Modelos predictivos a medida
Construimos algoritmos de regresión, clasificación y series temporales adaptados a tus datos. Un fabricante de automoción en Vitoria redujo un 23 % su stock muerto tras implantar nuestro sistema de previsión de demanda.
Aplicamos Artificial Intelligence a problemas concretos de tu empresa
No vendemos buzzwords. Diseñamos modelos de aprendizaje automático que resuelven cuellos de botella operativos, reducen costes y abren líneas de negocio que antes no existían. Desde Bilbao, para cualquier sector.
Hablemos de tu proyecto
87
Modelos desplegados en producción
14
Sectores industriales distintos
3,2 M
Predicciones diarias procesadas
6
Años de operación continua
Qué hacemos
Cada proyecto parte de un problema real, no de una tecnología buscando aplicación. Estas son las áreas donde más impacto generamos.
Procesamiento de lenguaje natural
Clasificación de tickets, extracción de entidades en contratos, chatbots internos con conocimiento de tu documentación. Entrenamos modelos en castellano, euskera e inglés con corpus propios.
Visión artificial
Detección de defectos en líneas de producción, conteo automático de inventario con cámaras estándar y lectura de documentos escaneados. Nuestro sistema de inspección visual procesa 120 piezas por minuto.
Automatización inteligente de procesos
Conectamos modelos de IA con tus sistemas ERP, CRM o MES para que las decisiones se ejecuten sin intervención manual. Facturación, enrutamiento logístico, asignación de recursos: el modelo decide, el sistema actúa.
Consultoría y auditoría de datos
Antes de construir nada, evaluamos la calidad de tus datos, identificamos lagunas y diseñamos la arquitectura de datos necesaria. Un proyecto de IA sin datos limpios es dinero tirado. Lo decimos abiertamente.
Cómo trabajamos
Cuatro fases con entregables claros. Sin sorpresas, sin facturas hinchadas a mitad de camino.
1. Diagnóstico (1–2 semanas)
Nos sentamos con tu equipo técnico y de negocio. Revisamos las fuentes de datos disponibles, definimos la métrica de éxito y estimamos el retorno esperado. Si el proyecto no tiene sentido económico, te lo decimos en este punto.
2. Prototipo funcional (4–6 semanas)
Entregamos un modelo entrenado con datos reales, accesible desde un panel web donde tu equipo puede probar predicciones. Esto no es una demo de PowerPoint: es código ejecutable conectado a tu base de datos de pruebas.
3. Validación y ajuste (2–3 semanas)
Medimos el rendimiento del modelo contra la métrica acordada. Ajustamos hiperparámetros, añadimos variables que surgieron durante la exploración y documentamos los límites del modelo. Cada iteración se registra en un repositorio versionado.
4. Despliegue y monitorización
Pasamos el modelo a producción con pipelines automatizados de reentrenamiento. Configuramos alertas de degradación del rendimiento y ofrecemos soporte técnico continuo durante los primeros 12 meses incluidos en el contrato.
Casos reales
Dos ejemplos recientes que ilustran cómo la inteligencia artificial genera valor medible.
Detección de contaminantes en línea alimentaria
Una cooperativa agroalimentaria de Navarra necesitaba detectar cuerpos extraños en su línea de envasado. Instalamos un sistema de visión con dos cámaras industriales y un modelo de detección de objetos entrenado con 4.200 imágenes etiquetadas por su propio personal de calidad. El resultado: 98,7 % de precisión en la detección y una reducción del 41 % en devoluciones por defecto de calidad durante los primeros seis meses.
Visión artificial
Predicción de bajas voluntarias en RRHH
Un grupo hospitalario con 2.300 empleados quería anticipar qué profesionales tenían mayor probabilidad de abandonar la organización en los próximos 90 días. Entrenamos un modelo gradient boosting con datos de nómina, turnos, antigüedad y encuestas internas. El modelo identificó correctamente el 74 % de las bajas con tres meses de antelación, lo que permitió al departamento de personas actuar antes de perder talento crítico.
Modelos predictivosPreguntas frecuentes
Las dudas que más escuchamos en la primera reunión.
¿Necesito tener un equipo técnico interno?
No es imprescindible. Nos adaptamos a tu estructura: podemos trabajar de forma autónoma o integrarnos con tus desarrolladores. Lo que sí necesitamos es acceso a alguien que conozca el negocio y pueda validar los resultados del modelo.
¿Cuántos datos hacen falta para empezar?
Depende del problema. Para un modelo de clasificación de texto podemos arrancar con 500 ejemplos etiquetados. Un sistema de visión artificial suele necesitar entre 2.000 y 5.000 imágenes. En la fase de diagnóstico evaluamos si tus datos son suficientes y, si no lo son, proponemos estrategias de recopilación o aumento de datos.
¿Qué pasa con la propiedad intelectual del modelo?
Todo el código y los pesos del modelo entrenado son de tu propiedad desde el momento en que se firma el acta de entrega. Nosotros conservamos el derecho de reutilizar las técnicas genéricas, pero nunca tus datos ni los artefactos específicos del proyecto.
¿Cuánto cuesta un proyecto típico?
Los proyectos de diagnóstico arrancan en 3.500 €. Un desarrollo completo (diagnóstico + prototipo + despliegue) se mueve habitualmente entre 18.000 y 60.000 € según la complejidad del modelo y el volumen de datos. Siempre entregamos un presupuesto cerrado antes de empezar la fase de prototipo.
¿Trabajáis solo con empresas grandes?
No. Hemos trabajado con pymes de 12 empleados y con multinacionales. El factor decisivo no es el tamaño de la empresa, sino que exista un problema concreto donde un modelo de IA pueda aportar un retorno medible.
Hablemos de tu proyecto
Cuéntanos qué problema quieres resolver. Respondemos en menos de 48 horas laborables.
Dirección
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