Servicios de Artificial Intelligence que puedes medir

No hablamos de IA en abstracto. Cada servicio que ofrecemos tiene un entregable concreto, un plazo definido y unas métricas de éxito que acordamos contigo antes de escribir la primera línea de código. Aquí encontrarás el detalle de lo que hacemos, cómo lo hacemos y qué puedes esperar de cada fase.

Catálogo de servicios

Predicción

Modelos predictivos a medida

Entrenamos algoritmos de regresión, series temporales y clasificación sobre tus datos históricos. El resultado es un modelo desplegado como microservicio que tu equipo puede consultar en tiempo real mediante una llamada API.

Un ejemplo concreto: para una cadena de supermercados en Tarragona, construimos un modelo de predicción de ventas por tienda y categoría de producto con granularidad diaria. El error medio absoluto fue del 7,2 %, lo que les permitió reducir el desperdicio de productos frescos en un 14 % durante el primer trimestre de uso.

Duración típica: de cuatro a ocho semanas, dependiendo de la complejidad de los datos y el número de variables objetivo.

Lenguaje

Procesamiento de lenguaje natural

Construimos sistemas que leen, clasifican y extraen información de documentos escritos. Trabajamos con textos en castellano, catalán, inglés y portugués. Nuestros pipelines de NLP incluyen reconocimiento de entidades, análisis de sentimiento, resumen automático y clasificación temática.

¿Tu equipo jurídico dedica horas a revisar contratos buscando cláusulas de penalización? Nuestro extractor de cláusulas las identifica con una precisión del 89 % en documentos de hasta 50 páginas, y marca las secciones relevantes para que el abogado solo revise lo necesario.

Usamos modelos transformer fine-tuned sobre corpus específicos de tu sector. No aplicamos un modelo genérico y cruzamos los dedos: adaptamos pesos, vocabulario y umbrales de decisión a tu caso.

Visión

Visión artificial e inspección

Detectamos defectos en piezas manufacturadas, contamos objetos en imágenes aéreas, verificamos identidades y leemos matrículas. Utilizamos redes convolucionales y modelos YOLO optimizados para funcionar en hardware industrial sin necesidad de GPU dedicada en muchos casos.

Para un fabricante de envases de vidrio en Zaragoza, instalamos un sistema de inspección visual que analiza 120 botellas por minuto en la línea de producción. Detecta grietas, burbujas y deformaciones con una tasa de falsos negativos inferior al 1,5 %. El sistema funciona con una cámara industrial de 400 € y un mini-PC con procesador Intel de 12.ª generación.

Entregamos el modelo, el código de inferencia, las instrucciones de instalación y un dashboard web donde el jefe de planta ve las estadísticas de rechazo en tiempo real.

Conversación

Chatbots y asistentes virtuales

Diseñamos chatbots que van más allá de responder preguntas frecuentes. Nuestros asistentes entienden contexto, gestionan conversaciones de varios turnos y escalan a un agente humano cuando detectan que no pueden resolver la consulta.

Los integramos en tu web, en WhatsApp Business o en plataformas internas como Slack o Microsoft Teams. El entrenamiento inicial requiere un corpus de al menos 200 conversaciones reales de tu equipo de soporte, que usamos para definir intenciones y respuestas.

Después de la puesta en marcha, el chatbot aprende de las correcciones que hacen tus agentes: cada vez que un humano modifica una respuesta, esa corrección alimenta el siguiente ciclo de reentrenamiento. Así el sistema mejora sin que tengas que pedir actualizaciones.

Datos

Auditoría y preparación de datos

Antes de construir cualquier modelo, necesitamos saber con qué datos cuentas. Nuestra auditoría dura entre dos y cuatro semanas y produce un informe que responde a tres preguntas: ¿qué datos tienes?, ¿qué calidad tienen? y ¿son suficientes para el objetivo que persigues?

Si los datos necesitan limpieza, la hacemos nosotros. Eliminamos duplicados, normalizamos formatos, imputamos valores faltantes con métodos estadísticos adecuados y documentamos cada transformación para que sea reproducible.

Muchos clientes contratan solo esta fase como primer paso. El informe les sirve para tomar decisiones internas: a veces la conclusión es que merece la pena invertir en un modelo, y a veces la recomendación honesta es que primero hay que mejorar la recogida de datos durante unos meses antes de gastar en IA.

Cómo trabajamos

Todos nuestros proyectos siguen cuatro fases. No pasamos a la siguiente hasta que la anterior tiene tu aprobación por escrito.

Tecnologías que usamos

Elegimos la herramienta según el problema, no al revés. Estas son las que más usamos en nuestros proyectos actuales.

Si tu empresa ya usa una plataforma concreta, nos adaptamos. Hemos trabajado con Azure ML, Databricks y entornos on-premise con restricciones de seguridad estrictas. La integración con tu infraestructura existente es parte del servicio, no un extra.