Artificial Intelligence que resuelve problemas reales de negocio
Empezamos cada proyecto con una pregunta simple: ¿qué decisión necesitas tomar mejor? No vendemos tecnología por el placer de tenerla. Construimos modelos que responden preguntas concretas: qué cliente va a abandonar, cuánto stock necesitas el martes, dónde se atasca tu línea de producción.
Desde nuestra oficina en Barcelona trabajamos con empresas industriales, logísticas y de retail que ya tienen datos pero no saben qué hacer con ellos. Les ayudamos a convertir esos datos en decisiones automáticas o semiautomáticas que ahorran tiempo y dinero.
Cómo llegamos hasta aquí: nuestra línea de tiempo
Primer modelo de churn para telecomunicaciones
Nuestro primer cliente fue una operadora regional con 120.000 abonados. Necesitaban predecir qué usuarios iban a darse de baja antes de que lo hicieran. Entrenamos un modelo con gradient boosting sobre 18 meses de datos de facturación y uso.
Visión artificial para control de calidad
Una fábrica de piezas plásticas en Girona nos pidió detectar defectos en moldes inyectados. Instalamos cámaras industriales y entrenamos una red convolucional que clasifica piezas en menos de 200 milisegundos. El sistema rechaza automáticamente las defectuosas antes del empaquetado.
Análisis predictivo de demanda en retail
Seis cadenas de alimentación nos contrataron para prever la demanda semanal por tienda y categoría. Combinamos datos meteorológicos, calendarios festivos y series históricas de ventas. El error medio de predicción bajó del 22% al 9%.
Procesamiento de lenguaje natural para atención al cliente
Diseñamos un sistema de clasificación automática de tickets de soporte para una aseguradora. El modelo lee el texto del email, asigna categoría, urgencia y departamento responsable. El tiempo medio de primera respuesta pasó de 14 horas a 3 horas y media.
Optimización de rutas logísticas con IA
Para una empresa de distribución con 45 furgonetas, desarrollamos un planificador de rutas que tiene en cuenta tráfico en tiempo real, ventanas de entrega y capacidad de carga. El ahorro en combustible fue del 17% el primer mes.
Modelos generativos para documentación técnica
Integramos modelos de lenguaje grandes (LLM) con bases de conocimiento internas de un fabricante de maquinaria. Sus técnicos ahora consultan un asistente que responde preguntas sobre manuales de 3.000 páginas en segundos, citando la sección exacta.
Agentes autónomos para gestión financiera
Estamos construyendo agentes que reconcilian facturas, detectan anomalías contables y generan borradores de informes mensuales. El objetivo: que el equipo financiero dedique su tiempo a analizar, no a copiar datos entre hojas de cálculo.
Cómo trabajamos: del dato al resultado
Cada proyecto arranca con una auditoría de datos. Revisamos qué información tiene tu empresa, en qué formato está y cuánta calidad tiene. Este paso dura entre una y tres semanas, dependiendo de la complejidad.
Después definimos juntos la métrica de éxito. No "implementar IA" sino "reducir el tiempo de respuesta a incidencias un 40%" o "prever la demanda con un error inferior al 10%". Si no podemos medir el resultado, no empezamos.
Entrenamos modelos con tus datos reales, los validamos con datos históricos que el modelo no ha visto, y los desplegamos en tu infraestructura o en la nube. Incluimos monitorización: si el modelo empieza a fallar porque los datos cambian, lo detectamos y reentrenamos.
No dejamos un modelo en producción y desaparecemos. Ofrecemos soporte continuo con revisiones trimestrales de rendimiento.
Mapa de capacidades técnicas
Lo que sabemos hacer, organizado por área. Si tu problema no encaja en ninguna de estas categorías, escríbenos de todas formas: puede que encontremos un enfoque.
Análisis predictivo
Modelos de series temporales, regresión y clasificación para anticipar demanda, riesgo crediticio, mantenimiento de equipos o comportamiento de clientes.
Visión artificial
Detección de objetos, clasificación de imágenes, segmentación semántica. Aplicaciones en control de calidad, seguridad y agricultura de precisión.
