Diseñamos modelos de machine learning a medida, los entrenamos con tus datos reales y los integramos en tus sistemas actuales. Desde Madrid, trabajamos con equipos técnicos de logística, retail, salud y finanzas.
Solicitar diagnóstico gratuito
Cada proyecto sigue una estructura clara. No empezamos a programar hasta que entendemos tu problema de negocio, y no damos el proyecto por terminado hasta que el modelo funciona en producción.
Revisamos tus fuentes de datos durante dos semanas. Evaluamos calidad, volumen, frecuencia de actualización y posibles sesgos. Entregamos un informe con viabilidad técnica y estimación de coste.
Construimos un primer modelo con un subconjunto de tus datos. El prototipo se entrega en cuatro a seis semanas, con métricas de precisión y recall documentadas para que tu equipo las valide.
Conectamos el modelo con tus APIs, ERPs o bases de datos existentes. Usamos contenedores Docker y pipelines de CI/CD para que el despliegue sea reproducible. Tu equipo de IT recibe documentación completa.
Los modelos se degradan con el tiempo si los datos cambian. Configuramos alertas automáticas de drift y reentrenamos cuando las métricas bajan del umbral acordado. Este seguimiento dura un mínimo de seis meses.
No vendemos "soluciones de IA genéricas". Cada servicio responde a un problema de negocio específico y tiene entregables definidos.
Predicción de demanda, churn de clientes o fallos de maquinaria. Usamos XGBoost, LightGBM o redes neuronales según el volumen de datos. El entregable incluye un dashboard con predicciones actualizadas cada hora o cada día, según tu caso.
Clasificación automática de documentos, extracción de datos de facturas, triaje de tickets de soporte. Reducimos el tiempo manual entre un 60% y un 85%, dependiendo de la complejidad del documento y la calidad del OCR de entrada.
Análisis de sentimiento en reseñas, chatbots internos entrenados con la documentación de tu empresa, resumen automático de informes largos. Trabajamos con modelos de código abierto para que no dependas de APIs de terceros.
Detección de defectos en líneas de producción, conteo de personas en espacios comerciales, lectura automática de matrículas. Entrenamos modelos YOLO o EfficientDet con imágenes de tu entorno real, no con datasets genéricos.
Talleres de entre 8 y 40 horas para que tu equipo de datos o desarrollo aprenda a mantener y mejorar los modelos sin depender de nosotros. Cubrimos Python, scikit-learn, PyTorch y MLOps con herramientas como MLflow y Kubeflow.
Estos datos corresponden a los 47 proyectos que hemos llevado a producción en sectores como retail, logística, banca y salud.
No publicamos nombres de clientes sin su permiso. Estos resúmenes reflejan proyectos reales con datos anonimizados.
Una empresa de distribución con 12 almacenes en España necesitaba reducir el sobrestock sin aumentar las roturas. Entrenamos un modelo con tres años de histórico de ventas, datos meteorológicos y calendario de festivos regionales. El error de predicción bajó de un 22% a un 8% en los primeros cuatro meses.
Logística
Una clínica privada de Madrid quería un sistema de triaje para priorizar consultas urgentes. Recopilamos 14.000 imágenes etiquetadas por dermatólogos y entrenamos un modelo EfficientNet. La sensibilidad para lesiones sospechosas alcanzó el 94%, lo que permitió reducir el tiempo de espera para casos prioritarios de 11 días a 3.
SaludNo necesitas tener un proyecto definido. Describe tu situación y te decimos si tiene sentido aplicar inteligencia artificial o si hay una solución más sencilla. La primera conversación no tiene coste.