Reducción del 62% en tiempos de respuesta
Una cadena de retail en Bogotá integró nuestro sistema de clasificación automática de tickets. En 11 semanas, el equipo de soporte pasó de gestionar 340 solicitudes diarias manualmente a resolver el 62% sin intervención humana.
Directora de operaciones, cadena de retail con 23 tiendas
Predicción de demanda con 91% de precisión
Un distribuidor de alimentos en el Valle del Cauca necesitaba anticipar pedidos semanales. Entrenamos un modelo con datos de tres años de ventas y factores estacionales. Hoy su margen de error en inventario bajó de 28% a 9%.
Gerente de logística, distribuidora regional
Detección de fraude en tiempo real
Una fintech de Medellín procesaba transacciones sin filtros inteligentes. Implementamos un modelo de detección de anomalías que bloquea operaciones sospechosas en menos de 200 milisegundos. Las pérdidas por fraude cayeron un 78% en el primer trimestre.
CTO, plataforma de pagos digitales
Artificial Intelligence aplicada: la historia de cada proyecto
Cada implementación sigue un camino distinto, pero todas comparten una estructura que hemos afinado proyecto tras proyecto. Así se ve el recorrido típico de una empresa que trabaja con nosotros.
Diagnóstico operativo
Antes de hablar de algoritmos, necesitamos entender dónde duele. Revisamos flujos de trabajo, fuentes de datos y cuellos de botella. No pedimos acceso a toda la infraestructura: empezamos con una muestra representativa de datos y entrevistas con los equipos que viven el problema a diario.
El resultado es un mapa de oportunidades con estimaciones concretas de impacto. No prometemos porcentajes genéricos; calculamos rangos basados en los datos reales de cada cliente.
Prototipo funcional
Construimos un modelo mínimo viable. Puede ser un clasificador de texto, un motor de recomendación o un sistema de visión por computadora, dependiendo del problema identificado. Lo importante: este prototipo se prueba con datos reales del cliente, no con datasets académicos.
Durante esta fase, el equipo del cliente participa en sesiones de validación semanales. Si el prototipo no alcanza los umbrales de rendimiento definidos en el diagnóstico, pivotamos antes de invertir más tiempo.
Caso: procesamiento de documentos legales
Un bufete de abogados en Medellín quería extraer cláusulas clave de contratos en PDF. El prototipo procesó 500 documentos de prueba con una precisión del 88% en la tercera semana. Tras ajustes en el modelo de NLP, alcanzamos 94% antes de pasar a producción.
Socio fundador, firma legal con 40 abogados
Integración y entrenamiento
El modelo se conecta a los sistemas existentes del cliente. Trabajamos con APIs REST, webhooks o conexiones directas a bases de datos. No exigimos migrar a una plataforma nueva: nos adaptamos a lo que ya funciona.
Capacitamos al equipo interno para interpretar los resultados del modelo y saber cuándo intervenir. La IA no reemplaza personas; les da información que antes no tenían para tomar mejores decisiones.
Monitoreo y refinamiento
Un modelo en producción necesita vigilancia. Configuramos alertas para detectar degradación de rendimiento, cambios en la distribución de datos y casos límite que el modelo no resuelve bien. Cada mes revisamos métricas y ajustamos parámetros.
Después del tercer mes, entregamos un informe de impacto con comparativas antes/después. Este documento sirve para justificar la inversión ante la junta directiva y para decidir si escalar la solución a otras áreas del negocio.
Escalamiento autónomo
Cuando el modelo demuestra valor sostenido, ampliamos su alcance. A veces eso significa procesar más volumen; otras veces, aplicar la misma lógica a un problema diferente dentro de la organización. El equipo interno ya tiene la capacidad de operar el sistema con soporte puntual de nuestra parte.
Mapa de capacidades técnicas
No ofrecemos paquetes cerrados. Cada proyecto combina las capacidades que el diagnóstico identifica como relevantes.
Procesamiento de lenguaje natural
Clasificación de textos, extracción de entidades, análisis de sentimiento, resumen automático. Trabajamos con modelos transformer ajustados al vocabulario específico de cada industria.
Visión por computadora
Detección de objetos, control de calidad visual, lectura de documentos escaneados. Entrenamos modelos con las imágenes reales del proceso productivo del cliente.
Modelos predictivos
Pronóstico de demanda, predicción de churn, scoring crediticio, mantenimiento preventivo. Usamos series temporales, gradient boosting y redes recurrentes según la naturaleza de los datos.
