{"id":38770,"date":"2026-11-13T11:39:07","date_gmt":"2026-11-13T14:39:07","guid":{"rendered":"https:\/\/building.nu.com\/?p=38770"},"modified":"2026-11-13T17:11:09","modified_gmt":"2026-11-13T20:11:09","slug":"como-hacer-que-las-iniciativas-de-ia-funcionen-para-machine-learning-engineering","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/building.nu.com\/es\/como-hacer-que-las-iniciativas-de-ia-funcionen-para-machine-learning-engineering\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo hacer que las iniciativas de IA funcionen para Machine Learning Engineering"},"content":{"rendered":"\n<p class=\"wp-block-paragraph\"><em>Escrito por:<\/em> <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/felipe-frigeri-b3483956\/\"><em>Felipe F\u00e1bio Frigeri<\/em><\/a> <em>y<\/em> <a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/camilafragoso\/\"><em>Camila Fragoso<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La IA generativa ha tra\u00eddo un conjunto completamente nuevo de capacidades a las empresas de tecnolog\u00eda. En Nubank, donde el c\u00f3digo convierte ideas en productos y en mejores experiencias para los clientes, eso abre muchas posibilidades para Machine Learning Engineering (MLE). La preparaci\u00f3n de datos, la construcci\u00f3n de datasets, la experimentaci\u00f3n, el despliegue y el monitoreo implican pasos que la IA podr\u00eda ayudar a mejorar, y estas actividades sostienen modelos que informan decisiones de negocio y, en \u00faltima instancia, impactan a nuestros clientes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con Large Language Models (LLMs) r\u00e1pidos y de f\u00e1cil acceso, la tentaci\u00f3n de automatizar casi cada paso es comprensible. Pero poder construir una soluci\u00f3n r\u00e1pidamente plantea otra pregunta: \u00bfqu\u00e9 la har\u00e1 \u00fatil m\u00e1s all\u00e1 del primer experimento exitoso?<br><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Sin criterios claros, las aplicaciones pueden empezar a acumularse sin que nadie sepa qui\u00e9n las va a usar, c\u00f3mo encajan en el flujo de trabajo o si todav\u00eda cumplen su prop\u00f3sito original. Hay algo casi po\u00e9tico en esto: la facilidad y el poder de crear soluciones sofisticadas pueden convertirse precisamente en la raz\u00f3n por la que perdemos de vista los problemas que quer\u00edamos resolver.<br><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En el equipo de Tarjeta de Cr\u00e9dito PJ (Pessoa Jur\u00eddica, es decir, clientes empresariales), esto nos llev\u00f3 a ser m\u00e1s selectivos con las iniciativas de IA que impulsamos. Antes de comprometernos con la implementaci\u00f3n, quer\u00edamos explicar qu\u00e9 problema resolver\u00eda un proyecto, c\u00f3mo evaluar\u00edamos su utilidad y si el enfoque podr\u00eda servir para otros casos de uso. Siguiendo el valor de Nubank de buscar altos est\u00e1ndares y eficiencia inteligente, organizamos esta discusi\u00f3n en torno a tres preguntas pr\u00e1cticas.<br><\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">En este post, compartimos esas preguntas y presentamos un proyecto de descubrimiento de features del equipo de Tarjeta de Cr\u00e9dito PJ. Explicamos la idea, c\u00f3mo respondimos cada pregunta y c\u00f3mo esas respuestas ayudaron a definir el alcance y el enfoque del proyecto.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Si no sabes a d\u00f3nde vas, cualquier IA te sirve<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estas preguntas nos dan un punto de partida com\u00fan para discutir propuestas antes de comprometernos a construirlas. Tambi\u00e9n nos dan algo a lo que volver a medida que los proyectos avanzan.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>1. \u00bfQu\u00e9 problema o flujo de trabajo estamos tratando de mejorar?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El trabajo de Machine Learning Engineering es una secuencia de tareas que se mueve entre procesos estructurados y trabajo creativo. Del lado de los procesos, sin importar el problema que estemos resolviendo o el modelo que estemos construyendo, algunos pasos siempre forman parte del trabajo: entender el contexto de negocio, recopilar datos, construir datasets, desplegar modelos y monitorearlos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Luego est\u00e1 el trabajo creativo: explorar una nueva t\u00e9cnica surgida de la investigaci\u00f3n, considerar un algoritmo que otro equipo ha estado usando o dise\u00f1ar una secuencia de experimentos para mejorar las m\u00e9tricas que nos importan. Estos dos lados suelen superponerse, pero nos dan dos formas \u00fatiles de abordar la primera pregunta.