Análisis predictivo
Modelos de machine learning entrenados con tus datos históricos para prever demanda, detectar abandonos de clientes o anticipar fallos en maquinaria. Entregamos dashboards conectados en tiempo real, no PDFs estáticos.
El problema
Muchos datos, pocas decisiones útiles
Tu empresa genera miles de registros cada semana: ventas, incidencias, interacciones con clientes, métricas de producción. Pero la mayoría de esos datos terminan en hojas de cálculo que nadie revisa a fondo.
Los equipos dedican horas a crear informes manuales que llegan tarde. Cuando la información está lista, la oportunidad ya pasó.
Nuestro trabajo empieza exactamente ahí: conectamos tus fuentes de datos, eliminamos el ruido y construimos modelos que anticipan lo que va a ocurrir, no solo lo que ya ocurrió.
Qué ofrecemos
Servicios de Artificial Intelligence aplicados
Procesamiento de lenguaje natural
Clasificación automática de correos, extracción de cláusulas en contratos legales, chatbots internos que responden con contexto real de tu base de conocimiento. Trabajamos con modelos propios y con APIs de terceros cuando tiene sentido económico.
Automatización inteligente de procesos
Combinamos RPA con modelos de IA para automatizar tareas que requieren juicio: validar facturas con datos cruzados, priorizar tickets de soporte según urgencia estimada, o generar borradores de respuestas personalizadas.
Consultoría y auditoría de datos
Antes de construir cualquier modelo, evaluamos la calidad de tus datos, la infraestructura disponible y el retorno esperado. Muchas veces el primer paso no es un algoritmo, sino limpiar y estructurar lo que ya tienes. Eso también lo hacemos.
Cómo trabajamos
De la idea al modelo en producción
1
Diagnóstico inicial
Nos reunimos con tu equipo durante dos o tres sesiones para entender el problema de negocio, no solo el técnico. Revisamos las fuentes de datos disponibles y definimos métricas de éxito claras.
2
Exploración y prototipo
En cuatro a seis semanas desarrollamos un prototipo funcional. Lo probamos con datos reales y presentamos resultados preliminares. Si los números no cuadran, lo decimos sin rodeos.
3
Desarrollo e integración
Refinamos el modelo, lo integramos con tus sistemas existentes (ERP, CRM, bases de datos internas) y configuramos pipelines de datos automatizados. Documentamos cada componente para que tu equipo técnico pueda mantenerlo.
4
Monitorización continua
Los modelos de IA se degradan con el tiempo porque los datos cambian. Ofrecemos contratos de mantenimiento que incluyen reentrenamiento periódico, alertas de drift y ajustes cuando cambian las condiciones del mercado.
Caso real
Reducción de mermas en cadena de alimentación
Una cadena de distribución alimentaria del País Vasco perdía un 12% de producto fresco por caducidad antes de llegar al punto de venta.
Construimos un modelo de predicción de demanda por tienda y por categoría de producto, alimentado con datos de ventas de los últimos tres años, calendario de festivos, previsión meteorológica y promociones activas.
-41% mermas
En los primeros seis meses de operación, las mermas se redujeron un 41%. El ahorro anual estimado superó los 380.000 euros, con un coste de proyecto inferior a 60.000.
Preguntas frecuentes
Lo que nos preguntan antes de empezar
¿Necesito un equipo técnico interno para trabajar con vosotros?
No es imprescindible. Nos adaptamos a tu estructura. Si tienes desarrolladores, colaboramos con ellos. Si no, nos encargamos de todo el ciclo: desarrollo, despliegue y documentación para que cualquier perfil técnico pueda operar el sistema.
¿Cuántos datos necesito para empezar un proyecto de IA?
Depende del caso. Para un modelo de clasificación sencillo pueden bastar unos pocos miles de registros etiquetados. Para predicción de series temporales, conviene tener al menos 18 meses de histórico. En la fase de diagnóstico evaluamos si tus datos son suficientes o si necesitamos enriquecerlos con fuentes externas.
¿Qué pasa si el modelo no funciona como esperábamos?
El prototipo existe precisamente para eso. Si en la fase de exploración los resultados no alcanzan el umbral mínimo acordado, presentamos un informe con las razones y opciones: pivotar el enfoque, recopilar datos adicionales o, en algunos casos, recomendar que no se continúe. No facturamos desarrollo sobre un modelo que sabemos que no va a rendir.
¿Trabajáis solo con grandes empresas?
No. Hemos trabajado con pymes de 15 empleados y con departamentos de multinacionales. El tamaño de la empresa importa menos que la calidad de los datos y la claridad del problema a resolver. Ajustamos el alcance del proyecto al presupuesto disponible.
¿Cuánto cuesta un proyecto típico?
Un diagnóstico inicial con prototipo suele situarse entre 8.000 y 25.000 euros. Proyectos completos con integración y mantenimiento anual oscilan entre 30.000 y 120.000 euros, dependiendo de la complejidad. Siempre entregamos un presupuesto cerrado antes de empezar la fase de desarrollo.
Hablemos
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Si tienes un problema que crees que la inteligencia artificial puede resolver, escríbenos con una descripción breve. Respondemos en menos de 48 horas laborables.
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