites, aunque la conclusión sea que no conviene modelar.
El modelo en producción, documentado, con sus pruebas y su supervisión: en C++, Go o Rust cuando la latencia importa; en R o Python para análisis y prototipos.
Transferencia a tu equipo: cómo se valida, cómo se recalibra y cuándo deja de ser válido.

Cómo empezamos

Llamada exploratoria de 30 minutos, sin costo: la decisión, los datos disponibles y cómo se decide hoy.
Evaluación con precio cerrado: si los datos sostienen la pregunta y qué modelo conviene, con un entregable definido.
Construcción y validación: por hitos, con tus especialistas y tus datos.
Entrega: modelo en producción, documentación y transferencia.

Condiciones

Las de Cómo trabajamos: diagnóstico a medida para la evaluación y proyecto por hitos para la construcción, con criterios de aceptación por escrito.

Pide la llamada exploratoria o escríbenos a contact@simylresearch.com.