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfQu\u00e9 paso del proceso de modelado podr\u00edamos hacer m\u00e1s r\u00e1pido o m\u00e1s fluido?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Esto podr\u00eda significar simplificar la experimentaci\u00f3n, construir datasets, validar supuestos de negocio, preparar documentaci\u00f3n, evaluar modelos o decidir cu\u00e1ndo reentrenarlos. En un entorno de modelado donde gran parte de lo que hacemos ya tiene su propia automatizaci\u00f3n, ayuda ser espec\u00edficos sobre de d\u00f3nde vendr\u00eda la mejora adicional. \u00bfQu\u00e9 parte todav\u00eda requiere un esfuerzo considerable? \u00bfEn qu\u00e9 gastamos tiempo una y otra vez que podr\u00eda destinarse a otro trabajo?<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>\u00bfPodr\u00eda la IA ayudarnos a explorar territorios todav\u00eda inexplorados?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Otro lugar donde buscar oportunidades es el trabajo que seguimos posponiendo: hip\u00f3tesis, t\u00e9cnicas o fuentes de datos que nos gustar\u00eda investigar, pero para las que no hemos tenido capacidad. Esto podr\u00eda incluir nuevos algoritmos, enfoques de feature engineering, fuentes de datos o formatos de datos. Tambi\u00e9n podr\u00eda significar adaptar modelos existentes a un contexto diferente, por ejemplo, investigar d\u00f3nde tendr\u00eda sentido pasar de predicciones en batch a decisiones en l\u00ednea. Una idea que antes requer\u00eda m\u00e1s tiempo o capacidad de la que ten\u00edamos podr\u00eda volverse viable ahora.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estas dos preguntas pueden parecer apuntar en direcciones distintas, una hacia la eficiencia de tiempo y la otra hacia la creatividad. Pero ambas nacen de la misma convicci\u00f3n: debemos crear m\u00e1s espacio para el pensamiento cient\u00edfico y la experimentaci\u00f3n. Facilitar las tareas recurrentes nos da m\u00e1s tiempo para formular hip\u00f3tesis, explorar distintos enfoques y probar ideas. Ampliar el alcance de nuestro trabajo nos permite abordar preguntas que antes no pod\u00edamos asumir. Ambas sostienen una parte esencial de Machine Learning Engineering: convertir las matem\u00e1ticas y la ciencia en soluciones pr\u00e1cticas que mejoran las decisiones de negocio y la experiencia de nuestros clientes.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Con ese prop\u00f3sito claro, un proyecto AI-first tiene una condici\u00f3n adicional: la IA debe ser central para lo que hace posible el enfoque propuesto.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>2. \u00bfC\u00f3mo podemos medir el \u00e9xito: tiempo, alcance o ambos?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una vez que identificamos una oportunidad, la siguiente pregunta es qu\u00e9 nos convencer\u00eda de que impulsarla marc\u00f3 una diferencia.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El tiempo es un punto de partida natural. En ingenier\u00eda, hablamos a menudo de time to market, y reducir el tiempo necesario para entregar un modelo es un resultado \u00fatil. El mismo razonamiento aplica a pasos individuales, como construir un dataset o evaluar un experimento. Si esa es la mejora buscada, debemos establecer una l\u00ednea base observando cu\u00e1nto tiempo tomaba un trabajo comparable antes de introducir la soluci\u00f3n. Incluso una medida aproximada nos da algo concreto a lo que volver, siempre que el trabajo siga cumpliendo los est\u00e1ndares de calidad que esperamos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para las iniciativas que ampl\u00edan el alcance de nuestro trabajo, necesitamos explicar c\u00f3mo vamos a evaluar la utilidad de la nueva capacidad. Poder correr m\u00e1s experimentos nos da una medida observable, pero tambi\u00e9n debemos identificar qu\u00e9 preguntas nos ayudan a responder esos experimentos y qu\u00e9 decisiones podr\u00edan informar.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Por ejemplo, podr\u00edamos evaluar sistem\u00e1ticamente si dos poblaciones de clientes se beneficiar\u00edan de modelos separados, revisando un supuesto que antes ten\u00edamos poca capacidad de cuestionar. Necesitar\u00edamos evaluaciones comparables y criterios claros para decidir si un cambio est\u00e1 justificado. De igual forma, descubrir m\u00e1s features candidatas ampl\u00eda nuestras posibilidades, mientras que evaluar su contribuci\u00f3n nos dice cu\u00e1les vale la pena seguir.