Diseñamos modelos predictivos, automatizamos procesos repetitivos y conectamos tus datos con decisiones reales. Desde Barcelona, para empresas que prefieren resultados a promesas.
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Cada proyecto parte de un problema concreto. No vendemos tecnología por vender: identificamos dónde la IA aporta valor real a tu cuenta de resultados.
Conectamos tus ERPs, CRMs y hojas de cálculo con agentes que ejecutan tareas repetitivas: validación de facturas, clasificación de correos, generación de informes. Un cliente del sector logístico redujo 23 horas semanales de trabajo manual en los primeros 60 días.
Modelos de series temporales entrenados con tus datos históricos. Predecimos demanda de producto, rotación de personal, riesgo de impago y patrones de abandono. Trabajamos con horizontes de 7, 30 y 90 días según tu ciclo de negocio.
Detección de defectos en líneas de producción, lectura automática de documentos escaneados y análisis de imágenes médicas. Entrenamos modelos con tan solo 200 imágenes etiquetadas usando transfer learning sobre arquitecturas probadas.
Fine-tuning de LLMs con tu documentación interna: manuales técnicos, bases de conocimiento, históricos de soporte. El resultado es un asistente que responde con la terminología y los datos de tu empresa, no con generalidades.
Antes de aplicar cualquier modelo, tus datos necesitan orden. Diseñamos pipelines ETL que limpian, normalizan y centralizan información dispersa en múltiples fuentes. Usamos Airflow, dbt y almacenes en BigQuery o Snowflake.
¿No sabes por dónde empezar? Auditamos tus procesos durante dos semanas, identificamos los tres puntos donde la IA genera más impacto y te entregamos una hoja de ruta con costes, plazos y ROI estimado. Sin compromisos posteriores.
Un proyecto típico dura entre 6 y 14 semanas. Estos son los cuatro pasos que seguimos siempre.
Analizamos tus datos, entrevistamos a tu equipo y definimos métricas de éxito. Esta fase dura entre 5 y 10 días laborables. Al final recibes un documento con el alcance exacto del proyecto.
Construimos un modelo funcional con un subconjunto de datos reales. Lo probamos en un entorno controlado y medimos su rendimiento frente a las métricas definidas. Duración habitual: 3 semanas.
Desplegamos el modelo en tu infraestructura o en la nube. Configuramos monitorización, alertas y logs. Formamos a las personas que van a interactuar con el sistema cada día.
Los modelos se degradan si no se mantienen. Ofrecemos ciclos mensuales de re-entrenamiento, ajuste de hiperparámetros y ampliación de funcionalidades según tus nuevas necesidades.
Tres proyectos recientes que muestran qué tipo de impacto puedes esperar.
Esta empresa gestionaba 1.400 referencias de producto fresco con previsiones manuales en Excel. Entrenamos un modelo de forecasting con datos de ventas de los últimos 3 años, temperatura exterior y calendario de festivos locales. El error medio de predicción a 7 días bajó del 18% al 6,2%.
-65% de error en previsión de demandaRecibían más de 300 llamadas al día y perdían el 22% por falta de personal en recepción. Implementamos un asistente de voz con procesamiento de lenguaje natural que gestiona citas, cancelaciones y consultas de horario. En 90 días, la tasa de llamadas perdidas bajó al 4%.
82% menos llamadas sin respuestaEl control de calidad visual dependía de dos operarios que revisaban piezas a ojo. Instalamos cámaras industriales conectadas a un modelo de detección de anomalías entrenado con 800 imágenes. El sistema identifica grietas, rebabas y deformaciones en menos de 200 milisegundos por pieza, con una precisión del 97,3%.
97,3% de precisión en detección de defectos
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