Artificial Intelligence aplicada
Diseñamos modelos de inteligencia artificial que se conectan a su operación real: inventarios, atención al cliente, logística, finanzas. Sin promesas genéricas, con métricas verificables desde la primera semana.
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Diagnóstico
Muchas organizaciones ya recopilan datos. Pocas los usan para tomar decisiones automáticas. La brecha entre tener información y actuar con ella cuesta dinero todos los meses.
Capacidades
Cada proyecto parte de un problema concreto. No vendemos tecnología por moda; la aplicamos donde genera retorno medible.
Extraemos datos de facturas, contratos y formularios con modelos de visión por computador. Un cliente del sector salud redujo 14 horas semanales de digitación manual en el primer mes.
Modelos de series temporales y regresión para anticipar demanda, rotación de personal o riesgo crediticio. Entrenamos con datos de al menos 12 meses y entregamos métricas de precisión antes de poner nada en producción.
Chatbots y voicebots que entienden contexto, no solo palabras clave. Los conectamos a su CRM, ERP o base de conocimiento interna para que respondan con información actualizada.
Diseñamos la infraestructura que conecta sus fuentes de datos, las limpia y las deja listas para cualquier modelo presente o futuro. Usamos herramientas de código abierto para que no dependa de licencias costosas.
Algoritmos de optimización combinatoria para rutas de distribución, asignación de turnos o planificación de producción. Un distribuidor en el Valle del Cauca bajó sus costos de transporte un 11 % en tres meses.
Metodología
No empezamos escribiendo código. Empezamos entendiendo qué decisión quiere automatizar.
Revisamos sus datos disponibles, entrevistamos a las personas que toman decisiones operativas y definimos un caso de uso prioritario. Usted recibe un documento con alcance, datos necesarios y retorno estimado.
Construimos un modelo mínimo con datos reales. Lo probamos en un entorno controlado y medimos su desempeño con métricas acordadas: precisión, tiempo de respuesta, ahorro proyectado.
Conectamos el modelo a sus sistemas existentes. Configuramos monitoreo, alertas y un panel donde su equipo puede ver cómo se comporta el modelo cada día.
Los datos cambian, los modelos también deben hacerlo. Ofrecemos planes de mantenimiento mensual que incluyen reentrenamiento, ajuste de umbrales y soporte técnico directo con el ingeniero responsable.
Evidencia
No publicamos testimonios anónimos. Cada caso tiene un número concreto que el cliente puede confirmar.
Implementamos un modelo de pronóstico de demanda que analiza 14 variables, desde clima hasta calendario de pagos de EPS. El modelo se actualiza cada noche con las ventas del día.
Resultado: reducción de quiebres de inventario del 23 % al 6 % en cuatro meses.
Entrenamos un clasificador de imágenes satelitales para detectar estrés hídrico en lotes de caña antes de que fuera visible a simple vista. El sistema envía alertas al agrónomo responsable de cada zona.
Resultado: 9 % menos de pérdida por estrés hídrico en la cosecha 2025.
Respuestas
No. Nos encargamos de todo el desarrollo e infraestructura. Lo que sí necesitamos es acceso a una persona de su empresa que conozca el proceso que vamos a automatizar: alguien que pueda explicarnos cómo se toman las decisiones hoy y validar que los resultados del modelo tengan sentido.
Es lo más común. Parte de nuestro trabajo es limpiar, unificar y estructurar sus datos antes de entrenar cualquier modelo. Si la calidad de los datos es muy baja, se lo decimos durante el diagnóstico y le proponemos un plan de mejora antes de invertir en modelos.
Depende del alcance. Un prototipo funcional con integración básica puede arrancar desde 8 millones de pesos colombianos. Proyectos más complejos con múltiples fuentes de datos y despliegue en la nube pueden llegar a 45 millones. El diagnóstico inicial es gratuito y ahí le damos un presupuesto detallado.
Preferimos código abierto (Python, PyTorch, scikit-learn, Apache Airflow) para que usted no quede atado a licencias de terceros. Si su empresa ya usa servicios de nube como AWS o Google Cloud, trabajamos dentro de esa infraestructura.
Sí. El paso 2 de nuestro proceso entrega un prototipo funcional con métricas reales. Si los números no le convencen, no tiene obligación de continuar. Hasta ahora, el 89 % de los clientes que llegan al prototipo deciden seguir adelante.
Trabajamos con empresas de 15 a 2 000 empleados. Lo que importa no es el tamaño, sino que exista un volumen de datos suficiente y una decisión de negocio que se pueda mejorar con un modelo.
Conversemos
Cuéntenos qué problema quiere resolver. Respondemos en menos de 24 horas hábiles.
Barranco Antonio Almanza Yáñez, 20, 760001 Cali, Valle del Cauca, Colombia