Automatización inteligente
Flujos de trabajo que combinan reglas de negocio con decisiones basadas en modelos de IA. Ideal para procesos repetitivos donde el criterio humano solo se necesita en excepciones.
Sistemas de recomendación
Motores que sugieren productos, contenidos o acciones basándose en el comportamiento histórico y el contexto del usuario. Filtrado colaborativo, basado en contenido o híbrido.
Infraestructura MLOps
Pipelines de entrenamiento, versionado de modelos, despliegue continuo y monitoreo en producción. Configuramos la infraestructura para que el equipo interno pueda iterar sin depender de nosotros.
Por qué la IA falla en muchas empresas
La mayoría de proyectos de inteligencia artificial no fracasan por la tecnología. Fracasan porque nadie definió con claridad qué problema resolver, o porque los datos estaban en peor estado del que se creía. Nosotros empezamos por ahí: por las preguntas incómodas sobre la calidad de los datos y la disposición real del equipo para cambiar procesos.
No vendemos dashboards bonitos. Vendemos modelos que producen decisiones mejores. Si durante el diagnóstico descubrimos que la IA no es la solución adecuada para un problema específico, lo decimos. A veces la respuesta correcta es una hoja de cálculo bien diseñada o un proceso manual optimizado.
Nos dijeron que nuestro problema no necesitaba IA, sino una reestructuración del flujo de datos. Fue la recomendación más honesta que recibimos de un proveedor tecnológico. Seis meses después volvimos con datos limpios y ahí sí implementamos el modelo predictivo. Director de innovación, empresa manufacturera en Antioquia
Industrias donde operamos
No somos especialistas en una sola vertical. La IA es transversal, pero cada sector tiene particularidades que cambian el enfoque técnico.
- Retail y comercio electrónico
- Servicios financieros y fintech
- Manufactura y cadena de suministro
- Salud y farmacéutica
- Servicios legales y compliance
Tecnologías que usamos
Elegimos herramientas según el problema, no por moda. Nuestro stack principal incluye:
- Python, PyTorch, TensorFlow
- Hugging Face Transformers
- Apache Spark para datos masivos
- Docker y Kubernetes para despliegue
- PostgreSQL, MongoDB, Redis
Principios de trabajo
Tres compromisos que no negociamos:
- Transparencia total sobre lo que el modelo puede y no puede hacer
- Propiedad intelectual del cliente: el código y los modelos son suyos
- Documentación técnica completa para que el equipo interno pueda mantener la solución
- Métricas de éxito definidas antes de escribir la primera línea de código
Desde Medellín para toda la región
Operamos desde Medellín, pero trabajamos con empresas en toda Colombia y Latinoamérica. La mayoría de nuestros proyectos se ejecutan de forma remota, con visitas presenciales durante el diagnóstico inicial y las sesiones de capacitación. La zona horaria compartida con gran parte del continente facilita la comunicación diaria.
Nuestro equipo combina experiencia en investigación académica con años de implementación en entornos productivos reales. No somos un laboratorio de investigación: somos ingenieros que ponen modelos en producción.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta un proyecto típico de IA?
Depende del alcance. Un diagnóstico inicial tiene un costo fijo que compartimos en la primera llamada. Los proyectos de implementación varían según la complejidad del modelo, el volumen de datos y el nivel de integración requerido. Damos presupuestos detallados después del diagnóstico, nunca antes.
¿Necesitamos tener datos organizados para empezar?
No necesariamente. Parte del diagnóstico incluye evaluar el estado de los datos. Si están desordenados, proponemos un plan de limpieza y estructuración antes de construir cualquier modelo. Hemos trabajado con empresas que tenían sus datos en hojas de cálculo dispersas y con otras que tenían data warehouses maduros.
¿Qué pasa si el modelo no funciona como esperábamos?
Por eso definimos métricas de éxito antes de empezar. Si el prototipo no alcanza los umbrales acordados, analizamos por qué y proponemos alternativas. A veces la solución es más datos de entrenamiento; otras veces es un enfoque técnico diferente. Si concluimos que la IA no resolverá el problema, lo comunicamos sin rodeos.
¿Podemos mantener el modelo internamente después del proyecto?
Sí, y ese es uno de nuestros principios. Entregamos código documentado, modelos versionados y capacitación al equipo técnico. Ofrecemos contratos de soporte mensual para quienes prefieren tener respaldo, pero no es obligatorio.
Cuéntanos tu reto
Describe brevemente el problema que quieres resolver. Respondemos en menos de 48 horas hábiles con una propuesta de diagnóstico o una llamada exploratoria.
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