Lo que dicen nuestros clientes
«Redujimos el tiempo de clasificación de documentos de 6 horas diarias a 22 minutos. El modelo que entrenaron para nosotros entiende la terminología jurídica andaluza mejor que cualquier herramienta genérica.»Departamento legal, bufete con sede en Sevilla — implantación completada en febrero 2025
Servicios de Artificial Intelligence diseñados desde Sevilla para empresas que necesitan resultados medibles
No vendemos tecnología por el gusto de venderla. Cada proyecto empieza con un problema concreto y termina con un sistema que funciona sin supervisión constante.
Fase 1 — Diagnóstico
Entender antes de construir
Pasamos entre dos y cinco días dentro de tu operación. Observamos flujos, hablamos con los equipos que van a usar el sistema y revisamos los datos disponibles. A veces la solución no requiere inteligencia artificial; si es así, te lo decimos.
El resultado de esta fase es un informe de viabilidad con estimación de coste, plazo y retorno esperado. Sin compromiso.
Fase 2 — Prototipo funcional
Un modelo que ya hace algo útil
En tres a seis semanas entregamos un prototipo conectado a datos reales. No una presentación bonita: un sistema que procesa información y devuelve predicciones o decisiones verificables.
Fase 3 — Producción
Integración con tus sistemas existentes
Conectamos el modelo validado a tu ERP, CRM o plataforma interna. Configuramos alertas, dashboards y permisos. El equipo técnico de tu empresa recibe formación práctica para operar el sistema sin depender de nosotros.
Fase 4 — Monitorización continua
Los modelos se degradan; nosotros los vigilamos
Un modelo de IA no es software tradicional. Los datos cambian, el rendimiento baja. Ofrecemos contratos de monitorización que incluyen reentrenamiento trimestral, revisión de métricas y ajuste de umbrales de decisión.
El coste mensual depende del volumen de datos y la complejidad del modelo. La mayoría de nuestros clientes pagan entre 800 y 2.400 euros al mes por este servicio.
Fase 5 — Expansión
Nuevos casos de uso sobre la misma base
Una vez que la infraestructura está en marcha, añadir un segundo o tercer modelo cuesta la mitad de tiempo y presupuesto. Clientes que empezaron con clasificación de tickets ahora automatizan también la generación de respuestas y el análisis de satisfacción.
Mapa de capacidades
Cada fila describe un tipo de problema que resolvemos, el enfoque técnico que aplicamos y el plazo habitual hasta tener resultados en producción.
| Problema | Enfoque técnico | Plazo típico | Sector frecuente |
|---|---|---|---|
| Clasificación automática de documentos | Modelos de lenguaje ajustados con datos propios | 4–7 semanas | Legal, administración pública |
| Predicción de demanda | Series temporales con variables externas (clima, eventos) | 5–9 semanas | Distribución, hostelería |
| Detección de fraude o anomalías | Aprendizaje no supervisado + reglas de negocio | 6–10 semanas | Finanzas, seguros |
| Asistentes conversacionales | Modelos generativos con contexto empresarial | 3–6 semanas | Atención al cliente, e-commerce |
| Extracción de datos de imágenes | Visión artificial + OCR especializado | 4–8 semanas | Logística, agricultura |
Un equipo pequeño con criterio propio
Somos seis personas. Cuatro ingenieros de machine learning, una especialista en datos y una gestora de proyectos. Trabajamos desde Sevilla, aunque varios proyectos los ejecutamos en remoto para clientes en Madrid, Barcelona y Lisboa.
No subcontratamos el desarrollo técnico. Quien diseña la arquitectura del modelo es la misma persona que lo despliega y lo monitoriza después. Eso elimina los problemas de comunicación que aparecen cuando hay demasiados intermediarios.
Llevamos operando desde 2019. Los primeros dos años fueron duros: mucho trabajo pro bono para construir casos de referencia. Hoy tenemos 23 proyectos completados y 9 contratos de monitorización activos.
Tres ideas que guían cada proyecto
El dato manda
Si los datos no tienen calidad suficiente, lo decimos antes de firmar nada. Hemos rechazado proyectos porque los datos del cliente no permitían construir un modelo fiable. Preferimos perder un contrato a entregar algo que no funciona.
Explicabilidad por defecto
Cada modelo que entregamos incluye un módulo de explicación. El usuario final puede ver por qué el sistema tomó una decisión concreta. Esto es obligatorio en sectores regulados, pero nosotros lo aplicamos siempre.
Transferencia real
Al terminar un proyecto, tu equipo debe poder operar el sistema sin llamarnos cada semana. Documentamos todo, grabamos sesiones de formación y dejamos un canal de soporte abierto durante los tres primeros meses sin coste adicional.
Caso reciente: predicción de ocupación hotelera
Una cadena con 12 establecimientos en Andalucía nos pidió un modelo que predijera la ocupación con 30 días de antelación. Combinamos datos históricos de reservas con variables externas: calendario de ferias, meteorología y tendencias de búsqueda en Google.
El modelo alcanzó un error medio del 7 % en la predicción a 30 días. La cadena ajustó precios dinámicamente y aumentó el ingreso por habitación disponible un 11 % en temporada baja. El proyecto completo duró 8 semanas.
Preguntas que nos hacen a menudo
¿Necesitamos un equipo técnico interno para trabajar con vosotros?
No es imprescindible. Nos adaptamos. Si tienes desarrolladores, trabajamos codo a codo con ellos. Si no los tienes, nos encargamos del despliegue completo y formamos a la persona que vaya a gestionar el sistema en el día a día. Lo que sí necesitamos es un interlocutor que conozca bien el negocio y pueda validar los resultados del modelo.
¿Cuánto cuesta un proyecto típico?
Depende de la complejidad. Un proyecto de clasificación de texto con datos limpios puede costar entre 8.000 y 15.000 euros. Un sistema de predicción con múltiples fuentes de datos y despliegue en infraestructura propia del cliente puede llegar a 40.000 euros. El diagnóstico inicial es gratuito y te damos un presupuesto cerrado antes de empezar.
¿Los datos salen de nuestra empresa?
Solo si tú lo autorizas expresamente. Podemos trabajar en tus servidores, en un entorno aislado en la nube con cifrado, o con datos anonimizados. Firmamos acuerdos de confidencialidad y de tratamiento de datos antes de acceder a cualquier información. En proyectos con datos sensibles, nuestros ingenieros trabajan desde tus instalaciones.
¿Qué pasa si el modelo no funciona como esperábamos?
El prototipo existe precisamente para eso. Si las métricas del prototipo no alcanzan el umbral que definimos juntos al inicio, no pasamos a producción. En ese caso, te entregamos un informe con lo aprendido y solo cobras la fase de diagnóstico y prototipado. No te quedas atado a un proyecto que no da resultados.
Cuéntanos qué problema quieres resolver
No necesitas saber de inteligencia artificial para escribirnos. Describe el problema en tus propias palabras y nosotros evaluamos si podemos ayudarte.
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Los resultados descritos en casos de estudio y testimonios corresponden a proyectos reales, pero cada implementación depende de factores específicos del cliente (calidad de datos, infraestructura, volumen de operaciones). No garantizamos que los resultados sean idénticos en otros contextos.
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