Servicios de Artificial Intelligence

Cada servicio responde a un problema de negocio concreto. Aquí explicamos qué incluye cada uno, cómo lo ejecutamos y qué puedes esperar como resultado.

Nuestros servicios en detalle

Trabajamos con Python, TensorFlow, PyTorch y servicios cloud de AWS y Google Cloud. Todos los modelos se entregan con documentación técnica y pruebas de rendimiento.

Aprendizaje automático

Modelos predictivos a medida

Construimos modelos de machine learning que resuelven preguntas específicas: cuántas unidades venderás el próximo trimestre, qué clientes tienen mayor probabilidad de cancelar su suscripción o qué piezas de tu línea de producción fallarán antes de tiempo.

El proceso comienza con un taller de dos horas donde identificamos la variable objetivo y revisamos los datos disponibles. Si la calidad de los datos es insuficiente, te proponemos un plan de recogida antes de iniciar el modelado.

Entregamos el modelo como una API REST lista para integrar con tu ERP o tu aplicación web. Incluimos un panel de monitorización que alerta cuando la precisión del modelo baja del umbral acordado, para que podamos reentrenarlo a tiempo.

Plazo habitual: entre cuatro y ocho semanas, dependiendo del volumen de datos y la complejidad del problema. El precio se presupuesta por proyecto, no por hora.

Visualización de un pipeline de machine learning
Procesos

Automatización inteligente de tareas

Muchas empresas pierden entre 15 y 30 horas semanales en tareas que un agente de IA puede resolver sin supervisión: clasificar correos electrónicos entrantes, extraer importes y fechas de facturas en PDF, rellenar campos en el CRM o generar resúmenes de reuniones grabadas.

Diseñamos flujos de automatización que combinan modelos de procesamiento de lenguaje natural con integraciones directas a herramientas como Salesforce, HubSpot, SAP y Google Workspace. El agente recibe un documento, lo analiza, extrae la información relevante y la deposita en el sistema correspondiente.

Antes de ponerlo en producción, ejecutamos una fase de prueba con 200 documentos reales para medir la tasa de acierto. Solo desplegamos cuando supera el 95 % de precisión. Si tu caso requiere aprobación humana, añadimos un paso de revisión en el flujo.

Tiempo medio de implantación: cuatro semanas. El mantenimiento mensual incluye actualizaciones del modelo y soporte técnico por email con respuesta en menos de 24 horas laborables.

Concepto de automatización de procesos con flujos digitales
Datos

Análisis de datos y cuadros de mando

Tus datos ya existen en hojas de cálculo, bases de datos SQL y plataformas SaaS. Lo que falta es una capa de análisis que los conecte y los presente de forma clara.

Creamos pipelines ETL que extraen datos de múltiples fuentes, los limpian y los cargan en un almacén centralizado. Sobre ese almacén construimos dashboards interactivos con herramientas como Metabase, Looker Studio o Streamlit, según lo que mejor encaje con tu equipo.

Cada panel se diseña con tu equipo directivo. Nos sentamos con las personas que van a consultar los datos cada día para entender qué preguntas necesitan responder: margen por línea de producto, coste de adquisición por canal, tiempo medio de resolución de incidencias.

El resultado es un cuadro de mando que se actualiza automáticamente cada hora, con alertas configurables por email o Slack cuando un indicador supera o cae por debajo de un umbral definido.

Dashboard de analítica de negocio con gráficos y métricas
Conversacional

Chatbots y asistentes virtuales

Desarrollamos chatbots que van más allá de responder preguntas frecuentes. Nuestros asistentes virtuales acceden a tu base de conocimiento interna, consultan el estado de pedidos en tu sistema de gestión y pueden escalar a un agente humano cuando la conversación lo requiere.

Utilizamos modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) ajustados con tus documentos: manuales de producto, políticas de devolución, catálogos de precios. El chatbot responde con información actualizada y cita la fuente para que el usuario pueda verificarla.

