Artificial Intelligence que resuelve problemas reales de tu empresa
Antes de hablar de tecnología, necesitamos saber si la inteligencia artificial puede generar valor en tu caso concreto. Revisa estos cuatro escenarios.
Tienes datos dispersos en hojas de cálculo
Tu equipo pasa horas consolidando información de ventas, inventario o clientes en archivos separados. Un modelo de IA puede unificar esas fuentes, detectar patrones de compra y generar alertas automáticas cuando algo se desvía del promedio histórico.
Alta compatibilidadRecibes cientos de correos o solicitudes al día
Clasificar manualmente peticiones de soporte, cotizaciones y reclamos consume entre 3 y 5 horas diarias de un analista. Con procesamiento de lenguaje natural, ese flujo se clasifica en segundos y se enruta al área correcta sin intervención humana.
Alta compatibilidadQuieres predecir demanda pero tu historial es corto
Si llevas menos de seis meses registrando datos, los modelos predictivos carecen de suficiente contexto estacional. En ese caso, recomendamos primero estructurar la captura de datos durante un trimestre antes de entrenar cualquier modelo.
Requiere preparaciónNecesitas automatizar inspección visual
Líneas de producción que dependen de revisión ocular para detectar defectos se benefician enormemente de visión por computadora. Hemos reducido tasas de error del 4.2% al 0.6% en plantas de alimentos en el Valle del Cauca.
Alta compatibilidad"Implementaron un clasificador de tickets que redujo nuestro tiempo de respuesta promedio de 14 horas a 47 minutos. El equipo de soporte por fin puede enfocarse en casos complejos."— Directora de operaciones, distribuidora farmacéutica en Cali
Mapa de capacidades técnicas
| Capacidad | Qué hace | Datos mínimos | Plazo típico |
|---|---|---|---|
| Análisis predictivo | Anticipa ventas, rotación de personal o fallas mecánicas usando series temporales y regresión | 6 meses de registros estructurados | 4 a 8 semanas |
| Procesamiento de lenguaje natural | Clasifica correos, extrae entidades de contratos, genera resúmenes automáticos de documentos | 500 documentos etiquetados | 3 a 6 semanas |
| Visión por computadora | Detecta defectos en líneas de producción, cuenta inventario en estantes, verifica identidad con fotos | 1 000 imágenes anotadas | 6 a 12 semanas |
| Automatización conversacional | Chatbots que resuelven consultas frecuentes en WhatsApp, web o correo sin intervención humana | Historial de preguntas frecuentes | 2 a 4 semanas |
| Optimización de procesos | Modelos que asignan rutas de entrega, turnos de personal o distribución de inventario al menor costo | Restricciones operativas documentadas | 5 a 10 semanas |
Por qué no vendemos paquetes cerrados
Cada empresa tiene un volumen de datos distinto, infraestructura diferente y objetivos que no se repiten. Empaquetar la inteligencia artificial en tres niveles de precio sería deshonesto: un modelo de visión por computadora para una planta de 200 empleados no tiene nada que ver con un chatbot para una tienda en línea de 15 productos.
Lo que sí hacemos es descomponer el costo en factores claros para que entiendas exactamente por qué pagas lo que pagas.
De la idea al modelo en producción
No basta con entrenar un algoritmo que funcione en un notebook de Jupyter. Nuestro trabajo incluye desplegar el modelo en tu infraestructura real, conectarlo a tus sistemas existentes y monitorear su desempeño semana a semana durante los primeros tres meses.
Si el modelo pierde precisión porque tus datos cambian, lo reentrenamos. Eso está incluido en el acuerdo de mantenimiento, no es un cargo extra sorpresa.
Cómo se compone el precio
No usamos paquetes genéricos. Cada proyecto se cotiza según estos seis factores. Así puedes comparar propuestas con claridad.
Volumen y calidad de datos
Si tus datos están limpios y estructurados, el trabajo de preparación es menor. Cuando hay que limpiar, normalizar o enriquecer desde cero, esa fase puede representar entre el 20% y el 40% del presupuesto total.
