Diseñamos modelos de machine learning y sistemas de automatización desde Barcelona. Cada proyecto parte de tus datos reales, no de plantillas genéricas. El resultado: herramientas que tu equipo usa a diario, no informes que acumulan polvo.
Hablemos de tu proyecto
Cada servicio responde a un problema operativo específico. No vendemos "IA" como concepto abstracto: entregamos software que funciona.
Construimos modelos de regresión, clasificación y series temporales adaptados a tus datos históricos. Trabajamos con Python, PyTorch y scikit-learn, y entregamos el modelo encapsulado en una API lista para integrar en tu ERP o CRM.
Detectamos defectos en líneas de producción, clasificamos imágenes médicas y leemos documentos escaneados con OCR neuronal. Usamos redes convolucionales y transformers de visión (ViT) entrenados con tus propias muestras.
Clasificación de tickets de soporte, extracción de entidades en contratos legales, chatbots internos basados en tus documentos corporativos. Fine-tuning de modelos LLM con datos propios para que las respuestas sean precisas y verificables.
Conectamos modelos de machine learning con tus flujos de trabajo existentes: desde pipelines de datos en Airflow hasta integraciones con Salesforce, SAP o herramientas internas. El objetivo es que la IA tome decisiones operativas sin intervención manual cuando la confianza del modelo supera el umbral acordado.
¿Ya tienes un modelo en producción pero su rendimiento ha caído? Analizamos el data drift, revisamos el pipeline de features y proponemos mejoras concretas. A veces basta con reentrenar con datos recientes; otras veces hay que replantear la arquitectura. Te lo decimos con claridad.
Talleres prácticos de 2 a 5 días para equipos de datos que quieren incorporar técnicas de deep learning a su stack. No son cursos teóricos: trabajamos con el dataset real de tu empresa durante la formación, y al terminar tu equipo tiene un prototipo funcional.
Cada proyecto sigue cinco fases con entregables verificables. No hay cajas negras.
Revisamos qué datos tienes, en qué formato están y si son suficientes para el objetivo. Esta fase dura entre 3 y 7 días laborables. Si los datos no alcanzan, te lo decimos antes de gastar presupuesto.
Elegimos la arquitectura del modelo, definimos métricas de éxito y acordamos un plan de iteración. Entregamos un documento técnico breve que tu equipo puede revisar.
Construimos el modelo, lo entrenamos con tus datos y lo validamos con conjuntos de test separados. Usamos MLflow para registrar cada experimento, así puedes ver exactamente qué configuración dio qué resultado.
Desplegamos el modelo como API o lo integramos directamente en tu sistema. Configuramos monitorización automática para detectar caídas de rendimiento.
Durante los primeros 90 días tras el despliegue, monitorizamos activamente el comportamiento del modelo. Si el contexto cambia, reentrenamos. Sin sorpresas.
Respuestas directas a lo que nos preguntan antes de empezar un proyecto.
Depende del alcance. Un modelo predictivo sencillo con datos limpios puede estar entre 8.000 € y 15.000 €. Proyectos de visión artificial con entrenamiento personalizado suelen arrancar en 20.000 €. Siempre entregamos presupuesto cerrado tras la fase de diagnóstico.
No es imprescindible. Podemos encargarnos del desarrollo completo y entregar la solución lista para usar. Eso sí, recomendamos que al menos una persona técnica de tu lado participe en las revisiones semanales para que el conocimiento no quede solo en nuestro equipo.
Es lo habitual. La mayoría de empresas con las que trabajamos no tienen datos perfectos. Parte de nuestro trabajo incluye limpieza, normalización y enriquecimiento de datos. Lo evaluamos en la fase de diagnóstico y lo presupuestamos por separado si el volumen es grande.
Un proyecto estándar dura entre 6 y 14 semanas. Proyectos más complejos con múltiples modelos o integraciones pueden extenderse a 4-5 meses. Entregamos un cronograma detallado después del diagnóstico inicial.
No. Hemos trabajado con startups de 8 personas y con departamentos de empresas del IBEX 35. Lo que necesitamos es un problema bien definido y datos con los que trabajar. El tamaño de la empresa es secundario.
Donde prefieras. Desplegamos en AWS, Google Cloud, Azure o en infraestructura on-premise. Para sectores regulados como banca o sanidad, solemos recomendar despliegue local para cumplir con normativas de protección de datos.
Cuéntanos qué problema quieres resolver. Te responderemos en menos de 24 horas laborables con una primera valoración.
Barranco Roberto Santana Almonte 17, 08002 Barcelona, Catalonia, Spain