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Cuando la oportunidad est\u00e1 m\u00e1s cerca de una iniciativa de negocio, debemos conectar la entrega con el resultado que podr\u00eda habilitar. Para una nueva pol\u00edtica de cr\u00e9dito, eso podr\u00eda significar identificar a los clientes antes desatendidos a los que podr\u00eda llegar. La relaci\u00f3n no siempre ser\u00e1 directa, y las aproximaciones son aceptables, pero debemos poder explicar c\u00f3mo la nueva capacidad contribuye a los objetivos m\u00e1s amplios del equipo.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Algunos proyectos har\u00e1n ambas cosas: ampliar lo que podemos asumir y reducir el tiempo necesario para entregarlo. Cuando eso suceda, debemos hacer expl\u00edcitas ambas ganancias. Las medidas pueden ser aproximadas al principio, pero deben ayudarnos a evaluar si la iniciativa est\u00e1 haciendo nuestro trabajo m\u00e1s efectivo y creando las oportunidades que justificaron construirla.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>3. \u00bfQu\u00e9 tan reutilizable es nuestra soluci\u00f3n?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Un problema bien definido y criterios de \u00e9xito claros le dan a una iniciativa de IA una base s\u00f3lida. Una tercera pregunta que vale la pena hacerse desde el principio es qu\u00e9 tanto de la soluci\u00f3n podr\u00eda ser \u00fatil en otros contextos, equipos o problemas.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Al inicio de este post, comentamos c\u00f3mo la facilidad de construir con IA puede llevar a soluciones que se olvidan r\u00e1pidamente. Otro riesgo es construir algo tan ligado a su contexto original que adaptarlo se vuelva casi tanto trabajo como empezar de nuevo. En modelado, llamamos overfitting a lo que ocurre cuando un modelo aprende las particularidades de sus datos de entrenamiento con tanto detalle que tiene un mal desempe\u00f1o con datos nuevos. Aqu\u00ed hay una analog\u00eda \u00fatil: una soluci\u00f3n de IA puede volverse tan dependiente de un modelo, un repositorio o el flujo de trabajo de una persona que su utilidad apenas va m\u00e1s all\u00e1 de ese entorno.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Una forma pr\u00e1ctica de abordar esto es mirar los pasos recurrentes de Machine Learning Engineering. Preparar datos, evaluar experimentos, desplegar modelos e investigar alertas de monitoreo son actividades familiares para muchos equipos. La pregunta pasa a ser: \u00bfesto es algo que solo hago yo, o podr\u00eda otro ML Engineer estar enfrentando el mismo problema?<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Incluso dentro de nuestro propio equipo, esa pregunta puede cambiar el dise\u00f1o. Una automatizaci\u00f3n construida para evaluar un modelo tambi\u00e9n podr\u00eda servir para versiones futuras u otros modelos si hacemos expl\u00edcitos sus supuestos y mantenemos los inputs espec\u00edficos del modelo separados de la l\u00f3gica de evaluaci\u00f3n compartida. Otros equipos podr\u00edan estar haci\u00e9ndose preguntas de negocio distintas y, aun as\u00ed, beneficiarse de partes del mismo proceso.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La facilidad de adopci\u00f3n tambi\u00e9n importa aqu\u00ed. Otra persona necesita entender qu\u00e9 hace la soluci\u00f3n, qu\u00e9 espera y c\u00f3mo usarla en su propio trabajo. Una documentaci\u00f3n clara y una interfaz sencilla ayudan a convertir la posibilidad de reutilizaci\u00f3n en algo que la gente realmente pueda adoptar.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Un proyecto AI-first real: descubrimiento automatizado de features a trav\u00e9s de grafos de red<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para mostrar c\u00f3mo estas preguntas gu\u00edan un proyecto desde la idea inicial hasta la implementaci\u00f3n, presentamos una iniciativa de descubrimiento automatizado de features en el equipo de Tarjeta de Cr\u00e9dito PJ. Discutimos las tres preguntas antes de empezar a programar y usamos nuestras respuestas para definir el alcance, los criterios de \u00e9xito y las oportunidades de reutilizaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>Encontrar nuevas features m\u00e1s all\u00e1 de los caminos conocidos<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Nuestro proceso de descubrimiento de features se hab\u00eda centrado en reutilizar features ya adoptadas por otros modelos, pero nunca probadas en PJ. Quer\u00edamos ampliar esa b\u00fasqueda para incluir experimentos descartados y se\u00f1ales que nunca se hab\u00edan convertido en features. El modelado basado en grafos aborda una parte espec\u00edfica de esta oportunidad: aprender interacciones entre features existentes y explorar relaciones en eventos sin procesar. Complementa, en lugar de reemplazar, el trabajo de encontrar y reutilizar candidatas de otros modelos. Nuestro objetivo es darle a la IA generativa autonom\u00eda para entrenar modelos predictivos y proponer de forma creativa nuevas features candidatas a partir de los insights de esos experimentos.