Procesamiento de lenguaje
Clasificación de textos, extracción de entidades, resumen automático, chatbots con contexto empresarial y búsqueda semántica sobre documentos internos.
Optimización operativa
Algoritmos de rutas, asignación de recursos, planificación de turnos y programación de producción con restricciones reales.
Ingeniería de datos
Diseño de pipelines ETL, lagos de datos, integración de fuentes dispares y limpieza automatizada. Sin datos limpios no hay IA que funcione.
MLOps y mantenimiento
Despliegue de modelos en producción, monitorización de drift, reentrenamiento automático y versionado de datasets y artefactos.
¿Encaja tu empresa con nuestro enfoque?
Tienes datos históricos
Al menos 6 meses de registros digitales: ventas, tickets, sensores, logs. Sin datos no hay modelo.
Puedes definir una métrica
Sabes qué quieres mejorar: coste, tiempo, precisión, satisfacción. Algo medible.
Tu equipo puede dedicar horas
Necesitamos un interlocutor técnico o de negocio que conozca los datos y valide resultados.
Presupuesto desde 12.000 €
Nuestros proyectos arrancan en esa cifra para una prueba de concepto de 6 a 8 semanas.
¿Tienes datos y una pregunta que necesita respuesta? Hablemos.
Solicitar una auditoría gratuitaCaso: detección de fraude en pagos
Un procesador de pagos online nos pidió reducir los falsos positivos de su sistema antifraude. Su regla anterior bloqueaba el 8% de transacciones legítimas, lo que generaba quejas y pérdida de clientes.
Entrenamos un modelo de ensemble con XGBoost y redes neuronales sobre 4 millones de transacciones etiquetadas. El nuevo sistema bloquea el 94% del fraude real y solo genera un 1.2% de falsos positivos.
Resultado: 340.000 € recuperados en fraude evitado durante los primeros 5 meses.
Caso: mantenimiento predictivo industrial
Una planta de embotellado tenía paradas no planificadas que costaban 15.000 € por hora. Instalamos sensores de vibración y temperatura en las máquinas críticas y entrenamos un modelo que predice fallos con 72 horas de antelación.
En el primer año, las paradas no planificadas se redujeron un 62%. El equipo de mantenimiento ahora trabaja con un calendario generado por el modelo en lugar de reaccionar a emergencias.
Resultado: ahorro estimado de 890.000 € anuales en tiempo de inactividad.
Preguntas que nos hacen a menudo
¿Cuánto tarda un proyecto típico de IA?
Una prueba de concepto suele durar entre 6 y 10 semanas. Si el resultado es positivo, la fase de producción añade entre 4 y 12 semanas más, dependiendo de la integración con tus sistemas existentes.
¿Necesitamos un equipo técnico interno?
No hace falta un departamento de datos. Sí necesitamos al menos una persona que conozca bien los datos de tu empresa y pueda dedicar unas horas semanales al proyecto. Nosotros nos encargamos de la parte técnica.
¿Qué pasa si nuestros datos están desordenados?
Es lo habitual. Parte de nuestro trabajo es limpiar, transformar y estructurar los datos antes de entrenar cualquier modelo. La auditoría inicial nos permite estimar cuánto esfuerzo de preparación hace falta.
¿Los modelos funcionan en nuestra infraestructura o en la nube?
Ambas opciones. Si tienes requisitos de privacidad o regulación que exigen datos on-premise, desplegamos ahí. Si prefieres la flexibilidad de la nube, trabajamos con AWS, Google Cloud y Azure.
¿Qué ocurre después de entregar el modelo?
Ofrecemos contratos de mantenimiento trimestral. Monitorizamos el rendimiento del modelo, detectamos degradación y reentrenamos cuando los datos cambian. También formamos a tu equipo para que entienda qué hace el modelo y cómo interpretar sus resultados.
Hablemos de tu proyecto
Si tienes datos y una pregunta que necesita respuesta, podemos ayudarte. Escríbenos o llámanos y te proponemos una primera reunión sin compromiso para evaluar si la IA tiene sentido en tu caso.
Lado María Elena 8, 08002 Barcelona, Catalonia, Spain+34 93 239 64 15
[email protected]