Modelos de datos, automatización de procesos y sistemas predictivos diseñados para empresas que ya tienen datos pero no saben qué hacer con ellos.
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No vendemos "transformación digital" genérica. Cada proyecto parte de un problema medible: reducir costos, predecir demanda o automatizar tareas que consumen horas de trabajo manual.
Construimos modelos de machine learning entrenados con tus propios datos históricos. Los usamos para pronosticar ventas, detectar fraude, anticipar rotación de personal o calcular riesgo crediticio. Entregamos el modelo, la documentación técnica y un tablero de seguimiento para que tu equipo lo opere sin depender de nosotros.
Conectamos APIs de procesamiento de lenguaje natural y visión por computador a tus flujos internos. Un ejemplo real: una aseguradora en Antioquia redujo un 62% el tiempo de revisión de siniestros al automatizar la lectura de documentos escaneados. Otro cliente, una importadora, clasifica automáticamente 1.200 facturas diarias sin intervención humana.
Antes de construir cualquier modelo, revisamos la calidad de tus datos. Muchas empresas tienen bases de datos con duplicados, campos vacíos o formatos inconsistentes. Limpiamos, normalizamos y documentamos la arquitectura para que el proyecto arranque sobre una base sólida. Este paso dura entre dos y cuatro semanas según el volumen.
Diseñamos asistentes conversacionales que responden preguntas frecuentes de clientes o empleados usando la documentación real de tu empresa. No son chatbots genéricos: se entrenan con manuales, políticas y catálogos específicos. Un cliente del sector salud resolvió el 78% de consultas de pacientes sin intervención del call center.
Montamos pipelines de datos que extraen información de múltiples fuentes (ERP, CRM, hojas de cálculo, sensores IoT), la transforman y la cargan en un repositorio centralizado. Usamos herramientas como Apache Airflow, dbt y BigQuery. El resultado: datos actualizados cada hora, listos para alimentar modelos o tableros de BI.
Entrenamos a tu equipo de tecnología en Python aplicado a datos, fundamentos de machine learning y buenas prácticas de MLOps. Los talleres duran entre 20 y 40 horas, se adaptan al nivel del grupo y terminan con un proyecto real usando datos de la empresa.
Cada proyecto sigue cinco etapas claras. No hay sorpresas en la mitad del camino.
Una videollamada de 45 minutos donde revisamos tu situación actual: qué datos tienes, qué problema quieres resolver y qué resultado esperas. Al final de la llamada sabrás si tiene sentido avanzar con un proyecto de IA o si hay pasos previos que cubrir.
Recibimos una muestra de tus datos (con acuerdo de confidencialidad firmado) y hacemos un análisis exploratorio. Identificamos patrones, problemas de calidad y viabilidad técnica. Esta fase dura entre cinco y diez días hábiles.
Construimos una primera versión del modelo o la automatización. Te mostramos resultados reales con datos reales para que puedas evaluar si el enfoque es correcto antes de invertir más tiempo.
Refinamos el prototipo, lo integramos con tus sistemas existentes y lo desplegamos en producción. Configuramos monitoreo automático para detectar degradación del modelo o errores en el pipeline.
Los modelos de IA no son estáticos. Ofrecemos planes de soporte mensual que incluyen reentrenamiento periódico del modelo con datos nuevos, ajuste de parámetros y atención a incidencias con un tiempo de respuesta de máximo cuatro horas en horario laboral.
Medellín tiene una comunidad técnica fuerte. Hay talento formado en universidades como la UdeA, EAFIT y la Nacional, y un ecosistema de startups que lleva más de una década creciendo. Nuestro equipo trabaja en la zona horaria GMT-5, lo que facilita la coordinación con clientes en Colombia, México, Perú y el este de Estados Unidos.
Operar desde aquí nos permite ofrecer tarifas competitivas frente a consultoras de Bogotá o Miami sin sacrificar calidad técnica. Y sí, nos reunimos presencialmente cuando el proyecto lo requiere.
Respuestas directas a lo que nos preguntan antes de firmar un contrato.
Depende del alcance. Un modelo predictivo básico con datos limpios puede costar entre 8 y 15 millones de pesos colombianos. Una automatización compleja con múltiples integraciones puede superar los 40 millones. El diagnóstico inicial es gratuito y al final te damos un presupuesto detallado.
No es obligatorio, pero ayuda. Si no tienes equipo técnico, nos encargamos de todo el ciclo y te entregamos documentación para que un futuro ingeniero pueda mantener el sistema. Si ya tienes desarrolladores, trabajamos junto a ellos y transferimos conocimiento durante el proyecto.
Es lo más común. La mayoría de empresas que nos contactan tienen datos en hojas de cálculo dispersas, bases de datos sin documentar o registros con errores. Parte de nuestro trabajo es limpiar y estructurar esos datos antes de construir cualquier modelo. Lo incluimos en el presupuesto como una fase separada.
Sí. Tenemos clientes en México, Ecuador y Estados Unidos. Todo el trabajo se coordina por videollamada y herramientas colaborativas. La diferencia horaria con la costa este de EE.UU. es de cero a una hora, lo que facilita las reuniones.
Un proyecto estándar toma entre seis y doce semanas desde el diagnóstico hasta el despliegue. Proyectos con múltiples modelos o integraciones complejas pueden extenderse a cuatro meses. Siempre fijamos fechas de entrega parciales para que puedas ver avances cada dos semanas.
Cuéntanos qué problema quieres resolver. Respondemos en menos de 24 horas en días hábiles.
Glorieta Ariadna Casares Carranza, 1, 050001 Medellín, Antioquia, Colombia
