Modelos predictivos
Construimos modelos de regresión, clasificación y series temporales con datos tabulares, imágenes o texto. Entregamos el modelo empaquetado, documentado y listo para integrar en tu API o pipeline de datos existente.
Soluciones de Artificial Intelligence que resuelven problemas reales
Diseñamos modelos de aprendizaje automático, sistemas de automatización y herramientas de análisis predictivo para empresas que necesitan datos, no promesas. Desde Barcelona, para toda Europa.
Hablemos de tu proyecto127
Modelos desplegados
14
Sectores cubiertos
98,4 %
Precisión media en producción
6 sem
Tiempo medio hasta MVP
Lo que hacemos
Cada proyecto empieza con un diagnóstico de datos. Si los datos no existen o son insuficientes, te lo decimos antes de firmar nada.
Automatización inteligente
Procesamiento de documentos, extracción de datos de facturas, clasificación de correos, enrutamiento de tickets de soporte. Conectamos la IA a tus herramientas con APIs REST y webhooks.
Análisis de datos y dashboards
Limpiamos, transformamos y visualizamos tus datos para que tomes decisiones con información real. Trabajamos con Python, SQL y herramientas de BI como Metabase o Superset.
Procesamiento de lenguaje natural
Chatbots con contexto, resumen automático de documentos legales, análisis de sentimiento en reseñas de producto. Usamos modelos propios y fine-tuning de LLMs cuando tiene sentido económico.
Visión por computador
Detección de defectos en líneas de producción, conteo de objetos en almacén, lectura automática de matrículas. Entrenamos redes convolucionales con tus propias imágenes etiquetadas.
Consultoría y formación
Auditoría de madurez en IA para tu organización, talleres prácticos de 2 días para equipos técnicos y sesiones de estrategia para dirección. No vendemos humo: si la IA no es la solución, te lo diremos.
Cómo trabajamos
Cuatro fases, con entregables claros en cada una. Sin sorpresas en la factura.
Diagnóstico de datos (1 semana)
Revisamos qué datos tienes, dónde están y en qué estado se encuentran. Identificamos vacíos, sesgos y problemas de calidad. Al final de esta fase entregas un informe con recomendaciones concretas, aunque decidas no continuar con nosotros.
Prototipo funcional (3–4 semanas)
Construimos un primer modelo o pipeline que demuestra si la solución es viable con tus datos reales. Lo probamos con un subconjunto representativo y medimos métricas de rendimiento acordadas al inicio.
Producción e integración (2–4 semanas)
Desplegamos el modelo en tu infraestructura (cloud o on-premise), conectamos con tus sistemas y configuramos monitorización de deriva del modelo. Documentamos todo: endpoints, esquemas de datos, límites conocidos.
Seguimiento continuo
Los modelos se degradan con el tiempo. Ofrecemos contratos de mantenimiento trimestral que incluyen re-entrenamiento, ajuste de hiperparámetros y revisión de métricas en producción. Tú decides si lo necesitas.
Casos reales
Resultados medidos, no estimaciones.
Logística — detección de anomalías en envíos
Un operador logístico del Vallès procesaba 12.000 paquetes diarios. Implementamos un modelo de detección de anomalías que identifica envíos con peso o dimensiones inconsistentes antes de que salgan del almacén. El resultado: 73 % menos reclamaciones por envío incorrecto en los primeros 90 días.
−73 % reclamaciones
Salud — priorización de imágenes diagnósticas
Una clínica privada en Barcelona necesitaba reducir el tiempo de espera para informes radiológicos. Entrenamos un clasificador que ordena las imágenes por probabilidad de hallazgo patológico, permitiendo al radiólogo empezar por los casos urgentes. El tiempo medio de informe para casos críticos bajó de 48 h a 6 h.
6 h en vez de 48 hPreguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta un proyecto de IA?
Depende del alcance. Un diagnóstico de datos parte de 2.400 €. Un proyecto completo (diagnóstico + prototipo + despliegue) suele situarse entre 15.000 y 60.000 €. Publicamos un presupuesto cerrado después del diagnóstico, nunca antes.
¿Necesito muchos datos para empezar?
No siempre. Algunas técnicas como el transfer learning o el few-shot learning funcionan con pocas muestras. Pero si tu problema requiere un modelo supervisado clásico y solo tienes 50 registros, seremos honestos: primero hay que recoger más datos.
¿Trabajáis solo con empresas grandes?
No. Hemos trabajado con startups de 4 personas y con departamentos de multinacionales. Lo que importa es que tengas un problema claro y datos (o la voluntad de generarlos).
¿Qué tecnologías usáis?
Python como lenguaje principal. PyTorch y scikit-learn para modelos. FastAPI para servir predicciones. Docker y Kubernetes para despliegue. PostgreSQL y BigQuery para almacenamiento. Elegimos la herramienta según el problema, no al revés.
¿Los datos de mi empresa están seguros?
Firmamos acuerdos de confidencialidad antes de recibir cualquier dato. Trabajamos en entornos aislados, ciframos los datos en tránsito y en reposo, y al finalizar el proyecto eliminamos las copias locales. Si prefieres que trabajemos directamente en tu infraestructura, también lo hacemos.
¿Puedo usar el modelo después sin depender de vosotros?
Sí. Entregamos el código fuente, los pesos del modelo, la documentación técnica y un manual de re-entrenamiento. El modelo es tuyo. Si luego quieres que lo mantengamos, estupendo, pero no es obligatorio.
Hablemos de tu proyecto
Cuéntanos qué problema quieres resolver. Respondemos en menos de 24 horas laborables con una primera valoración gratuita.
Senda Adriana, 8, 08002 Barcelona, Catalonia, Spain