Construimos modelos de inteligencia artificial adaptados a problemas reales: predicción de demanda, detección de fraude, clasificación de documentos y más. Sin promesas vacías, con datos medibles desde la primera semana.
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Cuatro fases concretas, plazos definidos, sin sorpresas.
Revisamos la calidad, volumen y estructura de tus datos actuales. Identificamos qué se puede predecir, clasificar o automatizar con lo que ya tienes.
Seleccionamos la arquitectura adecuada: redes neuronales, árboles de decisión, transformers u otros. La elección depende del problema, no de la moda.
Entrenamos con datos históricos, validamos con conjuntos separados y ajustamos hiperparámetros hasta alcanzar el umbral de rendimiento acordado.
Integramos el modelo en tu infraestructura existente mediante API. Monitorizamos la deriva del modelo durante los primeros 90 días tras la puesta en producción.
Cada proyecto parte de un problema concreto. Aquí tienes las áreas donde más impacto generamos para nuestros clientes.
Previsión de ventas, rotación de personal, demanda de inventario. Usamos series temporales y regresión avanzada para que planifiques con cifras, no con suposiciones. El error medio de nuestros modelos de demanda se sitúa por debajo del 8% en el primer trimestre.
Clasificación automática de correos, extracción de cláusulas en contratos, análisis de sentimiento sobre reseñas de producto. Trabajamos con modelos de lenguaje afinados a tu vocabulario sectorial, no con soluciones genéricas preentrenadas.
Flujos de trabajo que combinan reglas de negocio con decisiones basadas en IA. Desde la aprobación automática de créditos hasta la asignación de incidencias según prioridad estimada. Reducimos tiempos de gestión entre un 40% y un 70% según el caso.
Inspección de calidad en líneas de producción, lectura automática de matrículas, conteo de personas en espacios comerciales. Entrenamos detectores de objetos personalizados con tus propias imágenes etiquetadas.
Diseñamos las tuberías de datos necesarias para alimentar los modelos: ingesta desde bases SQL, APIs externas y archivos planos. Sin un pipeline fiable, el mejor modelo del mundo falla en producción.
Talleres prácticos de entre 8 y 20 horas sobre Python aplicado, scikit-learn, PyTorch y despliegue de modelos. Tu equipo aprende con datos reales de tu empresa, no con ejemplos de Titanic o Iris.
No es imprescindible. Nos encargamos del desarrollo completo y documentamos todo para que cualquier perfil técnico pueda mantenerlo después. Si tienes desarrolladores, trabajamos codo a codo con ellos desde el primer sprint.
Depende del problema. Para clasificación de texto, unos 500 ejemplos etiquetados suelen bastar para un primer modelo útil. Para series temporales, necesitamos al menos 2 años de datos con frecuencia diaria o superior. En el diagnóstico inicial evaluamos si tus datos son suficientes antes de comprometer presupuesto.
Los proyectos de prueba de concepto arrancan desde 4.800 €. Un despliegue completo con integración, monitorización y formación se mueve entre 15.000 € y 60.000 € según complejidad. Siempre presupuestamos por fases para que puedas decidir si continúas tras cada entrega.
Nuestra oficina está en Madrid, pero la mayor parte del trabajo se realiza en remoto. Tenemos clientes en Barcelona, Valencia, Lisboa y Ciudad de México. Las reuniones de arranque y las demos presenciales las hacemos por videoconferencia o en persona si estás en la zona centro.
Definimos umbrales de éxito antes de empezar. Si tras la fase de validación el modelo no supera esos umbrales, analizamos las causas y proponemos alternativas: más datos, otra arquitectura o un replanteamiento del problema. No facturamos la fase de despliegue si el modelo no cumple lo pactado.
Cuéntanos qué problema quieres resolver y qué datos tienes disponibles. Te respondemos en menos de 24 horas laborables con una primera valoración.