Desde Barcelona diseñamos modelos predictivos, sistemas de automatización y pipelines de datos que reducen costes operativos y aceleran decisiones. Trabajamos con datos reales de tu empresa, no con demos genéricas.
Solicitar diagnóstico gratuito
Cada proyecto empieza con un diagnóstico de tus datos y termina con un sistema en producción que tu equipo puede operar sin depender de nosotros.
Construimos modelos de regresión, clasificación y series temporales adaptados a tu dominio. Predicción de demanda para retailers, estimación de fallos en maquinaria industrial, scoring crediticio para fintech. Cada modelo se entrena con tus datos históricos y se valida con métricas que tú defines.
Conectamos modelos de lenguaje, visión por computador y sistemas de reglas a tus flujos de trabajo existentes. Clasificación automática de tickets de soporte, extracción de datos de facturas escaneadas, control de calidad visual en líneas de producción. El resultado: menos tareas manuales repetitivas y menos errores humanos.
Diseñamos la infraestructura que alimenta tus modelos: ingestión desde APIs, bases de datos, sensores IoT y archivos planos. Limpieza, transformación y almacenamiento en data warehouses cloud. Dashboards en tiempo real para que tus equipos de negocio tomen decisiones con información fresca, no con informes de la semana pasada.
Impartimos talleres prácticos de entre 8 y 40 horas para equipos de desarrollo, producto y dirección. Python aplicado a ML, despliegue de modelos con MLOps, interpretación de resultados para perfiles no técnicos. Tus personas aprenden a mantener y mejorar lo que construimos juntos.
Si ya tienes modelos en producción, los revisamos. Evaluamos sesgo, drift, rendimiento y coste computacional. Entregamos un informe con recomendaciones priorizadas y, si lo necesitas, ejecutamos las mejoras. Muchos clientes descubren que pueden reducir un 40% su factura de cloud solo optimizando la inferencia.
Un proceso claro con entregables concretos en cada fase. Sin sorpresas en plazos ni en presupuesto.
Analizamos tus datos disponibles, tus sistemas actuales y el problema de negocio que quieres resolver. Al final de la semana recibes un documento con viabilidad técnica, estimación de impacto y presupuesto cerrado.
Construimos un primer modelo con un subconjunto de datos. Lo probamos contra métricas acordadas contigo. Si el prototipo no supera los umbrales mínimos, no pasamos a la siguiente fase y no cobramos esta.
Entrenamos el modelo con el dataset completo, lo integramos en tu infraestructura y lo sometemos a pruebas de estrés. Tu equipo participa en las revisiones semanales.
Ponemos el sistema en producción con alertas automáticas de drift y degradación. Incluimos 30 días de soporte post-lanzamiento sin coste adicional.
Documentación técnica completa y sesión de formación para tu equipo. A partir de aquí, sois autónomos. Si preferís que sigamos operando el sistema, ofrecemos contratos de mantenimiento mensuales.
Lo que nos preguntan antes de firmar. Si tu duda no está aquí, escríbenos.
Depende del problema. Para un modelo de clasificación de texto suelen bastar unos pocos miles de ejemplos etiquetados. En series temporales industriales, necesitamos al menos 12 meses de registros con frecuencia horaria o inferior. Durante el diagnóstico inicial evaluamos si tus datos son suficientes y, si no lo son, proponemos estrategias de enriquecimiento o generación sintética.
No. Tenemos clientes desde 8 empleados hasta más de 2.000. Lo que importa es que exista un problema concreto donde la IA pueda aportar valor medible. Si tu empresa factura menos de 500.000 € anuales, te recomendamos empezar por un proyecto acotado de automatización que se amortice en menos de 6 meses.
En la fase de prototipo definimos métricas de éxito junto contigo: precisión, recall, error absoluto medio o la que corresponda. Si el prototipo no las alcanza, paramos y no facturamos esa fase. Hasta ahora nos ha ocurrido en 3 de 147 proyectos, y en los tres casos el problema estaba en la calidad de los datos de origen, no en el enfoque algorítmico.
Ambos, según el caso. Para tareas de procesamiento de lenguaje natural a menudo es más eficiente usar APIs de modelos fundacionales (OpenAI, Anthropic, Mistral) con fine-tuning o prompting específico. Para visión industrial o modelos tabulares, entrenamos redes propias que desplegamos en tu infraestructura, sin dependencia de servicios externos ni envío de datos sensibles fuera de tu red.
Un proyecto de automatización sencillo (por ejemplo, clasificación de emails entrantes) parte de 8.000 €. Un sistema predictivo completo con integración en ERP y dashboards suele situarse entre 25.000 y 60.000 €. El diagnóstico inicial es gratuito y el presupuesto que entregamos es cerrado: sin sorpresas al final.
Cuéntanos qué problema quieres resolver. En 48 horas laborables recibirás nuestra respuesta con una propuesta de diagnóstico.
