Ciencia de datos pensada para tu negocio.

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.

Es la diferencia entre datos y evidencia. Técnicamente: diseño de experimentos con análisis de poder y tamaño de muestra, pruebas A/B con corrección de comparaciones múltiples, testing secuencial, y causalidad con diferencias en diferencias (DiD), control sintético, regresión discontinua y matching por propensity score.

Unimos tres capacidades en un solo sistema de inteligencia sobre tus clientes y operaciones — scoring predictivo (quién y qué tan probable), análisis de supervivencia (cuándo y por cuánto tiempo, CLV) y segmentación por comportamiento (en qué grupos accionables). Técnicamente: clasificación y regresión supervisada (gradient boosting, random forests, redes neuronales) con validación out-of-time, calibración y SHAP; Kaplan-Meier y Cox para tiempo-al-evento y riesgos competitivos; clustering (K-Means, HDBSCAN) con análisis de estabilidad y visualización UMAP.

Construimos sistemas de recomendación que combinan comportamiento histórico, similitud entre ítems y señales contextuales para sugerir lo adecuado en el momento correcto: desde recomendaciones de catálogo hasta lógica de siguiente mejor acción en ventas o cobranza. Técnicamente: filtrado colaborativo (matrix factorization, ALS, deep learning), modelos basados en contenido, sistemas híbridos, bandits para exploración-explotación, y evaluación offline (precision@K, recall@K, NDCG) con validación temporal para evitar data leakage.

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).

Monitoreamos tus métricas clave de forma continua, detectamos anomalías y cambios significativos, y los convertimos en alertas y narrativas interpretables que llegan a la persona correcta — antes de que el problema sea visible. Desde caídas en ventas hasta fallas en pipelines o desviaciones operativas. Técnicamente: detección estadística de cambios (media, varianza, distribución) y anomalías en series de tiempo operativas, análisis de contribución y descomposición de variaciones, narrativas generadas con LLM sobre contexto estructurado, y enrutamiento por canal y severidad (correo, Slack, webhook) con dashboard de estado.

Convertimos esas cadenas de pasos manuales en flujos automáticos — y conectamos los sistemas que hoy no se hablan, para que los datos fluyan solos entre tus herramientas de ventas, operaciones y finanzas. Sin exportaciones manuales, sin doble captura, sin desincronización, con trazabilidad completa. Técnicamente: orquestación de flujos con manejo de errores, reintentos idempotentes y registro de auditoría; integraciones con mapeo de campos, sincronización bi/unidireccional, y manejo de conflictos y duplicados.

Diseñamos dashboards inteligentes — visualización clara, métricas correctamente definidas y capas de análisis automático (tendencias, alertas, benchmarks, forecasts embebidos) — y automatizamos la generación y entrega de los reportes recurrentes a la audiencia correcta, en el formato correcto y en el momento preciso. Tu equipo llega a las reuniones con la información ya lista. Técnicamente: modelo de datos analítico con definiciones semánticas, desarrollo en Metabase / Looker / Superset / Power BI / Streamlit, plantillas parametrizadas (PDF, Excel, HTML), programación de envíos personalizados por audiencia (correo, Slack) y registro de entregas.

Extraemos campos, clasificamos, detectamos entidades y medimos sentimiento y temas, tanto sobre documentos internos como sobre la conversación externa de tu marca. A diferencia de los asistentes conversacionales, estos pipelines procesan en lote y producen datos, no respuestas en chat. Técnicamente: extracción con esquemas de campos y reglas de validación, NLP de clasificación y extracción de entidades, modelos de sentimiento fine-tuned en dominio, análisis de tópicos (BERTopic / LDA), y salida estructurada (JSON, CSV, base de datos, API) con revisión humana para casos de baja confianza.

Desplegamos sistemas de IA completos en tu infraestructura controlada: LLMs locales, visión por computadora on-premise y pipelines de ML que operan completamente dentro de tu perímetro de seguridad, sin dependencia de terceros. Técnicamente: despliegue de modelos open-weight (LLaMA, Mistral, Qwen) con Ollama o vLLM, cuantización para inferencia eficiente en hardware disponible, APIs de inferencia internas, documentación de arquitectura de seguridad y guía de actualización de modelos.

Construimos los cimientos de datos que hacen a tu equipo significativamente más productivo: flujos automatizados de ingestión, capas de datos confiables y limpias, y pipelines listos para IA. Técnicamente: ETL/ELT con herramientas modernas (dbt, Airflow, Prefect), diseño de warehouse/lakehouse, catálogo de datos y documentación de linaje, pruebas automatizadas de calidad (Great Expectations o dbt tests), y pipelines de streaming con Kafka o similares según necesidad.

Integramos capacidades de IA (predicción, clasificación, extracción, generación) directamente en tus aplicaciones, APIs y flujos existentes — y establecemos la infraestructura operacional que las mantiene funcionando, monitoreadas y evolucionando. Sin interrumpir lo que ya opera bien. Técnicamente: microservicios de ML (REST/gRPC) con shadow mode y feature flags para rollout gradual; tracking de experimentos (MLflow, Weights & Biases), registro de modelos versionado, CI/CD de reentrenamiento, detección de drift de datos y concepto (PSI), estrategias champion/challenger y documentación de model cards.