Científico de datos trabajando con redes neuronales en oficina de Bogotá

Construimos Artificial Intelligence que resuelve problemas reales de su empresa

Desde Bogotá, diseñamos modelos de aprendizaje automático, visión computacional y procesamiento de lenguaje natural adaptados a la operación de cada cliente. Sin plantillas genéricas: cada solución parte de sus datos y sus preguntas concretas.

Solicitar diagnóstico gratuito
87 modelos en producción
14 industrias atendidas
3.2M predicciones diarias
98.4% uptime promedio
6 años en el mercado colombiano
87 modelos en producción
14 industrias atendidas
3.2M predicciones diarias
98.4% uptime promedio
6 años en el mercado colombiano

Qué hacemos por usted

Cada servicio comienza con una auditoría de datos de entre dos y cuatro semanas. Solo después de entender la calidad y volumen de su información proponemos una arquitectura.

Modelos predictivos a medida

Entrenamos modelos de regresión, clasificación y series temporales sobre sus datos históricos. Un cliente del sector logístico redujo sus tiempos de entrega en un 23% con un modelo de demanda que actualizamos cada 72 horas.

Visión computacional

Detección de defectos en líneas de producción, conteo automático de inventario y reconocimiento de placas vehiculares. Nuestros sistemas procesan hasta 30 cuadros por segundo en cámaras estándar de 2 MP, sin hardware especializado.

Procesamiento de lenguaje natural

Chatbots internos que responden preguntas de recursos humanos, clasificación automática de PQRS y análisis de sentimiento sobre reseñas de producto. Trabajamos con modelos en español colombiano, no traducciones del inglés.

Tableros inteligentes y reportes

Conectamos los resultados de cada modelo a dashboards en tiempo real. El equipo directivo ve indicadores accionables, no gráficos decorativos. Integramos con Power BI, Looker o interfaces propias según la infraestructura existente.

Auditoría y estrategia de datos

Antes de construir cualquier modelo, evaluamos la madurez de sus datos: calidad, gobernanza, almacenamiento y flujos de actualización. El informe final incluye un plan de acción con costos estimados y cronograma por fase.

Cómo funciona un proyecto típico

De la primera reunión al modelo en producción, un proyecto estándar toma entre 8 y 14 semanas.

1

Diagnóstico

Revisamos sus fuentes de datos, entrevistamos a los equipos clave y definimos la pregunta de negocio que el modelo debe responder. Duración: 2 semanas.

2

Prototipo

Construimos un modelo mínimo viable con un subconjunto de datos. Lo probamos contra métricas acordadas y ajustamos la arquitectura. Duración: 3 a 4 semanas.

3

Validación

Su equipo prueba el prototipo en escenarios reales. Recogemos retroalimentación, corregimos sesgos y documentamos las limitaciones del modelo. Duración: 2 semanas.

4

Despliegue

Integramos el modelo en su infraestructura existente con APIs, monitoreo continuo y alertas de degradación. Incluimos soporte técnico durante los primeros 90 días.

Centro logístico colombiano con automatización

Industrias donde ya operamos

No ofrecemos soluciones genéricas. Cada sector tiene sus propias restricciones regulatorias, volúmenes de datos y tiempos de respuesta aceptables. Aquí algunos ejemplos concretos de lo que hemos implementado.

  • Logística y transporte: predicción de demanda por ruta, optimización de carga en vehículos y alertas de mantenimiento predictivo para flotas de más de 200 unidades.
  • Salud: clasificación automática de imágenes diagnósticas (rayos X torácicos) con una sensibilidad del 94% en pruebas retrospectivas con 12.000 imágenes anonimizadas.
  • Retail: motores de recomendación que incrementaron el ticket promedio en un 17% para una cadena de 45 tiendas en el Eje Cafetero.
  • Sector financiero: detección de fraude en transacciones electrónicas con latencia inferior a 200 ms, integrado directamente al core bancario del cliente.
  • Agroindustria: modelos de riego basados en imágenes satelitales y sensores IoT para cultivos de café y palma en los Llanos Orientales.

Preguntas frecuentes

Respondemos lo que nos preguntan con más frecuencia en las primeras reuniones.

No es requisito. Muchos de nuestros clientes no tienen científicos de datos propios. Nosotros nos encargamos del desarrollo completo y capacitamos a una o dos personas de su equipo para que puedan interpretar los resultados y escalar alertas cuando el modelo lo requiera.
Depende del problema. Para un modelo de clasificación de texto, 5.000 registros etiquetados suelen ser suficientes para un prototipo funcional. Para visión computacional, pedimos al menos 1.000 imágenes por categoría. Durante el diagnóstico evaluamos si la cantidad y calidad de datos disponibles justifican el proyecto o si primero hay que mejorar la captura.
Ofrecemos tres opciones: en la nube del cliente (AWS, Azure o GCP), en nuestra infraestructura administrada con servidores en Bogotá, o en servidores on-premise dentro de las instalaciones del cliente. La tercera opción es común en el sector financiero y de salud por regulaciones de protección de datos.
El diagnóstico inicial es gratuito. Los proyectos de prototipo arrancan desde 18 millones de pesos colombianos. Un proyecto completo con despliegue y soporte de 90 días oscila entre 45 y 120 millones, dependiendo de la complejidad del modelo y el volumen de datos. Entregamos cotización detallada al finalizar la fase de diagnóstico.
Definimos métricas de éxito antes de comenzar el prototipo. Si el modelo no alcanza el umbral acordado después de dos iteraciones, devolvemos el 60% del costo de la fase de prototipo. Esto ha ocurrido en tres de los 87 proyectos que hemos ejecutado, y en dos de esos casos el problema fue la calidad de los datos de origen, no el modelo en sí.

Cuéntenos su problema

Si tiene un proceso que consume demasiado tiempo manual, datos que nadie analiza o una pregunta de negocio que sus reportes actuales no responden, escriba. El diagnóstico inicial no tiene costo.

Camino Matilde s/n., 110111 Bogotá, Bogotá D.C., Colombia