ML en producción, no experimentos de laboratorio.
Modelos de visión, lenguaje y predicción conectados a las herramientas que tu equipo ya usa — llevados a producción, medidos por resultados de negocio y mantenidos por los ingenieros que los construyeron.
La mayoría de los proyectos de ML mueren entre el notebook y la producción. Los nuestros no.
El sector está plagado de pruebas de concepto que impresionaron a un comité directivo sin procesar jamás una sola transacción real. Lo difícil del machine learning nunca fue el modelo: es la fontanería de los datos, el bucle de reentrenamiento, el presupuesto de latencia y el panel que un humano consulta de verdad a las 8 de la mañana.
Construimos el conjunto completo. Cada modelo que entregamos está conectado a tus operaciones: ingiere datos en vivo, se supervisa frente a la deriva y sigue siendo responsabilidad de los ingenieros senior que lo construyeron. Si una heurística supera a una red neuronal en tu problema, te lo diremos — y te cobraremos menos.
La inteligencia, aplicada.
Los seis encargos que llevamos a cabo con más frecuencia — cada uno enmarcado en un indicador de negocio medible, no en una cifra de precisión en una diapositiva.
Previsión de demanda y ventas
Modelos que ingieren histórico, estacionalidad y señales en vivo para planificar inventario, plantilla y gasto con confianza.
Visión por computador
Pipelines de detección, clasificación y OCR ejecutados en el edge o en la nube — diseñados para imágenes reales e imperfectas.
NLP e inteligencia documental
Extracción, clasificación y resumen sobre contratos, facturas, tickets y correos — ancladas en tu corpus.
Analítica predictiva
Puntuaciones de churn, riesgo y propensión entregadas en las herramientas donde tus equipos ya trabajan.
Integración de IA y MCP
Funcionalidades LLM integradas en tu producto existente — con el Model Context Protocol para conectar los modelos a tus sistemas de forma segura.
Model ops y reentrenamiento
Supervisión de la deriva, arneses de evaluación y reentrenamientos planificados, para que la precisión sobreviva al trimestre siguiente.
Rigor aburrido, resultados apasionantes.
La misma disciplina que aplicamos a todo nuestro software — adaptada a los sistemas que aprenden.
01Primero, la auditoría de datos
Antes de hablar de modelos, auditamos lo que de verdad tienes — cobertura, calidad, riesgos de fuga. Obtienes una lectura honesta de la viabilidad.
02Una base antes que la profundidad
Entregamos el modelo más simple que mueve el indicador y luego nos ganamos el derecho a la complejidad. Sin factura de GPU sin un caso de negocio.
03Iterar sobre tus métricas
Evaluaciones semanales sobre la métrica que te importa — euros, horas, roturas de stock — no benchmarks abstractos.
04Entregar, supervisar, reentrenar
Despliegue en producción con alarmas de deriva y bucle de reentrenamiento. El modelo sigue aprendiendo; el equipo, también.
Ya lo hemos entregado. antes.
Una plataforma de previsión por machine learning que diseñamos, entregamos y seguimos operando — en producción, pagada y rentable.
Forecasting Model
Ingiere el histórico de ventas, la estacionalidad y señales en vivo para predecir la demanda — para que los equipos planifiquen inventario, plantilla y gasto con confianza en lugar de a ojo.
Elegidas por el problema, no por el currículum.
Somos agnósticos en cuanto a frameworks y exigentes con los resultados. El stack se pliega al problema — nunca al revés.
Un solo equipo. Cero traspasos.
Las disciplinas que más se combinan con la IA / ML — misma arquitectura, mismos ingenieros, sin impuesto de integración.
Respuestas claras, por escrito.
Las ocho preguntas que más nos hacen los compradores de IA / ML — con las respuestas que daríamos en una reunión.
Házla en un brief. Un ingeniero de ML senior — no un comercial — responde en un día laborable.
Q.01¿Necesitamos nuestro propio modelo o podemos construir sobre una API?
La mayoría de las veces gana el enfoque API-first: más rápido de entregar, más barato de operar, más fácil de sustituir. Pasamos a modelos a medida o ajustados (fine-tuned) cuando la latencia, la privacidad o la economía unitaria lo exigen — y te enseñaremos los números antes de recomendar una opción u otra.
Q.02¿Cuántos datos necesitamos para empezar?
Menos de los que temes. Muchos encargos arrancan con unos pocos miles de ejemplos etiquetados o dos años de histórico transaccional. La auditoría de datos de la primera semana te dice exactamente dónde estás — antes de comprometerte con un desarrollo.
Q.03¿Cuánto se tarda en poner algo en producción?
El descubrimiento dura una o dos semanas y concluye con un plan fijo. La mayoría de los equipos ven una primera porción de calidad de producción — un modelo real, tras un endpoint real, sobre tu infraestructura — en seis a diez semanas. A partir de ahí, iteramos cada semana sobre la métrica de negocio.
Q.04¿Y las alucinaciones y la precisión?
Cada funcionalidad LLM que entregamos está anclada en tus datos mediante retrieval, salidas restringidas y un arnés de evaluación que se ejecuta en cada cambio. Para los modelos predictivos, la precisión se mide sobre un conjunto de validación y se supervisa frente a la deriva en producción.
Q.05¿Dónde residen nuestros datos y quién puede verlos?
En tu cuenta de la nube — desplegamos en tu AWS, no en el nuestro. Tus datos nunca se usan para entrenar modelos compartidos o de terceros, los accesos son de mínimo privilegio y quedan registrados, y se firman el NDA y los acuerdos de tratamiento de datos antes de la primera transferencia de un dataset.
Q.06¿Quién es propietario de los modelos, el código y los pesos?
Tú — todo. Código, pesos ajustados, pipelines, prompts y documentación se te ceden por contrato. Sin retro-licencia, sin lock-in: cualquier equipo competente podría tomar el relevo mañana. Aun así, la mayoría de los clientes se quedan, porque el sistema sigue mejorando.
Q.07¿Cuánto cuesta un encargo de IA / ML?
Resultados facturados, no horas. Tras un sprint de descubrimiento, obtienes hitos fijos y un presupuesto fijo por escrito. Los primeros encargos suelen situarse entre $25k y $75k; ves la cifra antes de que nadie se comprometa.
Q.08¿Qué pasa después del lanzamiento?
Nos quedamos. Cada encargo incluye soporte de por vida: supervisión de la deriva, reentrenamientos planificados y un ingeniero senior que conoce el sistema — responde en horas, no a través de una cola de tickets. Los modelos se degradan en silencio cuando nadie los vigila. Los nuestros están supervisados.
¿Datos que deberían
trabajar más duro?
Cuéntanos qué quieres predecir, automatizar o entender. Un ingeniero de ML senior responde en un día laborable con una lectura honesta de la viabilidad.