Construimos modelos de IA específicos para tu negocio. Nada genérico, nada de plantillas. Cada proyecto parte de tus datos, tus procesos y tus cuellos de botella reales.
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Cada servicio responde a un problema concreto. No vendemos tecnología por la tecnología: vendemos resultados que puedes medir en tu cuenta de resultados.
Analizamos tu histórico de datos para construir modelos que anticipen demanda, churn o fallos en maquinaria. Usamos XGBoost, redes LSTM y modelos bayesianos según lo que mejor encaje con tu volumen de datos y la frecuencia de actualización que necesites.
Clasificación de tickets de soporte, extracción de entidades en contratos legales, análisis de sentimiento sobre reseñas de producto. Entrenamos modelos NLP sobre tu vocabulario y tus categorías, no sobre corpus genéricos de internet.
Detección de defectos en líneas de producción, lectura automática de matrículas, conteo de personas en espacios comerciales. Trabajamos con cámaras industriales estándar y desplegamos en edge computing cuando la latencia importa.
Conectamos modelos de IA con tus sistemas ERP, CRM o plataformas logísticas. El objetivo es que las decisiones que hoy toma una persona en 20 minutos las tome un pipeline automatizado en 3 segundos, con supervisión humana cuando haga falta.
Antes de construir nada, evaluamos si tus datos tienen la calidad, el volumen y la estructura necesarios. Muchos proyectos de IA fracasan porque nadie hizo esta revisión. Nosotros la hacemos en las dos primeras semanas y te entregamos un informe con recomendaciones priorizadas.
Un proceso claro con entregables definidos en cada fase. Sin sorpresas, sin scope creep.
Revisamos tus fuentes de datos, entrevistamos a los equipos que los usan y definimos la pregunta que el modelo debe responder. Duración: 5 días laborables.
Limpieza, normalización y feature engineering. Si faltan datos, diseñamos la instrumentación necesaria para empezar a capturarlos desde ya.
Entrenamos varios modelos candidatos, comparamos métricas (precisión, recall, F1) y seleccionamos el que mejor equilibrio ofrece para tu caso. Te presentamos resultados con datos reales, no con demos prefabricadas.
Integramos el modelo en tu infraestructura con APIs documentadas. Configuramos alertas de drift y reentrenamiento automático cuando el rendimiento baja del umbral acordado.
Dos ejemplos recientes que ilustran cómo la IA genera impacto cuando se aplica bien.
Una empresa con 14 almacenes en la península necesitaba reducir el stock muerto sin arriesgarse a roturas. Construimos un modelo de series temporales que combina histórico de ventas, calendario de festivos regionales y datos meteorológicos. El resultado tras 4 meses en producción: reducción del 23% en inventario inmovilizado y cero roturas de stock en las referencias de alta rotación.
-23% stock muerto
Un grupo hospitalario procesaba 800 informes diarios de forma manual para asignar prioridades. Entrenamos un modelo NLP sobre 120.000 informes históricos etiquetados por radiólogos. El sistema clasifica cada informe en menos de 2 segundos con una precisión del 96,4%, liberando 3 horas diarias del equipo de triaje.
96,4% precisiónDepende del problema. Para un modelo de clasificación de texto, 5.000 ejemplos etiquetados suelen ser suficientes para un primer prototipo viable. Para visión por computador, necesitamos al menos 1.000 imágenes por categoría. En el diagnóstico inicial evaluamos si tu volumen actual es suficiente o si necesitas una fase previa de captura.
Es la situación más habitual. La fase de preparación de datos existe precisamente para eso. Identificamos campos vacíos, valores atípicos y formatos inconsistentes. A veces la limpieza lleva más tiempo que el entrenamiento del modelo, y lo presupuestamos así desde el principio para que no haya sorpresas.
Sí. Diseñamos las interfaces de forma que un usuario de negocio pueda interpretar los resultados y tomar decisiones sin escribir código. Si más adelante quieres internalizar el mantenimiento, documentamos todo y formamos a tu equipo durante la transición.
Un prototipo funcional suele situarse entre 12.000 y 35.000 euros, dependiendo de la complejidad del modelo y el estado de los datos. El despliegue en producción y la monitorización continua se presupuestan aparte. Siempre desglosamos costes por fase para que puedas decidir hasta dónde llegar en cada momento.
No. Hemos trabajado con startups de 8 personas y con multinacionales de 4.000. Lo que importa es que el problema sea concreto y que existan datos sobre los que construir. Si tu empresa factura más de 500.000 euros al año y tiene un proceso repetitivo que consume tiempo, probablemente hay un caso de uso viable.
Cuéntanos qué problema quieres resolver. Te respondemos en menos de 24 horas laborables con una primera valoración y, si tiene sentido, agendamos una videollamada de 30 minutos para profundizar.
Carretera Martín Macías Montéz, 70, 08002 Barcelona, Catalonia, Spain