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Estrategia de IA
Diagnóstico, identificación de casos de uso y plan de implementación. Definimos qué tiene sentido construir y en qué orden.
Diseñamos, desarrollamos y desplegamos sistemas de IA. Trabajamos con tu equipo para que la solución funcione en producción y se mantenga en el tiempo.
Los mismos problemas aparecen en casi todos los proyectos. Identificarlos es el primer paso para resolverlos.
El ERP no habla con el CRM, el CRM no habla con las planillas. Nadie tiene una vista completa de lo que pasa.
Equipos enteros dedicados a copiar datos entre sistemas, preparar reportes y hacer seguimientos que debería hacer una máquina.
Los reportes llegan tarde o con datos inconsistentes. Las decisiones se toman por intuición cuando deberían tomarse con evidencia.
Conexiones frágiles entre sistemas, sincronizaciones manuales y flujos que fallan cada vez que algo en el ambiente cambia.
La mayoría de los proyectos de IA no fallan por la tecnología. Fallan por falta de foco. Conversemos antes de que eso pase.
Seis áreas que cubren la implementación de IA y analítica de principio a fin.
Diagnóstico, identificación de casos de uso y plan de implementación. Definimos qué tiene sentido construir y en qué orden.
Modelos a medida, agentes, sistemas RAG y automatización con LLMs. Pensados para correr en producción.
Conectamos los sistemas de IA con el ERP, CRM, bases de datos y APIs internas que ya están en operación.
Identificamos tareas repetitivas y construimos workflows que las automatizan, integrados con las herramientas que el equipo ya usa.
Limpieza y modelado de datos, dashboards y métricas operacionales. Visibilidad clara sobre lo que está pasando para decidir con evidencia.
Pronóstico de demanda, scoring de riesgo, detección de churn, mantenimiento predictivo. Modelos que anticipan comportamiento para apoyar decisiones de gestión.
Un proceso en cuatro etapas, con entregas acotadas en cada una.
Estudiamos tu operación, identificamos oportunidades y validamos qué es técnicamente viable.
Definimos la solución, su arquitectura y un plan de implementación con tiempos y dependencias claras.
Construimos, integramos y desplegamos en tu ambiente, con iteraciones cortas para incorporar feedback.
Acompañamos la puesta en marcha, medimos resultados y ajustamos lo que sea necesario.
Conocemos cómo se implementa tecnología en empresas: las decisiones de arquitectura, las integraciones complicadas y los detalles operativos que solo aparecen cuando un sistema está en producción.
Usamos IA en cada etapa del trabajo: diseño, desarrollo, testing y documentación. Esto nos permite entregar proyectos en una fracción del tiempo que tomaría con un enfoque tradicional.
Tenemos experiencia trabajando con datos en distintos sectores. Sabemos qué modelos aplicar según el contexto, qué métricas monitorear y cómo traducir los resultados en decisiones de negocio.
Ejemplos representativos del tipo de soluciones que construimos. Los detalles de cada cliente son confidenciales.
Modelo de simulación de eventos discretos para optimizar la asignación de recursos en entornos hospitalarios. Permite evaluar escenarios y reducir cuellos de botella sin interrumpir la operación.
Modelo de machine learning para identificar y priorizar operaciones de alto riesgo en carteras financieras. Reemplaza reglas manuales por scoring dinámico calibrado sobre datos históricos reales.
Modelos de forecasting para proyectar flujos de caja y monitorear liquidez en tiempo real. Reduce la dependencia de proyecciones manuales y mejora la anticipación de brechas operacionales.
Pipeline de extracción y análisis automatizado de datos competitivos de múltiples fuentes. Produce reportes periódicos sobre precios, disponibilidad y tendencias sin intervención manual.
La mayoría de los proyectos tiene un primer entregable funcional en 6 a 10 semanas. Una implementación completa, con integraciones y ajustes, toma entre 3 y 5 meses. Usamos IA en nuestro propio proceso, lo que nos permite movernos significativamente más rápido que un equipo tradicional.
No. La mayoría de las empresas con las que trabajamos tiene datos dispersos, incompletos o en formatos poco prácticos. Parte de nuestro trabajo es entender qué hay disponible, qué vale la pena usar y cómo estructurarlo. Si los datos son un problema crítico, lo identificamos en el diagnóstico inicial.
Trabajamos en etapas con entregables concretos en cada una. Esto significa que los riesgos se detectan temprano y se corrigen antes de comprometer todo el presupuesto. Nunca prometemos resultados que no podemos respaldar con datos: si algo no es viable, lo decimos antes de construirlo.
No es indispensable. Podemos trabajar directamente con el equipo de negocio y encargarnos de toda la parte técnica. Dicho eso, si existe un equipo interno de datos o IT, lo incorporamos al proceso desde el inicio para que la solución quede en manos de alguien que pueda mantenerla.
Empezamos con una sesión de entendimiento de necesidades: exploramos qué problema quieren resolver, qué ya intentaron y qué esperan de una solución. Luego agendamos una segunda sesión de entendimiento del negocio, donde profundizamos en el contexto específico, los datos disponibles y las particularidades operacionales del problema en cuestión. Con eso definimos si hay fit y qué tendría sentido construir.