Impacto: medio a altoComplejidad del modelo
Un clasificador binario de texto es más sencillo que un sistema de detección de objetos en video en tiempo real. La arquitectura del modelo define las horas de ingeniería y los recursos de cómputo necesarios para entrenamiento.
Impacto: altoIntegración con sistemas existentes
Conectar el modelo a un ERP, un CRM o una API interna requiere desarrollo adicional. Si tu sistema tiene documentación clara y endpoints estables, la integración es rápida. Si no, hay que construir adaptadores.
Impacto: variableInfraestructura de despliegue
¿Necesitas que el modelo corra en la nube, en un servidor local o en un dispositivo edge dentro de tu planta? Cada opción tiene costos operativos distintos que afectan tanto la inversión inicial como el gasto mensual recurrente.
Impacto: medioNivel de precisión requerido
Pasar de un 92% a un 97% de precisión puede duplicar el tiempo de iteración. Definimos contigo el umbral mínimo aceptable antes de empezar, para no gastar recursos persiguiendo decimales que no cambian la decisión de negocio.
Impacto: medio a altoMantenimiento y reentrenamiento
Los modelos no son estáticos. Si tus datos cambian cada trimestre, el modelo necesita actualizarse. Ofrecemos acuerdos de mantenimiento mensuales que incluyen monitoreo de drift, reentrenamiento programado y soporte técnico directo.
Impacto: recurrenteRuta típica de un proyecto
Diagnóstico gratuito (1 sesión)
Revisamos tus datos, tu infraestructura y tu objetivo de negocio. Al final de la sesión sabrás si la IA tiene sentido para tu caso y recibirás un estimado de alcance.
Propuesta técnica y económica
Detallamos la arquitectura del modelo, los datos necesarios, el cronograma y el desglose de costos por factor. Sin letra pequeña.
Desarrollo e iteración
Entrenamos el modelo, lo validamos con datos reales y ajustamos hasta alcanzar el umbral de precisión acordado. Entregas parciales cada dos semanas para que veas el avance.
Despliegue y conexión
Instalamos el modelo en tu entorno de producción, lo conectamos a tus sistemas y ejecutamos pruebas de carga. Tu equipo recibe capacitación práctica para interpretar los resultados.
Monitoreo continuo
Durante los primeros 90 días revisamos semanalmente el rendimiento del modelo. Si detectamos degradación, reentrenamos sin costo adicional dentro del acuerdo de mantenimiento.
¿Tu empresa está lista? Verifica estos puntos
- Tienes al menos una persona que entiende los datos del negocio y puede responder preguntas sobre ellos durante el proyecto.
- Tus datos principales están en formato digital, aunque sea en hojas de cálculo desordenadas. Si todo está en papel, primero necesitas digitalizar.
- Existe un problema concreto que quieres resolver, no solo curiosidad general por la IA. Ejemplos: reducir devoluciones, acelerar respuestas, prever demanda.
- Puedes asignar entre 2 y 4 horas semanales de alguien de tu equipo para validar resultados intermedios y dar retroalimentación sobre la calidad del modelo.
- Tienes presupuesto aprobado o en proceso de aprobación. El diagnóstico es gratuito, pero el desarrollo requiere compromiso financiero claro desde el inicio.
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También puedes escribirnos directamente a [email protected] o llamar al +57 602 416 0404
Desde Cali para toda Colombia
Nuestra oficina está en Grupo Ana Luisa 70, 760001 Cali, Valle del Cauca, Colombia. Trabajamos con empresas en Bogotá, Medellín, Barranquilla y otras ciudades a través de sesiones remotas y visitas presenciales cuando el proyecto lo requiere.
La cercanía geográfica con zonas industriales del suroccidente colombiano nos ha dado experiencia directa en manufactura, agroindustria y logística de última milla. Eso se nota en la velocidad con la que entendemos los problemas operativos de nuestros clientes.