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Para investigar las interacciones entre features existentes, elegimos el art\u00edculo <em>Automatic Feature Generation based on Graph Structure Learning<\/em> (AFGSL) como referencia de modelado. En la fase 1, las features agregadas se convertir\u00edan en nodos de un grafo que intercambian informaci\u00f3n, produciendo embeddings contextualizados para un modelo de riesgo downstream. Se trata de representaciones aprendidas, no de features de negocio autom\u00e1ticamente interpretables, y las conexiones son predictivas, no causales.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">La fase 2 explorar\u00eda transacciones y eventos, comparando un baseline de embeddings sin grafo con un grafo temporal que conecta empresas y entidades relacionadas. El modelo de grafo producir\u00eda embeddings relacionales; una capa de lectura interpretable opcional convertir\u00eda el contexto aprendido en features con nombre. Estos enfoques con eventos sin procesar van m\u00e1s all\u00e1 del art\u00edculo de AFGSL y buscan descubrir se\u00f1ales ausentes en las columnas de features existentes.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>C\u00f3mo evaluamos estos resultados<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Estos resultados requieren evaluaciones distintas. Para los embeddings de cualquiera de las dos fases, la pregunta es qu\u00e9 le aportan al modelo de riesgo downstream, lo que se eval\u00faa mediante comparaciones con baselines adecuados y verificaciones de desempe\u00f1o out-of-time, calibraci\u00f3n y estabilidad. Para las features con un significado definido, un flujo de validaci\u00f3n automatizado puede identificar patrones de riesgo que el modelo actual no captura del todo, lo que ofrece un primer indicio de se\u00f1al adicional y no una prueba de ganancia downstream. La evaluaci\u00f3n se profundizar\u00eda a medida que las candidatas avancen, usando solo informaci\u00f3n disponible antes de cada decisi\u00f3n de cr\u00e9dito.<\/p>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">El objetivo a largo plazo es la reutilizaci\u00f3n m\u00e1s all\u00e1 de PJ. Una vez que demostremos valor en nuestros modelos, los componentes compartidos de descubrimiento y evaluaci\u00f3n podr\u00edan apoyar a otros equipos de riesgo, mientras que los inputs espec\u00edficos de cada modelo siguen siendo configurables. Esto mantiene la iniciativa anclada en un problema concreto, en evidencia de utilidad y en un camino hacia una adopci\u00f3n m\u00e1s amplia.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\"><strong>De qu\u00e9 se trata realmente este trabajo<\/strong><\/h2>\n\n\n\n<p class=\"wp-block-paragraph\">Este es un vistazo al trabajo que hacemos como Machine Learning Engineers en Nubank. En el centro de nuestro d\u00eda a d\u00eda est\u00e1 buscar nuevas ideas, probar hip\u00f3tesis y convertir la investigaci\u00f3n en mejores modelos y experiencias para los clientes. Las preguntas de este post nos ayudan a decidir qu\u00e9 oportunidades impulsar y qu\u00e9 las har\u00eda valiosas para el negocio. Si este suena como un entorno que disfrutar\u00edas y te gustar\u00eda contribuir, explora nuestras vacantes abiertas en Nubank.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Antes de construir con IA, hazte tres preguntas: qu\u00e9 problema est\u00e1s resolviendo, c\u00f3mo vas a medir el \u00e9xito y si la soluci\u00f3n puede servirle a otras personas<\/p>\n","protected":false},"author":178110103,"featured_media":38799,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_eb_attr":"","_jetpack_newsletter_access":"","_jetpack_dont_email_post_to_subs":false,"_jetpack_newsletter_tier_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paywalled_content":false,"_wpcom_ai_launchpad_first_post":false,"_jetpack_hide_featured_image":false,"_jetpack_featured_image_duplicate_dismissed":0,"_jetpack_feature_clip_id":0,"_jetpack_memberships_contains_paid_content":false,"footnotes":"","jetpack_post_was_ever_published":false},"categories":[778793308,2460],"tags":[],"class_list":["post-38770","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ai-research-es","category-sin-categorizar"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v28.8 - 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