Desde Barcelona ayudamos a empresas medianas a incorporar modelos de IA que funcionan en producción. Sin promesas vagas: cada proyecto incluye métricas de rendimiento, auditoría de sesgos y un plan de mantenimiento a 12 meses.
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Cada proyecto pasa por cinco fases definidas. No empezamos a escribir código hasta que la fase de datos esté cerrada.
Revisamos tus flujos de trabajo durante una semana. Identificamos dónde un modelo de IA puede reducir costes o tiempo de forma concreta, y dónde no tiene sentido invertir. El entregable es un informe de 8 a 12 páginas con recomendaciones priorizadas por impacto económico.
Evaluamos la calidad, el volumen y la estructura de tus datos actuales. Si hay lagunas, diseñamos un plan de captura que puedes ejecutar con tu equipo antes de arrancar el desarrollo. Esta fase dura entre dos y cuatro semanas.
Construimos un modelo mínimo viable conectado a datos reales. Lo probamos con usuarios internos y medimos precisión, latencia y tasa de error. Si el prototipo no alcanza el umbral de rendimiento pactado, no pasamos a la siguiente fase.
Conectamos el modelo a tus sistemas existentes: ERP, CRM, plataforma de e-commerce o API interna. Configuramos monitorización continua para detectar degradación del modelo en tiempo real.
Cada trimestre auditamos el modelo en busca de sesgos emergentes, deriva de datos y cambios regulatorios. El contrato de mantenimiento incluye re-entrenamiento del modelo cuando los indicadores lo exijan.
Nos especializamos en cuatro áreas donde la IA genera valor verificable para empresas de entre 50 y 500 empleados.
Clasificación de documentos, extracción de datos de facturas, enrutamiento automático de incidencias. Reducimos tareas manuales repetitivas entre un 40% y un 70% según el caso.
Previsión de demanda, detección temprana de abandono de clientes, scoring crediticio. Entrenamos modelos con tus datos históricos y los validamos con conjuntos de prueba independientes.
Analizamos modelos ya desplegados para detectar discriminación por género, edad, código postal u otras variables protegidas. Entregamos un informe con recomendaciones correctivas y un plan de seguimiento trimestral.
Talleres de entre 8 y 24 horas para equipos de producto, ingeniería o dirección. Cubrimos desde fundamentos de machine learning hasta buenas prácticas de MLOps. El contenido se adapta al stack tecnológico de cada empresa.
Preparamos a tu organización para cumplir con el Reglamento Europeo de IA (AI Act). Clasificamos tus sistemas por nivel de riesgo y documentamos los requisitos técnicos y organizativos que necesitas cubrir antes de la entrada en vigor.
Chatbots internos, análisis de sentimiento sobre reseñas de producto, resumen automático de contratos. Usamos modelos de lenguaje ajustados a tu dominio para maximizar la precisión en vocabulario específico.
Dos casos recientes con datos que puedes contrastar.
Una empresa distribuidora con 12 almacenes en la península ibérica perdía un 6% de ventas por roturas de stock. Entrenamos un modelo de series temporales con 3 años de datos de pedidos, estacionalidad y promociones. En 6 meses las roturas bajaron al 1,8%.
Reducción del 70% en roturas de stock
Un grupo hospitalario con cuatro centros en Cataluña necesitaba priorizar radiografías urgentes. Desarrollamos un clasificador de imágenes que marca las placas con hallazgos sospechosos y las coloca primeras en la cola del radiólogo. El tiempo medio de respuesta para casos críticos pasó de 4,2 horas a 47 minutos.
Respuesta 5,4 veces más rápida en casos críticosLo que nos preguntan antes de firmar un proyecto.
Depende del alcance. Un diagnóstico operativo parte de 3.500 €. Un modelo predictivo completo, incluyendo auditoría de datos, desarrollo, despliegue y tres meses de mantenimiento, suele situarse entre 18.000 € y 45.000 €. Damos presupuesto cerrado tras la fase de diagnóstico.
No es imprescindible para la fase de desarrollo. Sí recomendamos que al menos una persona de tu equipo participe en las reuniones de validación semanales. Si no tienes perfil técnico, podemos formar a alguien de tu plantilla durante el proyecto.
Es la situación más habitual. La fase de auditoría de datos existe precisamente para eso. Evaluamos qué tienes, qué falta y diseñamos un plan de captura realista. A veces basta con tres meses de recogida estructurada para tener un conjunto de entrenamiento válido.
Nuestra oficina está en Barcelona, pero trabajamos con empresas de toda España y del sur de Europa. Las fases de diagnóstico y auditoría las hacemos presencialmente cuando es posible; el desarrollo y mantenimiento funcionan en remoto sin problema.
Aplicamos tests de equidad estadística (demographic parity, equalized odds) sobre los conjuntos de validación. Los resultados se documentan en un informe que entregamos al cliente. Si detectamos sesgo, proponemos técnicas de mitigación como re-muestreo o ajuste de umbrales, y repetimos los tests hasta cumplir los criterios pactados.
Rellena el formulario o escríbenos directamente. Respondemos en menos de 48 horas laborables.
Extramuros Soledad, 9, 08002 Barcelona, Catalonia, Spain
