Modelos predictivos
Previsión de demanda, detección de abandono de clientes, scoring crediticio. Entrenamos modelos con tus datos históricos y los conectamos a tu ERP o CRM para que las predicciones lleguen donde se toman las decisiones.
Diseñamos modelos de inteligencia artificial a medida: desde predicción de demanda hasta visión por computador. Sin humo, sin promesas vacías. Solo resultados medibles para empresas en Madrid y toda España.
Solicita tu diagnóstico gratuitoNos centramos en cuatro áreas donde la inteligencia artificial genera retorno real. Si tu problema no encaja, te lo decimos en la primera reunión.
Previsión de demanda, detección de abandono de clientes, scoring crediticio. Entrenamos modelos con tus datos históricos y los conectamos a tu ERP o CRM para que las predicciones lleguen donde se toman las decisiones.
Control de calidad en líneas de fabricación, lectura automática de documentos escaneados, conteo de personas en espacios públicos. Usamos redes convolucionales afinadas con imágenes de tu entorno real, no demos genéricas.
Clasificación automática de tickets de soporte, extracción de cláusulas en contratos legales, chatbots internos conectados a tu base de conocimiento. Trabajamos con modelos de lenguaje grandes y con modelos ligeros según el caso.
¿No sabes por dónde empezar? Hacemos un diagnóstico de tus datos, tus procesos y tu equipo. En dos semanas tienes un mapa de oportunidades priorizado por impacto y viabilidad técnica, con estimación de coste y plazo.
Un modelo que solo funciona en un notebook de Jupyter no sirve para nada. Desplegamos pipelines de entrenamiento continuo, monitorización de drift y APIs listas para producción. Kubernetes, Airflow, MLflow: lo que tu infraestructura necesite.
Si ya tienes modelos en producción pero sospechas que rinden peor de lo esperado, revisamos métricas, sesgos, cobertura de datos y arquitectura. Te entregamos un informe con acciones concretas y, si quieres, las ejecutamos.
Cada caso incluye el problema de partida, la técnica aplicada y el resultado cuantificado. Nombres reales, datos reales.
Para una empresa de distribución farmacéutica con 12 000 referencias, entrenamos un modelo de visión artificial que verifica cada pedido antes del embalaje. El sistema procesa 4 200 imágenes por hora en una Jetson Orin.
Un banco mediano necesitaba anticipar impagos a 90 días. Combinamos gradient boosting con variables macroeconómicas externas. El modelo se reenutrena cada semana con datos frescos vía Airflow.
Detectamos defectos en envases termoformados usando YOLOv8 fine-tuned con 8 000 imágenes etiquetadas por el equipo de calidad del cliente. Tiempo de inferencia: 18 ms por imagen.
Diseñamos un asistente conversacional conectado al sistema de incidencias Jira Service Management. Clasifica, prioriza y responde consultas frecuentes. Las que no sabe resolver las escala con contexto completo al agente humano.
Cinco fases claras. En cada una sabes qué estamos haciendo, qué necesitamos de ti y cuándo termina.
Revisamos tus datos, tu infraestructura y el problema de negocio. Dura entre tres y cinco días laborables. Es gratuito y sin compromiso.
Definimos la arquitectura del modelo, los datos necesarios, el entorno de ejecución y el calendario. Incluimos criterios de éxito medibles antes de empezar.
Iteramos rápido con sprints de dos semanas. Cada iteración produce un modelo evaluable con métricas compartidas en un dashboard en tiempo real.
Llevamos el modelo a producción con APIs documentadas, tests automatizados y monitorización de rendimiento. Nada de "funciona en mi portátil".
Vigilamos el drift del modelo, re-entrenamos cuando los datos cambian y ajustamos umbrales. Contrato de mantenimiento mensual o por horas, tú eliges.
Depende del problema. Para visión artificial solemos necesitar entre 2 000 y 10 000 imágenes etiquetadas. Para modelos tabulares, a veces bastan unos pocos miles de registros si las variables son relevantes. En el diagnóstico inicial evaluamos si tus datos son suficientes y, si no lo son, te proponemos estrategias de aumento o fuentes externas.
Un piloto funcional suele estar listo en seis a ocho semanas. El paso a producción añade entre dos y cuatro semanas más, según la complejidad de la integración con tus sistemas. Proyectos más ambiciosos, como un sistema completo de recomendación personalizada, pueden extenderse a tres o cuatro meses.
Definimos umbrales mínimos de rendimiento antes de firmar. Si tras dos ciclos de iteración no los alcanzamos, te lo comunicamos con un análisis de por qué ha ocurrido y qué alternativas existen. No facturamos la fase de despliegue si el modelo no cumple los criterios acordados.
No. Tenemos clientes desde 15 empleados hasta más de 2 000. Lo que importa es que el problema sea concreto y que haya datos con los que trabajar. Nuestros paquetes de consultoría estratégica están pensados para pymes que quieren explorar la IA sin comprometer un presupuesto enorme.
Donde tú prefieras. Desplegamos en AWS, GCP, Azure o en infraestructura on-premise. Para clientes con requisitos estrictos de privacidad, como sector sanitario o defensa, configuramos entornos aislados sin salida de datos al exterior.
Cero. El diagnóstico es gratuito. Incluye una reunión de descubrimiento de 90 minutos, un análisis preliminar de tus datos y un documento de oportunidades con estimaciones de esfuerzo. Si decides seguir adelante, ese documento se convierte en la base de la propuesta técnica.
Rellena el formulario o llámanos directamente. Respondemos en menos de 24 horas laborables.
Avenida Luz 24, 28013 Madrid, Community of Madrid, Spain