Diseñamos modelos de aprendizaje automático, sistemas de procesamiento de lenguaje natural y pipelines de datos que se integran con lo que ya usas. Sin promesas vagas: entregables concretos, plazos definidos.
Hablemos de tu proyecto con IAQué hacemos
Cada proyecto empieza con tus datos y tu problema. No vendemos plataformas genéricas: construimos soluciones que se ajustan a tu operación.
Entrenamos modelos de regresión, clasificación y series temporales con tus datos históricos. Un ejemplo reciente: predecir la demanda semanal de inventario para una cadena de farmacias con 38 sucursales, reduciendo el exceso de stock un 22% en tres meses. Usamos XGBoost, LightGBM o redes neuronales según la estructura de los datos.
Clasificación automática de tickets de soporte, extracción de entidades en contratos legales, chatbots internos que responden preguntas sobre políticas de la empresa. Trabajamos con modelos transformer fine-tuneados en español colombiano, lo que marca una diferencia real en precisión frente a modelos entrenados solo en español peninsular.
Detección de defectos en líneas de producción, conteo automático de productos en estanterías, lectura de documentos escaneados con OCR inteligente. Desplegamos modelos YOLO y EfficientNet en servidores locales o en la nube, según los requisitos de latencia del cliente.
De nada sirve un modelo si no llega a producción. Configuramos pipelines de ingesta, transformación y monitoreo continuo. Usamos Airflow, dbt y MLflow para que el equipo técnico del cliente pueda reentrenar modelos sin depender de nosotros cada vez que cambia la distribución de los datos.
Talleres de 16 a 40 horas para que tu equipo de analítica aprenda a mantener y mejorar los modelos que entregamos. No son cursos teóricos: cada sesión usa los datos reales del proyecto. Al final, tu equipo sabe leer métricas de rendimiento, detectar data drift y lanzar reentrenamientos.
Cómo trabajamos
Cada fase tiene un entregable claro. Si en la fase de diagnóstico descubrimos que la IA no es la mejor solución, te lo decimos. Preferimos perder un proyecto a construir algo que no va a funcionar.
Revisamos qué datos tienes, en qué formato están y qué tan completos son. Esto toma entre 5 y 10 días hábiles. Al final recibes un informe con la viabilidad técnica del proyecto y una estimación de precisión esperada.
Definimos la arquitectura del modelo, las fuentes de datos, la infraestructura necesaria y los criterios de éxito. Aquí acordamos métricas concretas: por ejemplo, un recall mínimo del 90% para detección de fraude.
Entrenamos, evaluamos y comparamos múltiples enfoques. Cada semana compartimos un reporte con las métricas actuales para que sepas exactamente dónde estamos. Esta fase dura entre 4 y 12 semanas según la complejidad.
Integramos el modelo con tus sistemas existentes mediante APIs REST o procesamiento por lotes. Configuramos alertas de monitoreo y documentamos todo el pipeline para tu equipo de TI.
Durante los primeros 90 días después del despliegue, monitoreamos el rendimiento y ajustamos el modelo si es necesario. Después de ese periodo, ofrecemos contratos de mantenimiento mensual o transferimos la operación completa a tu equipo.
Proyectos recientes
Modelo de series temporales que anticipa la demanda semanal por SKU en 38 puntos de venta. Reducción del 22% en sobrestock y del 15% en quiebres de inventario durante el primer trimestre de operación.
Series temporales · Retail
Sistema de visión por computador que identifica productos defectuosos en una planta de alimentos procesados. Latencia inferior a 200ms por imagen, precisión del 97.3%. Reemplazó la inspección manual de tres turnos.
Visión por computador · Manufactura
Modelo NLP que clasifica tickets entrantes en 14 categorías y asigna prioridad automáticamente. Tiempo promedio de primera respuesta reducido de 4.2 horas a 47 minutos para una empresa de telecomunicaciones con 12,000 tickets mensuales.
NLP · TelecomunicacionesPreguntas frecuentes
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