Diseñamos sistemas inteligentes que resuelven problemas reales: reducir costes operativos, anticipar la demanda y liberar a tu equipo de tareas repetitivas. Sin promesas vacías, con datos y plazos concretos.
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Muchas empresas acumulan datos sin saber qué hacer con ellos. Mientras tanto, las decisiones se toman por intuición y los procesos manuales consumen horas que nadie recupera.
Cada proyecto parte de un problema concreto. Estas son las disciplinas que dominamos y aplicamos según lo que necesite tu empresa.
Construimos modelos de regresión, series temporales y clasificación que anticipan la demanda, el churn de clientes o el riesgo crediticio. Cada modelo se valida con datos históricos antes de entrar en producción, y entregamos métricas claras de precisión (RMSE, AUC, F1) para que sepas exactamente qué esperar.
Diseñamos flujos que combinan RPA con modelos de lenguaje natural para procesar facturas, clasificar correos electrónicos, generar informes y responder consultas frecuentes. Un cliente del sector logístico redujo el tiempo de procesamiento de albaranes de 45 minutos a 3 minutos por lote.
Entrenamos redes convolucionales para detectar defectos en líneas de producción, contar inventario mediante cámaras y verificar documentos de identidad. Trabajamos con imágenes reales del entorno del cliente, no con datasets genéricos, lo que mejora la tasa de acierto desde el primer despliegue.
No todas las empresas necesitan un modelo de deep learning. A veces basta con un dashboard bien diseñado o con limpiar la base de datos. Hacemos una auditoría de madurez digital en dos semanas y entregamos una hoja de ruta priorizada por impacto y viabilidad, con estimaciones de coste por fase.
Seguimos un ciclo de cuatro fases que reduce riesgos y permite ver resultados parciales antes de comprometer todo el presupuesto.
Analizamos tus datos, entrevistamos a los equipos clave y definimos el problema con precisión. Esta fase dura entre 5 y 10 días laborables. El entregable es un informe con oportunidades concretas y una estimación de retorno.
Construimos un modelo mínimo viable con un subconjunto de datos reales. Lo probamos en un entorno controlado y medimos su rendimiento. Si los números no cuadran, ajustamos el enfoque antes de seguir adelante.
Integramos la solución en la infraestructura existente. Configuramos monitorización, alertas y dashboards de seguimiento. Formamos al equipo que va a operar el sistema día a día.
Los modelos se degradan con el tiempo si no se actualizan. Ofrecemos planes de mantenimiento mensual que incluyen reentrenamiento, ajuste de hiperparámetros y soporte técnico por correo y videollamada.
Llevamos seis años desarrollando soluciones de Artificial Intelligence desde Bilbao para clientes en toda la península. Nuestro equipo combina perfiles de ingeniería de datos, ciencia de datos e ingeniería de software, lo que nos permite cubrir todo el ciclo sin subcontratar.
Cada proyecto tiene un responsable técnico asignado que habla con el cliente al menos dos veces por semana. No usamos jerga innecesaria: explicamos qué hace el modelo, por qué lo hace y qué margen de error tiene.
Trabajamos con Python, PyTorch, scikit-learn, Apache Airflow y plataformas cloud como AWS y Google Cloud. Pero la herramienta importa menos que el resultado: si un problema se resuelve con una regla de negocio simple, no vamos a vender un transformer.
Depende del alcance. Un análisis predictivo sencillo puede estar listo en 4 a 6 semanas. Proyectos de visión por computador con entrenamiento personalizado suelen requerir entre 8 y 14 semanas. El diagnóstico inicial siempre se completa en menos de dos semanas.
No. La mayoría de nuestros clientes llegan con datos dispersos en hojas de cálculo, bases SQL, ficheros CSV o incluso PDFs. Parte de nuestro trabajo es construir un pipeline de limpieza y transformación que deje los datos listos para alimentar modelos.
El diagnóstico es gratuito para proyectos que superen los 8.000 € de presupuesto estimado. Para consultas más pequeñas, ofrecemos una sesión de descubrimiento de 90 minutos a precio fijo de 250 € + IVA.
No. Hemos trabajado con startups de 5 personas y con divisiones de compañías de más de 500 empleados. Lo que importa es que exista un problema definido y datos suficientes para abordarlo. Si no estamos seguros de poder aportar valor, lo decimos en la primera reunión.
Todos nuestros contratos incluyen criterios de aceptación medibles acordados antes de empezar. Si el prototipo no alcanza el umbral definido, revisamos el enfoque sin coste adicional en la fase de prototipado. Si tras dos iteraciones no se consigue, devolvemos el 50 % de la fase de prototipo.
Cuéntanos qué problema quieres resolver. Respondemos en menos de 24 horas laborables con una propuesta de próximos pasos o, si no encajamos, con una recomendación honesta de quién puede ayudarte mejor.