Nuestros servicios en detalle
Modelos predictivos a medida
Construimos modelos de aprendizaje automático que predicen variables de negocio específicas. No usamos plantillas genéricas: cada modelo se entrena con los datos reales de su empresa y se valida con métricas que usted entiende (por ejemplo, porcentaje de acierto en la predicción de ventas semanales, o reducción del error absoluto medio en el pronóstico de inventario).
El proceso típico dura entre 4 y 8 semanas, dependiendo de la complejidad del problema y la calidad de los datos disponibles.
- Análisis exploratorio de sus datos con informe visual en Jupyter Notebook
- Entrenamiento y comparación de al menos tres algoritmos candidatos
- API REST documentada lista para integrar con su sistema ERP o CRM
- Manual técnico de re-entrenamiento para su equipo de TI
Cobramos un precio fijo por proyecto. Para modelos con re-entrenamiento mensual ofrecemos un plan de mantenimiento por separado que cuesta entre el 15% y el 20% del valor inicial del proyecto, según la frecuencia de actualización.
Automatización documental con IA
Muchas empresas colombianas todavía procesan facturas, contratos y formularios a mano. Nuestro servicio de automatización documental combina OCR (reconocimiento óptico de caracteres) con modelos de lenguaje natural para extraer datos estructurados de documentos escaneados o fotografiados.
Un caso concreto: para una distribuidora de alimentos en el Valle del Cauca, automatizamos la captura de 1.200 facturas de proveedores al mes. El sistema extrae número de factura, NIT del proveedor, líneas de producto, cantidades y totales, y los ingresa directamente en su software contable. El error de extracción es inferior al 2%, y los casos dudosos se marcan para revisión humana.
- Pipeline de procesamiento que acepta PDF, imágenes JPEG/PNG y fotos de celular
- Entrenamiento del modelo con sus propios formatos de documento (necesitamos al menos 50 ejemplos)
- Panel web donde su equipo revisa y corrige los casos marcados como inciertos
- Integración vía API con SAP, Siigo, World Office u otros sistemas contables colombianos
Análisis de texto y NLP en español
Los modelos de procesamiento de lenguaje natural funcionan mejor cuando se entrenan o ajustan con datos en el idioma y la variante regional correcta. Trabajamos con modelos de lenguaje afinados para español latinoamericano, lo cual marca una diferencia real en tareas como clasificación de comentarios de clientes, extracción de entidades de textos legales y resumen automático de informes.
Para una cadena de restaurantes con presencia en cinco ciudades colombianas, construimos un clasificador que analiza reseñas de Google Maps y redes sociales, las agrupa por tema (calidad de comida, tiempo de espera, atención del personal, limpieza) y genera un reporte semanal con tendencias por sucursal. El sistema procesa alrededor de 3.000 reseñas al mes y tiene una precisión del 89% en la asignación de categorías.
- Clasificación de texto multiclase con etiquetas definidas por usted
- Extracción de entidades: nombres, fechas, montos, ubicaciones, números de identificación
- Análisis de sentimiento calibrado para español colombiano
- Resumen automático de documentos largos (contratos, actas, informes técnicos)
Auditoría y preparación de datos
Antes de invertir en un modelo de IA, vale la pena saber si sus datos están listos. Muchos proyectos fracasan no por el algoritmo, sino porque los datos de entrada tienen problemas: campos vacíos, formatos inconsistentes, duplicados, sesgos de muestreo o simplemente volumen insuficiente.
Nuestra auditoría de datos toma entre 2 y 3 semanas. Revisamos sus bases de datos, hojas de cálculo o data warehouses y producimos un informe que responde tres preguntas: ¿qué tiene?, ¿qué le falta? y ¿cuánto costaría cerrar esa brecha?
- Inventario completo de fuentes de datos con evaluación de calidad por campo
- Detección de valores atípicos, duplicados y registros corruptos
- Análisis de sesgo: ¿sus datos representan bien a la población que quiere modelar?
- Plan de acción con prioridades y estimación de costos para la limpieza y enriquecimiento
El costo de la auditoría se descuenta del presupuesto del proyecto si decide continuar con nosotros para la construcción del modelo.
Cómo trabajamos
Todos nuestros proyectos siguen un proceso de cinco etapas. Los tiempos varían según la complejidad, pero la estructura es la misma porque nos ha funcionado bien en 38 proyectos consecutivos.
1. Conversación inicial gratuita
Una videollamada de 30 a 45 minutos donde usted describe el problema y nosotros hacemos preguntas sobre sus datos, sistemas actuales y expectativas. No hay compromiso. Si creemos que la IA no es la solución adecuada, se lo decimos.
2. Propuesta técnica y comercial
En un plazo de 5 días hábiles le enviamos un documento con el alcance del proyecto, los entregables específicos, el cronograma estimado y el precio. Incluimos una sección de riesgos y supuestos para que no haya sorpresas.
3. Desarrollo iterativo
Trabajamos en sprints de dos semanas. Al final de cada sprint le mostramos el avance con datos reales, no con presentaciones de PowerPoint. Usted puede pedir ajustes en cada revisión sin costo adicional dentro del alcance acordado.
4. Entrega y despliegue
Instalamos el modelo en su infraestructura o en un servidor que administramos. Le entregamos el código fuente, la documentación técnica y un manual de usuario. Hacemos una sesión de capacitación de dos horas para su equipo.
5. Soporte post-entrega
Durante los primeros 30 días después de la entrega, resolvemos cualquier incidencia sin costo. Después de ese período, puede contratar un plan de mantenimiento mensual que incluye monitoreo del rendimiento del modelo, re-entrenamiento periódico y soporte técnico por correo y videollamada.
Preguntas frecuentes
No es imprescindible. Si tiene un equipo de TI, trabajamos directamente con ellos para la integración y la transferencia de conocimiento. Si no lo tiene, podemos encargarnos del despliegue completo y del mantenimiento posterior. Lo que sí necesitamos es una persona de su lado que conozca el negocio y pueda validar los resultados del modelo.
Depende del tipo de problema. Para un modelo de clasificación de texto, 500 ejemplos etiquetados suelen ser suficientes para un primer prototipo funcional. Para series de tiempo, necesitamos al menos 2 años de datos históricos con frecuencia diaria o semanal. En la conversación inicial evaluamos si lo que tiene es suficiente o si conviene primero hacer la auditoría de datos.
Firmamos un acuerdo de confidencialidad (NDA) antes de recibir cualquier dato. Trabajamos en entornos aislados y no compartimos sus datos con otros clientes ni los usamos para entrenar modelos de uso general. Al finalizar el proyecto, eliminamos todas las copias de sus datos de nuestros sistemas y le entregamos una certificación de eliminación.
Los precios varían según la complejidad. Una auditoría de datos parte desde COP 4.500.000. Un modelo predictivo con API desplegada suele estar entre COP 15.000.000 y COP 45.000.000. Los proyectos de automatización documental dependen del volumen de documentos y la cantidad de formatos diferentes. Le damos un precio fijo en la propuesta, no cobramos por hora salvo que usted lo prefiera.