Automatización de procesos
Clasificación automática de documentos, extracción de datos de facturas, enrutamiento de tickets de soporte. Reducimos entre un 40% y un 70% el tiempo que tu equipo dedica a tareas manuales repetitivas.
Cómo trabajamos
Cada proyecto sigue cuatro fases claras. Sin sorpresas en el presupuesto ni en los plazos.
1. Diagnóstico de datos (1 semana)
Revisamos tus fuentes de datos: bases relacionales, hojas de cálculo, APIs de terceros. Identificamos qué información existe, qué falta y dónde hay ruido. Al final de la semana entregas un informe con las oportunidades concretas de aplicar inteligencia artificial.
2. Prototipo funcional (2-4 semanas)
Construimos un modelo mínimo viable que demuestra el valor real antes de invertir más tiempo. Usamos Python, TensorFlow o PyTorch según el problema. Tú ves resultados parciales cada viernes en una demo de 30 minutos.
3. Integración en producción (3-6 semanas)
El modelo se conecta a tus sistemas internos: ERP, CRM, plataforma web o aplicación móvil. Configuramos pipelines de datos automatizados y monitorización de rendimiento para que el sistema funcione sin intervención manual.
4. Soporte y reentrenamiento
Los datos cambian. Un modelo entrenado en enero puede perder precisión en julio. Ofrecemos planes de mantenimiento mensuales que incluyen reentrenamiento periódico, ajustes de hiperparámetros y alertas de degradación.
Servicios especializados
No hacemos de todo. Nos centramos en cinco áreas donde hemos acumulado experiencia verificable.
Análisis predictivo
Previsión de demanda para retail, predicción de abandono de clientes (churn), estimación de riesgo crediticio. Trabajamos con series temporales y modelos de clasificación entrenados con tus datos históricos reales.
Visión artificial
Detección de defectos en líneas de producción, reconocimiento de productos en estanterías, análisis de imágenes médicas. Entrenamos redes convolucionales con conjuntos de imágenes etiquetadas por tu equipo.
Procesamiento de lenguaje natural
Chatbots internos que responden preguntas sobre políticas de empresa, análisis de sentimiento en reseñas, resumen automático de contratos largos. Usamos modelos de lenguaje afinados con vocabulario de tu sector.
Consultoría de datos
Antes de construir modelos, hay que tener datos limpios. Auditamos tu infraestructura de datos, diseñamos pipelines ETL y definimos métricas de calidad. Un proyecto típico de auditoría dura entre dos y tres semanas.
Resultados verificables
Tres proyectos recientes con cifras concretas.
Logística: clasificación automática de envíos
Un operador logístico de Madrid procesaba 12.000 paquetes al día con lectura manual de etiquetas. Implementamos un sistema de visión artificial que lee y clasifica en tiempo real. El error de clasificación bajó del 4,2% al 0,3%.
−93% errores
Retail: previsión de demanda semanal
Cadena de supermercados con 40 tiendas en la Comunidad de Madrid. Entrenamos un modelo de series temporales con tres años de datos de ventas. La previsión semanal mejoró un 28% frente al método anterior basado en promedios históricos.
+28% precisión
Salud: detección temprana en radiografías
Clínica privada con 15 radiólogos. Desarrollamos un modelo de apoyo al diagnóstico que señala áreas sospechosas en radiografías de tórax. El tiempo medio de lectura por imagen se redujo de 8 a 3 minutos.
−62% tiempo lecturaPreguntas frecuentes
Respondemos lo que nos preguntan antes de firmar un contrato.
¿Cuántos datos necesito para empezar?
Depende del problema. Para un modelo de clasificación de texto necesitamos al menos 500 ejemplos etiquetados por categoría. Para visión artificial, entre 200 y 1.000 imágenes por clase suelen ser suficientes si aplicamos técnicas de aumento de datos. En la fase de diagnóstico evaluamos si lo que tienes es viable o si necesitas recopilar más.
¿Qué pasa si mis datos están desordenados?
Es lo habitual. Casi ningún cliente llega con datos perfectos. Dedicamos la primera fase a limpiar, normalizar y estructurar la información. Si el desorden es severo, proponemos un proyecto de consultoría de datos antes de construir cualquier modelo.
¿Cuánto cuesta un proyecto típico?
El diagnóstico inicial es gratuito. Un prototipo funcional parte de 4.500 € para modelos sencillos de clasificación o regresión. Proyectos de visión artificial con integración en producción suelen situarse entre 12.000 € y 30.000 €. Proporcionamos un presupuesto cerrado tras la fase de diagnóstico.
¿Trabajáis solo en Madrid?
Nuestra oficina está en Madrid, pero ejecutamos proyectos en remoto para clientes de toda España y de otros países europeos. Las reuniones de seguimiento se hacen por videoconferencia. Si el proyecto requiere acceso físico a infraestructura (por ejemplo, instalar cámaras en una planta industrial), nos desplazamos.
¿Qué tecnologías utilizáis?
Python como lenguaje principal. Para deep learning, TensorFlow y PyTorch. Scikit-learn para modelos clásicos de machine learning. FastAPI o Flask para servir modelos como API. Docker y Kubernetes para despliegue. PostgreSQL y BigQuery para almacenamiento. Elegimos la herramienta que mejor encaja con tu infraestructura existente.
¿Mis datos están seguros?
Firmamos un acuerdo de confidencialidad antes de recibir cualquier dato. Trabajamos en entornos aislados con cifrado en reposo y en tránsito. Al finalizar el proyecto, eliminamos todas las copias de datos del cliente de nuestros servidores y proporcionamos certificado de destrucción.
Hablemos de tu proyecto
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