Modelos de Artificial Intelligence que resuelven problemas reales
Diseñamos e implementamos sistemas de inteligencia artificial para empresas en Colombia. Desde modelos predictivos hasta automatización de flujos operativos, cada proyecto parte de los datos que ya tienes.
Cada servicio se adapta al volumen de datos, la infraestructura existente y los objetivos de negocio del cliente.
Modelos predictivos
Construimos modelos de regresión, series de tiempo y clasificación sobre tus datos históricos. Un retailer en Bogotá redujo su exceso de inventario un 23% en cinco meses con un modelo de demanda que entrenamos sobre 18 meses de ventas por SKU.
Automatización inteligente
Conectamos pipelines de machine learning con tus sistemas internos (ERP, CRM, bases SQL). El resultado: decisiones que antes tomaban horas se ejecutan en segundos sin intervención manual. Usamos Apache Airflow y APIs REST para orquestar cada flujo.
Procesamiento de lenguaje natural
Clasificación de tickets de soporte, extracción de entidades en contratos legales, análisis de sentimiento en redes sociales. Entrenamos modelos sobre corpus en español colombiano para capturar modismos y jerga local que los modelos genéricos ignoran.
Auditoría de datos
Antes de entrenar cualquier modelo revisamos la calidad de tus datos: valores faltantes, duplicados, sesgos de muestreo, formatos inconsistentes. Te entregamos un informe con recomendaciones priorizadas y un plan de limpieza que puedes ejecutar internamente o con nosotros.
Reentrenamiento continuo
Los modelos pierden precisión cuando los datos cambian. Configuramos pipelines de reentrenamiento automático que detectan drift estadístico y actualizan los pesos del modelo sin interrumpir el servicio. Monitoreamos métricas de rendimiento en dashboards compartidos.
Visión por computador
Detección de defectos en líneas de producción, conteo de objetos en imágenes aéreas, lectura automática de documentos escaneados. Trabajamos con redes convolucionales y modelos preentrenados que ajustamos a tus imágenes específicas para reducir el tiempo de desarrollo.
Cómo trabajamos
1
Diagnóstico
Revisamos tus fuentes de datos, infraestructura y objetivos de negocio en una sesión de dos horas. Sin costo.
2
Prototipo
En cuatro a seis semanas entregamos un modelo funcional con métricas de rendimiento sobre datos reales. Tú decides si avanzamos.
3
Despliegue
Integramos el modelo en tu infraestructura existente. Puede ser una API REST, un microservicio en contenedor o un módulo dentro de tu ERP.
4
Monitoreo
Configuramos alertas de drift, dashboards de rendimiento y reentrenamiento automático. Ofrecemos soporte técnico mensual o por incidencia.
Sectores donde operamos
Hemos desplegado modelos en estos sectores. Cada uno tiene particularidades de datos y regulación que conocemos de primera mano.
Finanzas y banca
Modelos de scoring crediticio, detección de fraude en tiempo real y segmentación de clientes por comportamiento transaccional.
Logística
Optimización de rutas de entrega, predicción de tiempos de tránsito y clasificación automática de paquetes con visión artificial.
Salud
Análisis de imágenes médicas, predicción de readmisiones hospitalarias y procesamiento de historias clínicas en texto libre.
Retail
Pronóstico de demanda por tienda, recomendación de productos y análisis de canasta para campañas de marketing dirigido.
Manufactura
Mantenimiento predictivo de maquinaria, control de calidad visual en línea de producción y optimización de consumo energético.
Seguros
Detección de siniestros fraudulentos, tarificación dinámica basada en perfiles de riesgo y automatización de reclamaciones.
Preguntas frecuentes
Depende del alcance. Un prototipo de modelo predictivo con datos tabulares suele estar entre 8 y 15 millones de pesos colombianos. Proyectos de visión por computador o NLP con datos no estructurados pueden costar más por la preparación de datasets. Siempre entregamos una cotización detallada después del diagnóstico inicial.
No necesariamente. Parte de nuestro servicio de auditoría de datos incluye evaluar el estado actual de tus fuentes. Si los datos están dispersos en hojas de cálculo, bases SQL y archivos planos, los consolidamos y limpiamos como primer paso del proyecto.
El prototipo existe precisamente para eso. Definimos métricas de éxito antes de empezar: precisión mínima, recall, latencia máxima de respuesta. Si el prototipo no cumple esos umbrales, analizamos las causas y proponemos ajustes sin costo adicional en esa fase. Si los datos simplemente no soportan el caso de uso, te lo decimos con transparencia.
No. Hemos trabajado con equipos de cinco personas y con corporaciones de más de mil empleados. Lo que importa es que haya un problema definido y datos suficientes para abordarlo. Una pyme con 50.000 registros de ventas mensuales ya tiene material para un modelo de demanda útil.
Donde prefieras. Podemos desplegar en AWS, Google Cloud, Azure o en servidores on-premise si tu política de datos lo exige. Usamos contenedores Docker para que la migración entre plataformas sea sencilla. El costo de infraestructura cloud corre por cuenta del cliente, pero te ayudamos a dimensionar los recursos para evitar gastos innecesarios.
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Fecha de entrada en vigor: 2026-03-15
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