IA y ciencia de datos. Convierte tus datos en decisiones que impulsan el negocio.

Datos estructurados (bases de datos, hojas de cálculo, exportaciones de CRM), datos no estructurados (texto, documentos, PDFs, correos electrónicos), datos de series temporales (registros, feeds de sensores, transacciones financieras), datos de imagen y vídeo, y datos de streaming en tiempo real. Evaluamos tus fuentes de datos al principio del compromiso para identificar problemas de calidad y requisitos de integración antes de que comience el modelado.

Un modelo predictivo enfocado, construido sobre datos limpios y accesibles, típicamente toma de cuatro a diez semanas desde el alcance hasta el despliegue. Los sistemas de IA más complejos que involucran ingeniería de datos, arquitecturas de modelos personalizadas o pipelines de inferencia en tiempo real tardan más. Te damos una estimación honesta después de revisar tus datos y requisitos.

Sí. Construimos APIs, microservicios y capas de integración que conectan los modelos de IA a tu infraestructura existente, ya sea un CRM, ERP, dashboard interno o producto orientado al cliente. También gestionamos la autenticación, monitorización y versión para que la integración se mantenga estable con el tiempo.

Fintech y servicios financieros, ciberseguridad, SaaS empresarial, viajes y hostelería, sanidad, retail y logística. Nuestros casos de éxito incluyen puntuación de riesgo de IA para empresas Fortune 500, plataformas de análisis para equipos de marketing y sistemas de decisión crediticia para importantes instituciones financieras.

La ingeniería de datos se trata de construir y mantener la infraestructura que mueve y almacena datos: pipelines, almacenes, procesos ETL e integraciones. La ciencia de datos trabaja con esos datos para extraer insights, construir modelos predictivos y apoyar la toma de decisiones. Ambas son necesarias. Gestionamos ambas, para que no acabes con un modelo que no tiene datos limpios en los que ejecutarse, o un pipeline de datos perfecto que no alimenta nada útil.

La ciencia de datos se enfoca en extraer insights de los datos: análisis, visualización, modelado estadístico y predicción. El desarrollo de IA va más allá, construyendo sistemas que aprenden, se adaptan y toman decisiones de forma autónoma. En la práctica, la mayoría de los proyectos valiosos combinan ambos. Definimos el alcance de lo que realmente se necesita en lugar de vender complejidad en exceso.

La ciencia de datos aporta valor en cualquier industria con suficientes datos y decisiones por mejorar. Hemos construido sistemas de IA y datos para fintech y servicios financieros (puntuación crediticia, modelado de riesgos), ciberseguridad (detección de amenazas en tiempo real), SaaS empresarial (análisis de uso, predicción de abandono), viajes y hostelería (previsión de demanda, personalización), sanidad (pipelines de datos clínicos) y logística (optimización de rutas, inteligencia operativa). Si tu negocio toma decisiones repetidas a escala, la ciencia de datos puede mejorarlas.

Configuramos la monitorización del modelo para rastrear las métricas de rendimiento en producción, detectar la deriva de datos (cuando los datos del mundo real empiezan a parecer diferentes a los datos de entrenamiento) y activar el reentrenamiento cuando la precisión cae por debajo de los umbrales acordados. El despliegue es el comienzo de mantener el valor, no el final de nuestro compromiso.