Automatización de procesos con IA
Muchas empresas pierden entre 15 y 30 horas semanales en tareas repetitivas que un modelo de lenguaje o visión artificial puede hacer en segundos. Identificamos esas tareas, construimos el modelo y lo conectamos a tus sistemas existentes.
Qué incluye
- Auditoría de procesos internos durante dos semanas para detectar cuellos de botella automatizables
- Desarrollo de un modelo personalizado (NLP, OCR o visión por computadora según el caso)
- Integración con tu ERP, CRM o sistema de gestión documental vía API
- Pruebas con datos reales antes de pasar a producción
- Documentación técnica y manual de usuario para tu equipo
Ejemplo reciente: una cadena de farmacias en Medellín nos contrató para automatizar la lectura de fórmulas médicas escaneadas. El modelo extrae nombre del paciente, medicamentos y dosis con una precisión del 96,4 %, y vuelca los datos directamente en su sistema de dispensación. El proceso que antes tomaba 4 minutos por fórmula ahora toma 8 segundos.
Duración típica
Entre 4 y 8 semanas desde el inicio del diagnóstico hasta el despliegue en producción.
Análisis predictivo y modelos de pronóstico
Tus datos históricos contienen patrones que un modelo estadístico puede aprovechar para anticipar lo que va a pasar. Nosotros limpiamos esos datos, seleccionamos las variables relevantes, entrenamos el modelo y te entregamos predicciones en un panel que tu equipo puede consultar cada día.
Qué incluye
- Evaluación de calidad de datos: revisamos completitud, consistencia y volumen mínimo necesario
- Feature engineering adaptado a tu industria
- Entrenamiento y validación cruzada de al menos tres familias de modelos (ARIMA, XGBoost, redes LSTM)
- Panel de visualización con métricas de error actualizadas en tiempo real
- Reentrenamiento automático semanal con los datos más recientes
Trabajamos con una distribuidora de alimentos en Cali que necesitaba reducir el desperdicio de productos perecederos. El modelo de pronóstico de demanda que implementamos les permitió ajustar sus pedidos a proveedores con un horizonte de 14 días. En los primeros tres meses, el desperdicio bajó un 28 % y las ventas perdidas por falta de stock se redujeron un 15 %.
Duración típica
De 5 a 10 semanas. La mayor parte del tiempo se invierte en preparación de datos, no en entrenamiento del modelo.
Asistentes virtuales y chatbots especializados
Un chatbot genérico frustra a los usuarios porque no entiende el contexto de tu negocio. Nosotros entrenamos asistentes con tus propios documentos: manuales de producto, catálogos, políticas internas, historial de tickets de soporte. El resultado es un bot que responde como lo haría alguien de tu equipo con experiencia.
Qué incluye
- Indexación y vectorización de tu base de conocimiento (hasta 50.000 páginas de documentos)
- Configuración de un modelo de lenguaje grande con retrieval-augmented generation (RAG)
- Integración con WhatsApp Business, tu sitio web o plataforma interna
- Panel de administración donde puedes actualizar la base de conocimiento sin necesidad de programar
- Reportes mensuales de preguntas frecuentes, tasa de resolución y satisfacción del usuario
Una aseguradora en Bogotá implementó nuestro asistente para responder consultas sobre coberturas y procesos de reclamación. En el primer mes, el bot resolvió el 71 % de las consultas sin intervención humana. El tiempo promedio de respuesta pasó de 22 minutos a 9 segundos.
Duración típica
Cuatro a seis semanas. Si ya tienes la documentación organizada en formato digital, puede ser menos.
Consultoría de datos e infraestructura de IA
No todas las empresas están listas para implementar un modelo de IA. A veces el primer paso es organizar los datos, definir una estrategia de recopilación o elegir la infraestructura adecuada. Eso es exactamente lo que hacemos en este servicio.
Qué incluye
- Diagnóstico del estado actual de tus datos: dónde se almacenan, en qué formatos, quién los gestiona
- Diseño de una arquitectura de datos escalable (data lake, data warehouse o solución híbrida)
- Definición de políticas de gobernanza de datos alineadas con la Ley 1581 de 2012
- Hoja de ruta de IA con proyectos priorizados por impacto y viabilidad
- Capacitación para tu equipo técnico en herramientas como Python, SQL y plataformas de ML
Un grupo empresarial del sector agroindustrial nos contrató para evaluar si sus datos de producción servían para entrenar modelos predictivos. Descubrimos que el 40 % de los registros tenían campos vacíos y que tres plantas usaban formatos incompatibles entre sí. Diseñamos un pipeline de limpieza y estandarización que, en ocho semanas, dejó los datos listos para modelado. Después de eso, pudimos construir un modelo de predicción de rendimiento por hectárea.
Duración típica
La consultoría inicial dura entre 2 y 4 semanas. La implementación de la infraestructura recomendada puede tomar de 6 a 12 semanas adicionales, dependiendo de la complejidad.
Cómo trabajamos
Todos nuestros proyectos siguen estas cinco etapas. El orden importa: no escribimos código hasta que los datos y los objetivos estén claros.
1. Diagnóstico inicial
Revisamos tus datos, entrevistamos a las personas que los usan y definimos qué problema vamos a resolver. Esta etapa dura dos semanas y tiene costo cero si decides continuar con nosotros.
2. Propuesta técnica y económica
Te entregamos un documento con el alcance del proyecto, las métricas de éxito, el cronograma y el presupuesto. Sin letra pequeña. Si algo no queda claro, lo revisamos juntos.
3. Desarrollo e iteración
Construimos el modelo en sprints de dos semanas. Al final de cada sprint te mostramos los avances y recibimos tu retroalimentación antes de seguir.
4. Pruebas y despliegue
Probamos el modelo con datos reales en un entorno controlado. Solo cuando las métricas alcanzan los umbrales acordados pasamos a producción.
5. Soporte y monitoreo
Durante tres meses después de la entrega, monitoreamos el rendimiento del modelo cada semana. Si el rendimiento baja, reentrenamos o ajustamos sin costo adicional.
Preguntas frecuentes
Respuestas a las dudas que más escuchamos en las primeras reuniones con clientes.
No es obligatorio. Nosotros nos encargamos del desarrollo, despliegue y mantenimiento. Lo que sí necesitamos es una persona de tu lado que conozca el proceso de negocio y pueda validar los resultados. Puede ser alguien del área operativa, no necesariamente un ingeniero.
Es más común de lo que imaginas. La mayoría de nuestros proyectos incluyen una fase de limpieza y estandarización de datos. Si el desorden es muy grande, te recomendamos empezar con nuestro servicio de consultoría de datos para dejar la casa en orden antes de entrenar modelos.
Depende del alcance. Un chatbot con base de conocimiento de tamaño medio puede costar entre 8 y 15 millones de pesos colombianos. Un sistema de análisis predictivo completo, con panel de monitoreo y reentrenamiento automático, suele estar entre 20 y 40 millones. El diagnóstico inicial es gratuito y al final de esa etapa recibes un presupuesto cerrado.
Sí. Tenemos clientes en México, Perú y Chile. Todo el trabajo se hace de forma remota, con reuniones por videollamada y acceso compartido a repositorios de código. La facturación puede hacerse en dólares o en la moneda local del cliente.
Sí. Nuestros contratos permiten cancelación al final de cualquier sprint. Solo pagas por el trabajo completado hasta ese momento. Todo el código y los modelos generados hasta la fecha se entregan al cliente.