Qué hacemos por tu empresa
Cada proyecto empieza con un problema de negocio concreto. Desde ahí diseñamos la solución técnica, no al revés.
Modelos predictivos a medida
Regresión, clasificación, series temporales. Entrenamos modelos con tus datos reales y los validamos con métricas que tu equipo de negocio entiende: coste por error, margen recuperado, tiempo ahorrado.
Automatización de procesos con IA
Extraemos información de documentos, clasificamos tickets de soporte, generamos resúmenes de reuniones. Conectamos el modelo con tu ERP o CRM mediante APIs que mantenemos nosotros.
Procesamiento de lenguaje natural
Análisis de sentimiento en reseñas de producto, chatbots internos entrenados con la documentación de tu empresa, búsqueda semántica sobre bases de conocimiento propias. Trabajamos con modelos open-source y con APIs de proveedores como OpenAI o Mistral según el caso.
Visión artificial
Detección de defectos en líneas de producción, conteo de objetos en almacén, lectura automática de matrículas o etiquetas. Desplegamos en GPU cloud o en dispositivos edge según el volumen de inferencia.
Ingeniería de datos y MLOps
Pipelines de ETL, feature stores, monitorización de drift, reentrenamiento automático. Si tu modelo funciona en un notebook pero no en producción, este es el servicio que necesitas.
Selección y formación de talento AI
Evaluamos candidatos técnicos para tu equipo de datos con pruebas prácticas diseñadas por ingenieros senior. También formamos a equipos internos en Python, PyTorch y despliegue de modelos.
Cómo trabajamos
Un proyecto típico dura entre cuatro y ocho semanas. Estos son los pasos que seguimos siempre.
Diagnóstico
Revisamos tus datos disponibles, identificamos el problema concreto y definimos la métrica de éxito. Esto suele llevar tres o cuatro días.
Prototipo
Construimos un primer modelo funcional con un subconjunto de datos. Compartimos resultados preliminares para validar el enfoque antes de invertir más horas.
Iteración
Refinamos features, ajustamos hiperparámetros, probamos arquitecturas alternativas. Documentamos cada experimento en MLflow o herramienta equivalente.
Despliegue
Empaquetamos el modelo en un contenedor Docker, lo conectamos a tu infraestructura y configuramos alertas de rendimiento y drift.
Soporte
Mantenemos el modelo vivo: reentrenamiento periódico, actualizaciones de dependencias y soporte técnico con SLA de respuesta inferior a cuatro horas.
Un equipo pequeño con experiencia real
Somos ocho personas. Cinco ingenieros de machine learning, dos ingenieros de datos y una persona de operaciones. Todos hemos trabajado antes en empresas donde la IA no era el producto sino una herramienta interna: logística, banca, retail, salud.
Esa experiencia marca la diferencia. Sabemos lo que pasa cuando un modelo tiene un 95% de accuracy en el notebook y un 70% en producción porque nadie controló el data leakage. Sabemos lo que cuesta convencer a un director financiero de que un proyecto de IA merece presupuesto.
Nuestra oficina está en el barrio Gótico de Barcelona, a cinco minutos de la estación de metro Jaume I. Trabajamos con clientes en toda España y con empresas europeas que necesitan equipos en zona horaria CET.
Preguntas frecuentes
Las dudas que nos plantean con más frecuencia antes de arrancar un proyecto.
No. De hecho, la mayoría de proyectos empiezan con datos desordenados en hojas de cálculo, bases SQL sin documentar o logs de aplicación sin parsear. Parte de nuestro trabajo es construir el pipeline que transforma esos datos en algo utilizable. Lo que sí necesitamos es acceso a los datos y una persona de tu equipo que conozca el contexto de negocio.
Depende del alcance, pero un modelo predictivo sencillo con despliegue incluido suele costar entre 12.000 y 25.000 euros. Proyectos más complejos que requieren infraestructura dedicada o integración con múltiples sistemas pueden superar los 50.000. Siempre damos un presupuesto cerrado después de la fase de diagnóstico.
No. Hemos trabajado con startups de 15 personas y con divisiones de empresas del IBEX 35. Lo que tienen en común es un problema concreto que se puede resolver con datos. Si tienes menos de 1.000 registros relevantes, probablemente la IA no sea la solución y te lo diremos antes de firmar nada.
Python es nuestro lenguaje principal. Usamos PyTorch y scikit-learn para modelado, Airflow o Prefect para orquestación, Docker y Kubernetes para despliegue, y PostgreSQL o BigQuery como almacén de datos según la infraestructura del cliente. Para LLMs trabajamos con LangChain, vLLM y las APIs de OpenAI o Anthropic.
Sí. Todo el código que desarrollamos durante el proyecto es tuyo. Entregamos repositorios Git documentados, notebooks de experimentación y manuales de operación. Si decides prescindir de nuestro soporte, tu equipo puede continuar sin depender de nosotros.
Escríbenos
Cuéntanos qué problema quieres resolver. Respondemos en menos de 24 horas laborables.
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