Desde nuestro estudio en Barcelona diseñamos modelos de aprendizaje automático que resuelven problemas concretos: reducir devoluciones, predecir demanda, clasificar documentos en segundos. Sin promesas vagas, con métricas claras.
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Cada proyecto arranca con una pregunta de negocio, no con tecnología buscando un problema.
Anticipamos comportamiento de clientes, rotación de inventario o fallos en maquinaria. Entrenamos modelos con tus datos históricos y los integramos en tu ERP o CRM existente mediante API REST. El resultado típico: entre un 15 % y un 30 % de mejora en la precisión de tus previsiones internas.
Facturas que se leen solas, correos que se clasifican por urgencia, informes que se generan cada lunes a las 7:00. Usamos procesamiento de lenguaje natural y visión por computador para eliminar tareas repetitivas. Un cliente del sector logístico redujo 22 horas semanales de trabajo manual en su departamento de administración tras implantar nuestro pipeline de extracción documental.
No reemplazamos personas: liberamos su tiempo para decisiones que requieren criterio humano.
Dashboards interactivos, segmentaciones de audiencia, detección de anomalías en transacciones. Trabajamos con Python, Spark y herramientas de visualización como Superset o Metabase, según lo que ya uses en tu stack.
Talleres prácticos de entre 8 y 16 horas para equipos técnicos y directivos. Evaluamos la madurez de datos de tu organización y diseñamos una hoja de ruta con prioridades claras, costes estimados y plazos realistas. Sin diapositivas genéricas: cada sesión se prepara con datos reales de tu empresa.
Control de calidad en líneas de producción, conteo de personas en espacios comerciales, lectura automática de matrículas. Entrenamos detectores de objetos con YOLOv8 y desplegamos en edge devices o en la nube, según la latencia que necesites.
Cuatro fases con entregables definidos. Si en la fase 2 vemos que la IA no es la respuesta, te lo decimos.
Revisamos tus datos, infraestructura y el problema de negocio durante 3 a 5 días. Entregamos un informe con viabilidad técnica y ROI estimado.
En 4 a 6 semanas construimos un modelo funcional con un subconjunto de tus datos. Lo probamos juntos y medimos rendimiento real.
Desplegamos el modelo en tu entorno con monitorización continua. Documentamos cada endpoint y entrenamos a tu equipo técnico.
Los modelos se degradan con el tiempo. Ofrecemos contratos de mantenimiento mensual para reentrenar, ajustar y ampliar funcionalidades.
Somos un equipo de nueve personas entre Barcelona y Tarragona. Cinco ingenieros de machine learning, dos ingenieros de datos, una diseñadora de producto y una persona de operaciones. No subcontratamos el desarrollo.
Hemos trabajado con empresas del sector farmacéutico, retail, logística y fintech. Cada sector tiene sus particularidades regulatorias y de datos; por eso asignamos siempre un ingeniero con experiencia previa en tu industria.
Nuestro código se entrega con tests, documentación y licencia abierta. Si decides cambiar de proveedor, te llevas todo. Sin dependencia, sin ataduras contractuales más allá del proyecto en curso.
Lo que nos preguntan antes de firmar un proyecto.
Depende del problema. Para un modelo de clasificación de texto solemos necesitar al menos 2.000 ejemplos etiquetados. Para series temporales, un mínimo de 12 meses de registros. En el diagnóstico inicial evaluamos si tus datos son suficientes o si necesitamos técnicas de aumento de datos o transfer learning para compensar volúmenes pequeños.
Firmamos un acuerdo de confidencialidad antes de recibir cualquier fichero. Trabajamos en entornos aislados dentro de tu infraestructura o en instancias cloud dedicadas con cifrado en reposo y en tránsito. Al terminar el proyecto, eliminamos todas las copias de datos según protocolo documentado.
Un diagnóstico inicial es gratuito. Los proyectos de prototipado suelen situarse entre 8.000 € y 25.000 €, dependiendo de la complejidad del modelo y el volumen de datos. El despliegue en producción y el mantenimiento se presupuestan aparte. Siempre damos un precio cerrado por fase antes de empezar.
Sí. Entregamos los modelos como servicios REST con documentación OpenAPI. Si usas SAP, Salesforce, Shopify u otro sistema, creamos el conector necesario. En proyectos edge desplegamos en contenedores Docker o directamente en dispositivos NVIDIA Jetson.
En la fase de prototipo definimos métricas de éxito concretas (F1-score, MAE, latencia máxima). Si no las alcanzamos tras dos iteraciones, te devolvemos el 50 % del coste de esa fase. Hasta ahora solo ha ocurrido en un proyecto de los 127 que hemos completado.
Cuéntanos qué problema quieres resolver. Te respondemos en menos de 24 horas laborables.
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