Desde Barranquilla, diseñamos modelos de datos, automatizamos procesos repetitivos y construimos herramientas de predicción que se integran con lo que ya usas. Sin promesas vagas: resultados medibles en semanas, no en años.
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No vendemos tecnología por vender. Cada proyecto parte de un problema concreto de negocio y termina con una solución que tu equipo puede operar sin depender de nosotros.
Identificamos las tareas que le roban tiempo a tu equipo (facturación, clasificación de documentos, respuestas repetitivas) y las automatizamos con modelos entrenados sobre tus propios datos. Un cliente del sector logístico redujo 14 horas semanales de trabajo manual en el primer mes.
Construimos modelos de machine learning que anticipan demanda, detectan fraude o predicen churn antes de que ocurra. Trabajamos con series temporales, datos tabulares y señales mixtas. Entregamos dashboards conectados a tus bases existentes, no reportes en PDF que nadie lee.
Desde control de calidad en líneas de producción hasta conteo automático de inventario con cámaras estándar. Entrenamos modelos de detección de objetos y segmentación que corren en hardware local o en la nube, según lo que tenga más sentido para tu operación.
Ajustamos modelos de lenguaje (LLM) a tu dominio para que respondan con la terminología de tu industria, extraigan datos de contratos o generen reportes internos. No es un chatbot genérico: es un asistente que conoce tu negocio porque lo entrenamos con tu documentación.
Si tu equipo quiere aprender a usar herramientas de IA internamente, diseñamos talleres prácticos de 2 a 5 días. También hacemos auditorías de madurez analítica: evaluamos tus datos, infraestructura y procesos, y te entregamos una hoja de ruta con prioridades claras.
Los modelos que construimos se conectan a tu ERP, CRM o base de datos mediante APIs documentadas. Usamos contenedores Docker y pipelines de CI/CD para que las actualizaciones no rompan lo que ya funciona. El equipo de TI recibe documentación técnica completa.
Cada proyecto sigue cuatro fases con entregables concretos. Si al final de la fase de validación los resultados no cumplen las métricas acordadas, no avanzamos.
Revisamos tus datos, entrevistamos a los usuarios del proceso y definimos qué problema resolver primero. Duración: 3 a 5 días hábiles.
Construimos un modelo mínimo viable con un subconjunto de datos reales. Lo presentamos con métricas de precisión y un análisis de errores.
El prototipo se prueba en producción controlada durante 2 semanas. Medimos impacto real contra la línea base que definimos juntos.
Integramos la solución, capacitamos al equipo y establecemos monitoreo automático. Incluimos 60 días de soporte post-lanzamiento.
Dos proyectos recientes que ilustran cómo la inteligencia artificial resuelve problemas específicos.
Una distribuidora con 1.200 SKU tenía excesos de inventario en unas categorías y faltantes en otras. Entrenamos un modelo de series temporales (Prophet + XGBoost) con 3 años de histórico de ventas, estacionalidad regional y datos de clima.
Resultado: reducción del 38% en quiebres de stock y 22% menos capital inmovilizado en 4 meses.
El control de calidad manual dejaba pasar un 7% de empaques defectuosos. Instalamos un sistema de visión por computador con dos cámaras industriales y un modelo YOLOv8 entrenado con 4.000 imágenes etiquetadas por los propios operarios.
Resultado: la tasa de defectos no detectados bajó al 0,9% y el throughput de la línea subió un 15%.
Escríbenos con una descripción breve de tu situación. No necesitas saber qué tecnología necesitas: eso lo definimos juntos después del diagnóstico.