La integración es flexible: lo desplegamos en tu web, en WhatsApp Business, en Microsoft Teams o en tu aplicación móvil. El tiempo de puesta en marcha es de tres a cinco semanas, incluida la fase de entrenamiento y pruebas con usuarios reales.

Interfaz de chatbot inteligente en un smartphone
Estrategia

Consultoría y formación en IA

Si no sabes por dónde empezar, este servicio es para ti. Realizamos una auditoría de madurez digital de tu empresa en dos semanas: evaluamos tus datos, tus procesos y tu equipo técnico para identificar las tres o cuatro oportunidades donde la IA puede generar mayor retorno.

El entregable es un informe ejecutivo con un roadmap priorizado, estimaciones de coste y plazos para cada iniciativa. No incluimos jerga innecesaria: el documento está pensado para que lo lea un director general, no solo el departamento de IT.

También ofrecemos talleres de formación de ocho horas para equipos no técnicos. El objetivo es que tu personal de marketing, ventas u operaciones entienda qué puede pedir a un modelo de IA, qué datos necesita preparar y cómo evaluar los resultados. Los talleres se imparten en tus oficinas o por videoconferencia, con un máximo de 12 participantes por sesión.

Consultor presentando una hoja de ruta de IA a directivos

Cómo trabajamos

Todos nuestros proyectos siguen estas cinco fases. La duración total varía según el alcance, pero la estructura se mantiene.

Descubrimiento

Reunión inicial de 90 minutos para entender tu problema, tus datos y tus restricciones técnicas. Salimos con un documento de alcance preliminar.

Auditoría de datos

Revisamos la calidad, el volumen y la estructura de tus datos. Si faltan campos o hay inconsistencias, proponemos un plan de limpieza antes de avanzar.

Desarrollo iterativo

Construimos el modelo o la automatización en sprints de dos semanas. Al final de cada sprint, te mostramos los resultados parciales y recogemos tu feedback.

Validación y pruebas

Ejecutamos pruebas con datos reales que el modelo no ha visto durante el entrenamiento. Medimos precisión, recall y latencia. Solo pasamos a producción si cumplimos los umbrales acordados.

Despliegue y soporte

Ponemos el sistema en producción y lo monitorizamos durante los primeros tres meses. Incluimos reentrenamiento del modelo si los datos cambian de patrón.

Preguntas frecuentes

Estas son las dudas que más nos plantean los clientes antes de empezar un proyecto.

¿Necesito tener un equipo técnico interno?

No es imprescindible. Nosotros nos encargamos del desarrollo y el despliegue. Si tienes desarrolladores internos, trabajamos junto a ellos y les transferimos el conocimiento para que puedan mantener el sistema a largo plazo.

¿Qué volumen de datos necesito para entrenar un modelo?

Depende del problema. Para un modelo de clasificación de texto, unos 2.000 ejemplos etiquetados suelen ser suficientes para obtener resultados útiles. Para predicción de series temporales, necesitamos al menos 18 meses de datos históricos. En la auditoría inicial evaluamos si tus datos son suficientes.

¿Cuánto cuesta un proyecto típico?

Los proyectos de automatización parten de 4.500 euros. Un modelo predictivo completo, con API y monitorización, suele situarse entre 8.000 y 18.000 euros. Siempre presupuestamos a precio cerrado: sabes el coste total antes de firmar.

¿Trabajáis con empresas fuera de Valencia?

Sí. La mayoría de nuestras reuniones son por videoconferencia. Tenemos clientes en Madrid, Barcelona, Lisboa y Bilbao. Para la fase de descubrimiento preferimos una sesión presencial si es posible, pero no es obligatorio.

¿Qué pasa si quiero cambiar de proveedor en el futuro?

Todo el código que desarrollamos es de tu propiedad. Te entregamos el repositorio Git completo, la documentación técnica y los scripts de despliegue. No hay dependencia contractual ni tecnológica con nosotros.

¿Listo para empezar?

Cuéntanos tu idea y te enviamos una propuesta en cinco días laborables. Sin compromiso.

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