IA y Big Data aplicados al negocio.
Convertimos datos en decisiones útiles y automatizaciones medibles.
Nada de “demos bonitas” sin impacto: modelos, métricas y producto real.
¿Quieres ver cómo lo hacemos? Descubre nuestra metodología, los servicios y la tecnología que utilizamos.
Servicios.
IA y datos, sí, pero con una condición: que se note en el negocio.
En qué nos metemos
- Estrategia de dato cuando hay información, pero no control.
- Analítica y reporting para decidir con números fiables.
- Modelos predictivos prever demanda, incidencias o comportamiento.
- Detección de anomalías fallos, fraude, desviaciones, alertas útiles.
- Automatización inteligente menos tareas repetitivas, más criterio.
- Texto y documentos extracción, clasificación y automatización documental.
La IA no es el objetivo. El objetivo es mejorar un proceso concreto: reducir errores, acelerar decisiones, anticipar problemas o automatizar tareas que hoy consumen tiempo.
Si hay datos y un caso claro, avanzamos rápido. Y si falta base (calidad de dato, integraciones, trazabilidad), primero ponemos orden. Sin venderte magia.
Vale. ¿Cómo lo aterrizamos sin liarla?
Te explicamos la metodologíaMetodología.
Caso claro, datos preparados y resultados medibles. Avanzamos por fases cortas.
Así trabajamos
Un proyecto de IA no se gana con una demo. Se gana cuando se integra en el día a día y la empresa lo usa sin fricción.
Por eso trabajamos por fases y con métricas claras: qué mejora, cuánto mejora y qué decisión cambia. Si no se puede medir, probablemente no merece la pena.
Bien. ¿De dónde sacamos los datos y cómo lo conectamos con lo que ya tienes?
Ver fuentes e integraciónFuentes de datos e integración.
La parte menos sexy... y la más importante para que la IA funcione.
Lo típico en empresa real
- ERPs y CRMs con datos de negocio, clientes y operaciones.
- Bases de datos relacionales y no relacionales.
- Excel y ficheros porque sí, siguen existiendo. Y se integran.
- APIs REST + JSON modernas, SOAP + XML cuando toca.
- Eventos y logs para trazas, telemetría o sistemas industriales.
- Proveedores que ofrecen pasarelas, plataformas y servicios externos.
La mayoría de empresas no “tienen un lago de datos perfecto”. Tienen piezas. Y el trabajo serio es conectar, depurar y dar trazabilidad.
Integramos sin romper lo existente: respetamos sistemas veteranos cuando siguen siendo críticos, y construimos encima una base que permita analítica y modelos fiables.
¡Ya tenemos datos! ¿Cómo se construye y se despliega sin experimentos?
Momento de entender el despliegueModelos, MLOps y despliegue.
Que funcione hoy, y que se pueda mantener mañana.
Nuestros mínimos
Un modelo que “funciona en local” no es un producto. Es un experimento. Lo serio empieza cuando lo conviertes en un servicio estable: con despliegue, control y diagnóstico.
Somos partidarios de montarlo en Cloud (Azure o AWS) para ganar estabilidad y escalabilidad. Pero si la empresa tiene infraestructura propia, lo integramos sin forzar cambios innecesarios. Y lo dejamos preparado para mejorar con el tiempo, no para “morir” en la primera versión.
Perfecto. ¿Qué casos típicos resolvemos y qué resultados se suelen ver?
Ver casos de usoCasos de uso y resultados.
Aplicaciones reales. Impacto medible. Sin épica innecesaria.
Previsión y planificación
Anticipar demanda, carga de trabajo o roturas de stock para planificar con menos incertidumbre.
Anomalías y alertas
Detectar desviaciones, fallos o patrones raros antes de que se conviertan en un problema grande.
Automatización con criterio
Clasificación, extracción, routing y soporte interno: menos trabajo manual, más consistencia.
Eficiencia y costes
Optimizar tiempos, recursos y operaciones con datos: menos desperdicio, más control y mejores decisiones.
Esto no va de prometer “revoluciones”. Va de mejoras sostenibles: menos incidencias, decisiones más rápidas, procesos más consistentes y más control.
Si quieres ver ejemplos reales y cómo lo hemos aterrizado en proyectos, el porfolio es el mejor punto de partida.
Hablemos.
Si tienes un sistema que no escala, un proceso que no funciona o un nuevo reto tecnológico que quieres afrontar con garantías, podemos empezar con una conversación tranquila.
Sin compromiso. Sin tecnicismos. Solo lo importante: entender tu punto de partida y ver qué sentido tiene el siguiente paso.