Convertimos el volumen de información de tu empresa en ventaja competitiva. Implementamos machine learning, NLP, computer vision y business intelligence con impacto medible en costos y decisiones. Modelos predictivos para demanda y riesgos, chatbots empresariales, análisis automatizado de documentos, dashboards ejecutivos en tiempo real y pipelines de datos end-to-end. Propiedad 100% del código, documentación completa y soporte extendido con SLA contractual.
No siempre. Antes de cotizar, validamos que los datos disponibles, la calidad y el caso de uso justifican la inversión. Estas son las señales típicas que indican que la IA o el análisis avanzado de datos resuelven más de lo que cuesta.
Acumulas información de ventas, clientes, operación y producción por años, pero las decisiones se siguen tomando por intuición o con reportes que llegan tarde. El valor está latente en datos que nadie está analizando con rigor.
Soporte responde las mismas 50 preguntas todos los días. Ventas pierde leads por no responder rápido. Un chatbot bien diseñado puede absorber el 60-80% del volumen sin sacrificar calidad de servicio.
QC manual en línea de producción, OCR de facturas y documentos, vigilancia 24/7 con operadores. Computer vision puede reducir errores 90% y costos 70% en procesos repetitivos.
Inventario sobrado, ventas pérdidas, mantenimiento reactivo. Modelos predictivos de demanda mejoran pronósticos 20-40% y se pagan solos en 6-12 meses con el ahorro en capital de trabajo.
Reportería ejecutiva depende de un analista que pega datos de cinco fuentes en Excel cada lunes. Cuando se va de vacaciones, se rompe. Pipelines automatizados y dashboards de BI eliminan ese cuello de botella.
Cinco tipos de soluciones que cubren la mayoría de los proyectos de IA y Big Data. Casi siempre se combinan dos o tres dentro del mismo proyecto.
Modelos predictivos para demanda, riesgos, mantenimiento y retención de clientes. Predicción de fraude en tiempo real. ROI típico: 20-40% mejora en pronósticos.
Chatbots empresariales multiidioma, análisis de sentimiento en redes, clasificación automática de documentos y extracción de información de textos largos.
Control de calidad automatizado, OCR inteligente, análisis de video en tiempo real, reconocimiento facial y de objetos para procesos industriales.
Dashboards ejecutivos en tiempo real, reportería automatizada, análisis multidimensional. Conectamos tus fuentes con visualizaciones que cuentan la historia de tu negocio.
Ingeniería de datos end-to-end: ETL/ELT, data lakes, streaming en tiempo real, MLOps para desplegar y monitorear modelos en producción.
Para proyectos de IA y datos elegimos frameworks maduros con comunidad activa y soporte de largo plazo. Open source siempre que sea posible, cloud-managed cuando aporta velocidad real.
Cuatro fases visibles. Trabajamos en sprints de 2 semanas con demos funcionales cada sprint. Cero sorpresas.
Cuatro garantías formalizadas en cada propuesta. No son palabras de marketing, son cláusulas del contrato.
El código fuente y los modelos entrenados son 100% del cliente. Sin licencias ocultas, sin dependencias propietarias, sin ataduras de proveedor. Repositorio Git completo entregado al cierre.
Arquitectura, pipelines, modelos, métricas, runbooks de despliegue y manuales de usuario. Disponible en español e inglés. Actualizada hasta el último día del proyecto.
Sesiones para usuarios finales, analistas y equipos técnicos. Presencial o remoto con material grabado para onboarding posterior del personal nuevo.
Planes de mantenimiento con SLA definidos por contrato. Monitoreo de drift, reentrenamiento programado y reportes mensuales de desempeño.
Modelos de predicción de demanda y optimización de rutas para flota de transporte. Reducción de costos operativos y mejora de pronósticos de capacidad.
Chatbot multiidioma para atención de pólizas y siniestros, integrado con CRM y sistemas internos. Atención 24/7 con escalamiento humano automatizado.
Un proyecto típico de ML pasa por 4 fases (evaluación de datos, ingeniería, entrenamiento, despliegue) y toma entre 8 y 20 semanas. Modelos sencillos predictivos pueden lanzarse en 6-8 semanas; sistemas de visión por computadora o NLP empresariales suelen requerir 16-24 semanas.
Power BI funciona muy bien para reportería estándar con datos limpios y usuarios analíticos. Un dashboard a la medida tiene sentido cuando: (1) los datos vienen de muchas fuentes propietarias, (2) necesitas lógica de negocio específica embebida, (3) usuarios no técnicos deben tomar acciones desde la vista, (4) el costo de licencias por usuario escalado es prohibitivo.
Depende del caso: análisis predictivo de ventas suele mejorar pronósticos 20-40%, chatbots reducen tiempo de atención 70%, computer vision en QC industrial reduce errores 90%. El payback típico en proyectos bien definidos va de 6 a 18 meses.
Pocas empresas lo están al inicio. Por eso siempre empezamos con una evaluación de madurez de datos (1-2 semanas) que mapea calidad, disponibilidad y gobernanza. A partir de ahí diseñamos qué ingeniería de datos es prerequisito antes de los modelos.
30 minutos sin compromiso. Cuéntanos qué necesitas resolver y te decimos exactamente qué construir, cuánto cuesta y cuánto tarda. Propuesta detallada en 3-5 días hábiles después de la primera llamada.