«Redujimos un 38% el tiempo de clasificación de incidencias internas tras integrar el modelo de lenguaje que diseñó AI Valor Network. El equipo de soporte pasó de gestionar 120 tickets diarios a resolver 165 sin ampliar plantilla.»— Directora de operaciones, empresa logística en Vitoria-Gasteiz (contrato de 2024)
Predicción de demanda para distribuidora alimentaria
Modelo de series temporales entrenado con 14 meses de datos de ventas. Reducción del desperdicio en un 22% en los primeros 90 días.
Automatización documental en despacho jurídico
Pipeline de extracción y resumen de contratos que procesa 200 páginas en 4 minutos. Antes requerían 3 horas de lectura manual.
Visión artificial para control de calidad
Cámara + modelo de detección de defectos en línea de producción cerámica. Tasa de falsos positivos inferior al 1,8%.
Artificial Intelligence aplicada: la historia de cómo trabajamos contigo
Cada proyecto de inteligencia artificial sigue un camino distinto, pero todos comparten una estructura probada. Aquí te contamos las etapas reales, con tiempos y entregables concretos.
Diagnóstico de datos y oportunidad
Antes de escribir una sola línea de código, auditamos tus fuentes de datos. Revisamos bases de datos, hojas de cálculo, CRMs, ERPs y cualquier sistema que almacene información relevante. El objetivo es responder una pregunta sencilla: ¿tienes datos suficientes para entrenar un modelo útil?
Si la respuesta es no, diseñamos un plan de captura de datos que puedes ejecutar en 4 a 8 semanas antes de volver a empezar.
Diseño del modelo y selección de arquitectura
Definimos qué tipo de modelo se ajusta al problema. No siempre hace falta deep learning. A veces un gradient boosting bien configurado supera a una red neuronal compleja y cuesta una décima parte en infraestructura. Elegimos la herramienta que resuelve tu caso, no la que suena más impresionante.
Entrenamiento, validación y ajuste
Entrenamos el modelo con tus datos reales, no con datasets genéricos. Dividimos los datos en conjuntos de entrenamiento, validación y test. Cada iteración se documenta con métricas de rendimiento: precisión, recall, F1, o la métrica de negocio que tenga sentido para tu caso.
En esta fase celebramos reuniones semanales de 30 minutos para mostrarte resultados intermedios. No desaparecemos durante semanas.
Integración en tus sistemas
Un modelo que vive en un notebook de Jupyter no sirve para nada. Lo desplegamos como API, lo conectamos a tu flujo de trabajo existente y configuramos monitorización para detectar degradación del rendimiento. Si usas Azure, AWS o Google Cloud, trabajamos en tu entorno. Si prefieres on-premise, también.
Seguimiento y reentrenamiento
Los datos cambian. Tu negocio evoluciona. Por eso ofrecemos contratos de mantenimiento trimestrales donde revisamos el rendimiento del modelo, lo reentrenamos con datos nuevos y ajustamos umbrales si es necesario. El coste de mantener un modelo es una fracción del coste de construirlo desde cero.
Mapa de capacidades técnicas
Procesamiento de lenguaje natural
Clasificación de textos, análisis de sentimiento, extracción de entidades, resumen automático y chatbots internos entrenados con tu documentación corporativa.
Visión por computador
Detección de objetos, segmentación de imágenes, OCR avanzado y control de calidad visual. Trabajamos con cámaras industriales, drones y dispositivos móviles. Entrenamos modelos con tan solo 500 imágenes etiquetadas cuando el dominio lo permite, usando transfer learning desde arquitecturas preentrenadas.
Series temporales y predicción
Previsión de demanda, detección de anomalías en sensores IoT, predicción de churn y modelado de riesgo financiero. Combinamos métodos estadísticos clásicos con redes recurrentes cuando la complejidad lo justifica.
Sistemas de recomendación
Motores de recomendación para ecommerce, plataformas de contenido y catálogos B2B. Filtrado colaborativo, basado en contenido o híbrido según el volumen de interacciones disponible.
Automatización inteligente de procesos
Combinamos RPA con modelos de IA para automatizar tareas que requieren juicio: clasificar correos entrantes, validar facturas, priorizar solicitudes de servicio. No se trata de reemplazar personas, sino de liberar horas para trabajo que requiere creatividad humana.
Consultoría estratégica de datos
Si no sabes por dónde empezar, te ayudamos a identificar los tres casos de uso con mayor retorno potencial en tu organización. Entregamos un informe ejecutivo con estimaciones de coste, plazo y beneficio esperado.
Lo que la mayoría de proveedores de IA no te cuentan
Hay una verdad incómoda en el sector: la mayoría de proyectos de inteligencia artificial fracasan. No por la tecnología, sino por expectativas mal calibradas y datos insuficientes. Hemos visto empresas gastar presupuestos enormes en plataformas que nunca llegaron a producción.
Nuestro enfoque es distinto. Empezamos pequeño. Un prototipo funcional en 6 semanas, con datos reales, que demuestre valor medible. Si el prototipo no convence, no seguimos adelante. Preferimos decirte que tu caso no es viable antes que venderte un proyecto de 12 meses que acabará en un cajón.
Trabajamos desde Bilbao, pero nuestros clientes están repartidos por toda la península. Las reuniones son por videoconferencia cuando tiene sentido y presenciales cuando el proyecto lo requiere. Para auditorías de datos en entornos industriales, nos desplazamos a planta.
