Artificial Intelligence aplicada: lo que logramos para nuestros clientes
No empezamos con promesas. Empezamos con los números que obtuvieron empresas reales en Cartagena, Bogotá y Medellín al integrar modelos de IA en sus operaciones diarias. Cada caso que presentamos fue medido durante al menos seis meses después de la implementación.
Distribuidora del Caribe redujo pérdidas un 31% con predicción de temperatura
Esta distribuidora de pescado y mariscos operaba 14 camiones refrigerados entre Cartagena y Barranquilla. Cada semana perdía entre 6% y 9% de su carga por fallos en la cadena de frío que se detectaban demasiado tarde.
Instalamos sensores IoT conectados a un modelo de regresión entrenado con 18 meses de datos históricos de temperatura, humedad y tiempos de tránsito. El sistema envía alertas al conductor y al centro de operaciones cuando la probabilidad de rotura de frío supera el 60% en los próximos 40 minutos.
Grupo Hotelero Costa implementó un asistente conversacional que resolvió el 68% de consultas sin agente humano
Tres hoteles en la costa colombiana recibían alrededor de 1.200 mensajes diarios por WhatsApp: reservas, cambios de fecha, preguntas sobre servicios del spa, solicitudes de transporte al aeropuerto. Siete agentes trabajaban en turnos rotativos y el tiempo medio de primera respuesta era de 14 minutos.
Diseñamos un modelo de lenguaje ajustado con las 22.000 conversaciones históricas del grupo. El bot responde en español e inglés, gestiona reservas directamente contra el PMS del hotel y escala al agente cuando detecta frustración o complejidad alta.
Seis meses después, el tiempo de primera respuesta bajó a 2 minutos y 18 segundos. Dos agentes fueron reubicados en funciones de concierge presencial.
Por qué publicamos los casos antes de explicar qué hacemos
La industria de inteligencia artificial tiene un problema de credibilidad. Muchas consultoras describen capacidades abstractas sin mostrar un solo resultado verificable. Preferimos invertir el orden: primero los hechos, después el método. Si los números no le interesan, probablemente no somos el equipo adecuado para usted, y eso está bien.
Cada proyecto que aceptamos tiene un criterio de éxito medible acordado antes de firmar. Si no podemos definir cómo se va a medir el impacto, no arrancamos. Esa disciplina nos ha costado contratos, pero también nos ha dado la libertad de publicar resultados reales.
Cadena de tiendas Proveeduría Nacional mejoró la precisión de su inventario en un 23%
Con 26 puntos de venta en Bolívar y Sucre, esta cadena de abarrotes tenía un problema recurrente: productos agotados en las góndolas mientras el almacén central mostraba stock disponible. El desfase entre el inventario real y el sistema costaba ventas perdidas cada día.
Entrenamos un modelo de series temporales que cruza datos de punto de venta, estacionalidad local (fiestas patronales, temporada de lluvias, inicio de clases) y tiempos de reposición por ruta. El sistema genera órdenes de reabastecimiento automáticas tres veces por semana.
¿Tiene un problema operativo que podría resolverse con datos? Conversemos sin compromiso.
Solicitar diagnóstico gratuitoMapa de capacidades técnicas
No ofrecemos paquetes genéricos. Cada proyecto combina las capacidades que el problema requiere.
Visión por computador
Detección de defectos en líneas de producción, conteo automatizado de inventario, lectura de documentos escaneados con OCR adaptado al español colombiano.
Procesamiento de lenguaje
Clasificación de correos, extracción de datos de contratos, análisis de sentimiento en redes sociales, chatbots con comprensión contextual.
Series temporales
Pronóstico de demanda, predicción de fallas en equipos industriales, estimación de flujo de caja a 90 días con intervalos de confianza.
Modelos de clasificación
Scoring crediticio, detección de fraude en transacciones, segmentación de clientes por comportamiento de compra real.
Pipelines de datos
Integración de fuentes dispersas (ERP, CRM, hojas de cálculo, APIs de terceros) en un flujo limpio que alimenta los modelos sin intervención manual.
Despliegue y monitoreo
Los modelos corren en infraestructura cloud colombiana o en servidores locales según los requisitos de latencia y privacidad del cliente. Monitoreamos la degradación del modelo con alertas automáticas.
Tablero de decisiones: ¿es IA lo que su empresa necesita?
Cómo se desarrolla un proyecto típico
Semana 1-2: diagnóstico de datos
Revisamos las fuentes de datos disponibles, evaluamos su calidad y definimos junto al cliente la métrica de éxito. Al final de esta fase entregamos un documento de alcance con cronograma y costos detallados.
Semana 3-6: construcción del modelo
Limpieza de datos, ingeniería de características, entrenamiento y validación cruzada. Presentamos resultados preliminares en la semana 4 para ajustar el enfoque si es necesario.
Semana 7-9: integración y pruebas
Conectamos el modelo a los sistemas del cliente (ERP, CRM, aplicación interna). Ejecutamos pruebas con datos en vivo durante al menos dos semanas antes de declarar el sistema listo.
Semana 10-12: lanzamiento y acompañamiento
Capacitamos al equipo interno, documentamos el sistema y monitoreamos el rendimiento del modelo durante el primer mes en producción. Si la precisión cae por debajo del umbral acordado, reentrenamos sin costo adicional.
Metalmecánica Bolívar automatizó la inspección visual y redujo rechazos en cliente final un 44%
Esta fábrica de piezas troqueladas para la industria automotriz dependía de tres inspectores visuales que revisaban cada lote antes del despacho. El cansancio visual provocaba que entre el 3% y el 5% de piezas defectuosas llegaran al cliente.
Instalamos dos cámaras industriales con un modelo de detección de anomalías entrenado con 12.000 imágenes de piezas buenas y defectuosas. El sistema marca las piezas sospechosas en tiempo real y las desvía a una bandeja de revisión manual.
En los primeros cuatro meses, los rechazos del cliente final bajaron de 4.1% a 2.3%. Los inspectores ahora se concentran solo en las piezas marcadas, lo que redujo su fatiga y mejoró su efectividad en los casos difíciles.
Hablemos de su proyecto
Si alguno de los casos anteriores se parece a un problema que enfrenta su empresa, escriba o llame. El diagnóstico inicial es gratuito y dura entre 60 y 90 minutos.
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