Sistemas de datos para decidir mejor.

Esta evaluación entrega las tres — una radiografía completa de tu activo de datos (qué hay, qué falta, qué es confiable), un mapa de oportunidades priorizado por impacto y viabilidad, y una hoja de ruta alineada con tu liderazgo. Es el punto de partida correcto antes de cualquier proyecto de analítica o IA, sin comprometer un proyecto mayor. Técnicamente: perfilamiento estadístico (distribuciones, valores faltantes MCAR/MAR/MNAR, outliers, linaje), scorecard de calidad y preparación de datos, análisis de brecha entre sistemas actuales y requisitos de los modelos, comparación build vs. buy, y definición de KPIs y madurez analítica.

Construimos sistemas de predicción que dan a finanzas, supply chain y operaciones visibilidad real hacia adelante: demanda por SKU y región, flujo de caja, cobranza, inventario y consumo — con intervalos de confianza que cuantifican la incertidumbre para que planees con rigor, no con optimismo. Técnicamente: benchmarkeamos ARIMA, ETS, Prophet y modelos de gradiente (LightGBM, N-BEATS) con validación rolling-window out-of-time; entregamos predicciones probabilísticas con intervalos de credibilidad y análisis de escenarios.

Construimos IA conversacional para los dos extremos: agentes que recuperan y razonan sobre contratos, manuales y expedientes (RAG, con tool use y pasos múltiples), y flujos conversacionales que resuelven preguntas frecuentes, guían solicitudes y escalan a un humano cuando hace falta — y todo puede operar dentro de tu infraestructura. Técnicamente: arquitecturas RAG (estrategias de chunking, embeddings, vector stores, reranking) evaluadas con métricas RAGAS (hit rate, faithfulness, answer relevancy); pipelines de agentes con orquestación multi-step; y flujos conversacionales con diseño de intención, integración a canales y lógica de escalamiento.

Lo que antes requería docenas de inspectores manuales se convierte en un sistema que opera 24/7 con consistencia y trazabilidad completa. Técnicamente: modelos de detección de objetos (YOLO, DETR), clasificación (EfficientNet, ViT), segmentación semántica e instanciada, y pipelines de inferencia para batch o tiempo real en nube, edge o infraestructura privada; con reporte de métricas por clase (precision, recall, F1, mAP).