No vendemos licencias de software propietario. Construimos soluciones con herramientas open source (PyTorch, scikit-learn, Hugging Face, FastAPI) que tú puedes mantener internamente si decides prescindir de nosotros en el futuro. Eso nos obliga a ser buenos: si no aportamos valor, no tienes ninguna dependencia que te ate.
Dato de contexto
Según un análisis de Gartner de 2024, solo el 54% de los prototipos de IA llegan a producción. Nosotros hemos llevado a producción 9 de los últimos 11 proyectos completados.
Herramientas que usamos
Python, PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face Transformers, LangChain, FastAPI, Docker, Kubernetes, MLflow, DVC.
¿Es la IA adecuada para tu caso?
No todos los problemas necesitan inteligencia artificial. A veces una hoja de cálculo bien diseñada resuelve más que un modelo de machine learning. Aquí tienes una guía rápida.
Buen candidato para IA
- Tienes al menos 6 meses de datos históricos estructurados
- El proceso que quieres mejorar se repite cientos de veces al mes
- Las decisiones actuales dependen de patrones que un humano tarda en detectar
- El coste del error humano es alto y medible
- Tu equipo técnico puede integrar una API en sus sistemas
Quizá necesitas otra cosa primero
- Tus datos están dispersos en hojas de cálculo sin formato común
- El volumen de decisiones es bajo (menos de 50 al mes)
- No tienes claro qué métrica de negocio quieres mejorar
- Tu infraestructura tecnológica no soporta integraciones vía API
- El presupuesto disponible es inferior a 8.000 €
Tres historias reales, sin adornos
Clasificación automática de informes radiológicos
Una clínica privada en San Sebastián recibía 80 informes radiológicos diarios que debían triarse manualmente para derivar al especialista correcto. Entrenamos un modelo de clasificación de texto con 12.000 informes históricos anonimizados. El sistema clasifica cada informe en menos de 2 segundos con una precisión del 94%.
Resultado: el tiempo de triaje se redujo de 45 minutos diarios a 3 minutos.
Optimización de inventario en cadena de tiendas
Cadena de 23 tiendas de moda en el norte de España con problemas de sobrestock en unas referencias y roturas en otras. Construimos un modelo de previsión de demanda por tienda y referencia, alimentado con datos de ventas, clima y calendario festivo. Se actualiza cada lunes a las 6:00.
Resultado: reducción del 18% en stock muerto y mejora del 12% en disponibilidad de producto.
Mantenimiento predictivo en planta de inyección de plástico
Sensores de vibración y temperatura en 6 máquinas de inyección generaban datos cada 5 segundos. Nadie los analizaba. Desplegamos un modelo de detección de anomalías que alerta 48 horas antes de un fallo mecánico probable. En los primeros 5 meses, detectó 3 averías inminentes que habrían costado más de 15.000 € cada una en paradas no planificadas.
Resultado: ahorro estimado de 47.000 € en el primer semestre.
Comparativa de modalidades de servicio
| Modalidad | Duración típica | Entregable principal | Inversión orientativa |
|---|---|---|---|
| Diagnóstico de viabilidad | 1 semana | Informe ejecutivo con 3 casos de uso priorizados | Desde 2.500 € |
| Prototipo funcional | 4–6 semanas | Modelo entrenado + API desplegada en entorno de pruebas | Desde 9.000 € |
| Proyecto completo | 8–14 semanas | Modelo en producción + integración + documentación + formación | Desde 18.000 € |
| Mantenimiento continuo | Trimestral | Monitorización, reentrenamiento y ajuste de umbrales | Desde 1.200 €/trimestre |
Tecnología al servicio de decisiones reales
No hacemos IA por hacer IA. Cada modelo que construimos responde a una pregunta de negocio concreta. Si la respuesta no cambia una decisión operativa, el proyecto no tiene sentido. Esa es nuestra filosofía desde el primer día.
Cuéntanos tu caso
Describe brevemente el problema que quieres resolver. Te responderemos en un máximo de 48 horas laborables con una valoración inicial gratuita.
También puedes llamarnos: +34 94 930 89 12
O escribir a: [email protected]
Ronda Horacio Treviño Soliz 96, 48001 Bilbao, País Vasco, España
Preguntas frecuentes
¿Necesito un equipo técnico interno para trabajar con vosotros?
No es imprescindible, pero ayuda. Si no tienes desarrolladores internos, podemos encargarnos del despliegue completo y formar a una persona de tu equipo para el mantenimiento básico. Para proyectos complejos, recomendamos que al menos una persona técnica participe en las reuniones de seguimiento.
¿Qué pasa si mis datos son confidenciales?
Firmamos acuerdos de confidencialidad antes de acceder a cualquier dato. Podemos trabajar en tu infraestructura sin extraer datos a nuestros servidores. En proyectos del sector salud, cumplimos con la normativa de protección de datos sanitarios y anonimizamos cualquier información personal antes del entrenamiento.
¿Cuánto tarda en verse el retorno de la inversión?
Depende del caso. En proyectos de automatización documental, hemos visto retorno en menos de 3 meses. En modelos predictivos complejos, el retorno suele llegar entre el cuarto y el sexto mes. El diagnóstico inicial incluye una estimación realista de plazos de amortización.