Diseñamos modelos de inteligencia artificial que resuelven problemas concretos: reducir costos de inventario, predecir la demanda semanal o automatizar la clasificación de documentos. Trabajamos desde Medellín con empresas de Colombia y Latinoamérica.
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Cada proyecto parte de un problema medible. No vendemos tecnología por moda: identificamos dónde la IA genera retorno financiero y construimos la solución mínima viable en semanas, no meses.
Identificamos tareas repetitivas en su operación (facturación, clasificación de correos, validación de datos) y las reemplazamos con flujos automáticos que aprenden de las excepciones. Un cliente del sector logístico redujo 34 horas semanales de digitación manual en ocho semanas.
Construimos modelos de series de tiempo y regresión para anticipar demanda, rotación de personal o riesgo crediticio. Usamos los datos que su empresa ya tiene: ERP, hojas de cálculo, bases SQL. El modelo se entrega con un tablero donde su equipo consulta los resultados sin necesidad de programar.
Detectamos defectos en líneas de producción, contamos objetos en estanterías y clasificamos imágenes médicas con redes convolucionales entrenadas sobre sus propias fotografías. Cada modelo se optimiza para correr en hardware accesible: no necesita servidores GPU permanentes.
Chatbots internos que responden preguntas de empleados sobre políticas de la empresa. Clasificadores de PQRS que asignan tickets al área correcta en menos de dos segundos. Extractores de cláusulas contractuales que leen 200 contratos en la fracción de lo que tarda un analista.
Si su equipo quiere entender qué es viable antes de invertir, hacemos talleres de dos días donde evaluamos sus datos, priorizamos casos de uso y entregamos una hoja de ruta con costos estimados. No hay compromiso de contratación posterior.
Conectamos los modelos de IA con su SAP, Dynamics, Odoo o cualquier API REST. El resultado no vive en un notebook de Jupyter: se despliega en producción con monitoreo de rendimiento y alertas automáticas cuando la precisión baja del umbral acordado.
Desde la primera llamada hasta el modelo en producción, un proyecto típico dura entre 6 y 14 semanas. Estos son los pasos.
Revisamos sus datos disponibles, entendemos el problema de negocio y estimamos si la IA es la herramienta correcta. Dura entre una y dos sesiones virtuales de 90 minutos.
Documentamos el alcance, las métricas de éxito, el cronograma y el presupuesto. Incluimos un análisis de riesgos con los escenarios donde el proyecto podría no ser rentable.
En tres a cinco semanas entregamos un modelo entrenado con sus datos reales. Lo probamos juntos, medimos precisión y ajustamos hasta alcanzar el umbral definido.
El modelo se integra con su infraestructura. Configuramos alertas, dashboards y un plan de re-entrenamiento periódico para que la precisión no se degrade con el tiempo.
No publicamos nombres de clientes sin autorización, pero sí compartimos los números. Cada caso incluye el sector, el problema y el impacto cuantificado.
La empresa gestionaba 1.200 SKU con pronósticos basados en promedios móviles de tres meses. El error promedio era del 38%. Entrenamos un modelo gradient boosting con variables de clima, calendario festivo y tendencia histórica. En producción, el error bajó al 14% y la merma de perecederos se redujo un 22% en el primer trimestre.
Error de pronóstico: de 38% a 14%Los veterinarios dedicaban 40 minutos diarios a revisar radiografías de tórax canino buscando patrones de cardiomegalia. Entrenamos una red convolucional con 4.800 imágenes etiquetadas por radiólogos. El modelo alcanzó una sensibilidad del 92% y ahora funciona como filtro previo: solo las imágenes sospechosas pasan a revisión humana.
Sensibilidad del 92%, ahorro de 35 min/díaCon 48 vehículos y más de 300 puntos de entrega diarios, la asignación manual generaba recorridos ineficientes. Implementamos un agente de aprendizaje por refuerzo que optimiza rutas considerando ventanas horarias, capacidad del vehículo y estado del tráfico en tiempo real. El consumo de combustible bajó un 17% en seis meses.
Reducción de combustible: 17%
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