Servicios de Artificial Intelligence para empresas
Cada servicio se adapta al tamaño de tu empresa, tus datos y tu presupuesto. Aquí explicamos qué incluye cada uno, cómo funciona el proceso y qué puedes esperar.
Nuestros servicios en detalle
Cuatro líneas de trabajo que cubren desde la estrategia hasta la implementación técnica.
Automatización inteligente de procesos
Identificamos las tareas repetitivas que consumen más horas en tu organización y diseñamos sistemas que las ejecutan con mínima supervisión humana. No hablamos de macros de Excel: hablamos de modelos que leen documentos, extraen datos, toman decisiones basadas en reglas aprendidas y se integran con tus herramientas existentes.
Un ejemplo reciente: para una empresa de distribución alimentaria, automatizamos la lectura de albaranes de 14 proveedores distintos. Cada proveedor usaba un formato diferente. El modelo de visión por computador extrae los campos relevantes (producto, cantidad, lote, fecha de caducidad) y los vuelca en el ERP del cliente. El proceso que antes requería 90 minutos diarios ahora tarda 8 minutos.
- Auditoría de procesos candidatos a automatización (1 semana)
- Diseño y entrenamiento del modelo con datos reales
- Integración con ERP, CRM o bases de datos existentes vía API
- Periodo de prueba supervisada de 4 semanas
- Documentación técnica y manual de usuario
Análisis predictivo y forecasting
Construimos modelos de predicción a medida. Nos especializamos en series temporales: demanda de producto, ocupación, tráfico web, consumo energético, rotación de personal. Cada modelo se entrena exclusivamente con los datos históricos de tu empresa, no con datasets públicos genéricos.
El proceso empieza con una exploración de datos de dos semanas. Evaluamos la calidad, la granularidad y la profundidad temporal de la información disponible. Si hay lagunas, proponemos formas de rellenarlas o ajustamos las expectativas de precisión.
Después entrenamos varios modelos candidatos (Prophet, XGBoost, LSTM, según el caso) y comparamos su rendimiento con métricas como MAE y MAPE. El modelo ganador se despliega en producción y se reentrena automáticamente cada semana o cada mes, según la frecuencia de actualización de tus datos.
- Exploración y limpieza de datos (2 semanas)
- Entrenamiento y comparación de modelos candidatos
- Dashboard de visualización de predicciones
- Pipeline de reentrenamiento automático
- Informe mensual de rendimiento del modelo
Consultoría técnica en IA
Si tu empresa quiere incorporar inteligencia artificial pero no sabe por dónde empezar, este servicio es el punto de partida. Hacemos un diagnóstico de tu situación actual: qué datos tienes, qué infraestructura usas, qué problemas podrían resolverse con IA y cuáles no.
El resultado es un informe de entre 15 y 30 páginas con recomendaciones priorizadas por impacto y dificultad. Incluye estimaciones de coste y plazos para cada iniciativa propuesta. No es un documento teórico: contiene diagramas de arquitectura, requisitos de datos y perfiles profesionales necesarios.
La consultoría dura entre 3 y 6 semanas, según el tamaño de la organización. Incluye entrevistas con los responsables de cada departamento, revisión de los sistemas de información y un taller de priorización con el equipo directivo.
- Entrevistas con equipos clave (operaciones, IT, dirección)
- Análisis de infraestructura de datos existente
- Informe de oportunidades con ROI estimado
- Hoja de ruta de implementación a 12 meses
- Sesión de presentación de resultados al comité directivo
Formación y talleres de IA
Organizamos sesiones de formación para equipos que necesitan entender qué es la inteligencia artificial, qué puede hacer por su departamento y cómo interactuar con los modelos que desplegamos.
Los talleres se adaptan al nivel del grupo. Para directivos, la sesión dura 4 horas y se centra en casos de uso, costes y riesgos. Para equipos técnicos, ofrecemos programas de 8 o 16 horas que incluyen ejercicios prácticos con Python y herramientas de visualización.
Todo el material se entrega en formato digital al finalizar: presentaciones, cuadernos Jupyter con código comentado y una lista de recursos para seguir aprendiendo. No usamos diapositivas genéricas: cada taller se prepara con ejemplos del sector y los datos del cliente (anonimizados cuando es necesario).
- Talleres de 4, 8 o 16 horas según nivel
- Material didáctico personalizado con ejemplos del sector
- Ejercicios prácticos con datos reales (anonimizados)
- Certificado de asistencia para cada participante
- Sesión de seguimiento a las 4 semanas
Cómo trabajamos
El proceso típico de un proyecto, desde la primera llamada hasta la entrega.
Consulta inicial
Una videollamada de 45 minutos donde escuchamos tu problema, hacemos preguntas sobre los datos disponibles y damos una primera opinión sobre la viabilidad. Sin coste.
Auditoría de datos
Revisamos la calidad, el volumen y la estructura de tus datos durante dos semanas. Entregamos un informe con conclusiones y una propuesta de proyecto con alcance y precio cerrado.
Desarrollo e iteración
Trabajamos en sprints de dos semanas. Al final de cada sprint, mostramos resultados parciales y recogemos feedback. La duración total varía entre 6 y 16 semanas según la complejidad.
Despliegue y seguimiento
El modelo se despliega en tu infraestructura (cloud o servidor local). Durante las primeras 4 semanas monitorizamos el rendimiento y ajustamos parámetros. Después, ofrecemos contratos de mantenimiento mensual.
Orientación de precios
Cada proyecto se presupuesta individualmente, pero estas referencias te ayudarán a planificar.
Consultoría
- Duración: 3 a 6 semanas
- Entrevistas con equipos clave
- Informe de oportunidades
- Hoja de ruta a 12 meses
- Presentación al comité directivo
Proyecto de IA
- Duración: 6 a 16 semanas
- Auditoría de datos incluida
- Modelo entrenado y desplegado
- Dashboard de resultados
- 4 semanas de seguimiento post-entrega
Formación
- 4, 8 o 16 horas según nivel
- Material personalizado
- Ejercicios prácticos
- Certificado de asistencia
- Seguimiento a las 4 semanas
Los precios indicados no incluyen IVA. El presupuesto final depende del volumen de datos, la complejidad del modelo y los requisitos de integración.
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