Diagnóstico de datos
Revisamos calidad, volumen y estructura. Identificamos qué se puede modelar y qué necesita limpieza previa. Duración: 3-5 días hábiles.
Construimos modelos de aprendizaje automático que se conectan a tus datos reales, se entrenan con tus métricas y se despliegan donde los necesitas. Desde Cartagena, para toda Colombia.
| Capacidad | Tipo de modelo | Caso de uso típico | Estado |
|---|---|---|---|
| Clasificación de documentos | NLP supervisado | Facturación electrónica, contratos | Disponible |
| Pronóstico de demanda | Series temporales | Inventario, logística portuaria | Disponible |
| Detección de anomalías | Autoencoder + reglas | Fraude transaccional, sensores IoT | Disponible |
| Visión por computadora | CNN / YOLO | Control de calidad, conteo vehicular | Piloto |
| Asistentes conversacionales | LLM + RAG | Soporte al cliente, base de conocimiento | Beta |
| Optimización de rutas | Grafos + heurísticas | Distribución urbana, flotas | Disponible |
Empezamos con una auditoría de datos que dura entre tres y cinco días. No pedimos acceso a toda tu infraestructura: basta con una muestra representativa y una conversación honesta sobre qué problema duele más.
A partir de ahí diseñamos un prototipo funcional. No un PowerPoint, sino un modelo que recibe datos y devuelve predicciones. Lo probamos juntos durante dos semanas. Si el rendimiento no alcanza el umbral acordado, no avanzamos a producción y no cobras la fase siguiente.
Cuando el modelo pasa a producción, queda conectado a un panel de monitoreo que muestra drift, latencia y precisión en tiempo real. Tú decides si lo gestionas internamente o si mantenemos nosotros la operación.
Revisamos calidad, volumen y estructura. Identificamos qué se puede modelar y qué necesita limpieza previa. Duración: 3-5 días hábiles.
Entrenamos un primer modelo con datos reales. Lo exponemos vía API interna para que tu equipo lo pruebe en condiciones controladas. Duración: 2-4 semanas.
Pasamos a producción con alertas automáticas, reentrenamiento programado y documentación técnica completa. Soporte continuo o transferencia al equipo interno.
El 68 % de nuestros clientes activos están en sectores de logística, comercio y manufactura. No vendemos IA genérica: la ajustamos al vocabulario, los ciclos y las restricciones de tu industria.
Hacemos una exploración inicial gratuita de hasta 48 horas. Te entregamos un informe con tres oportunidades concretas de modelado y una estimación de impacto.
ExploraciónClasificación de correos, extracción de datos de PDFs, etiquetado de imágenes. Proyectos acotados con entrega en cuatro a seis semanas.
AutomatizaciónDemanda, churn, tiempo de entrega, riesgo crediticio. Modelos de pronóstico con validación cruzada y métricas claras antes de pagar la fase de producción.
PredicciónAuditoría de rendimiento, análisis de drift, reentrenamiento con datos frescos. A veces el problema no es el modelo sino el pipeline de datos.
RescateNo instalamos herramientas de IA preempaquetadas y las dejamos corriendo sin supervisión. Eso genera falsos positivos, decisiones erróneas y, eventualmente, desconfianza en la tecnología.
Tampoco prometemos que un chatbot va a reemplazar a tu equipo de soporte en un mes. Los asistentes conversacionales funcionan bien cuando se alimentan con documentación real, se prueban con usuarios reales y se corrigen durante semanas. Hacemos ese trabajo, pero no lo vendemos como magia.
Cada modelo que entregamos incluye documentación de limitaciones. Si un modelo no debería usarse para decisiones críticas sin revisión humana, lo decimos por escrito.
Depende del problema. Para clasificación de texto, mil ejemplos etiquetados suelen bastar como punto de partida. Para series temporales, necesitamos al menos 12 meses de historia con granularidad diaria. En la auditoría inicial evaluamos si lo que tienes es suficiente o si hay que complementar.
Solo si tú lo autorizas. Podemos trabajar dentro de tu nube privada, en un ambiente aislado que nosotros configuramos, o en nuestros servidores con cifrado en tránsito y en reposo. El contrato especifica exactamente dónde residen los datos y quién tiene acceso.
Definimos un umbral de rendimiento antes de empezar. Si el prototipo no lo alcanza tras dos iteraciones, cerramos la fase sin costo adicional. Hasta ahora nos ha pasado dos veces en tres años, ambas por datos insuficientes que identificamos tarde. Aprendimos y ahora la auditoría inicial es más rigurosa.
Sí, siempre que el problema justifique un modelo. Una tienda con 50 transacciones al mes probablemente no necesita IA para pronóstico de demanda. Pero una pyme con 2.000 pedidos mensuales y 300 SKU sí puede beneficiarse. En la exploración inicial te decimos con franqueza si vale la pena.
Si tienes un problema con datos y quieres saber si la inteligencia artificial puede resolverlo, escríbenos. Respondemos en menos de 24 horas hábiles.
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Última actualización: enero 2026
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