IA & Machine Learning

Desde procesamiento de lenguaje natural hasta visión por computadora, construimos sistemas que aprenden y se adaptan. Convierte datos en algo útil.

Construimos soluciones de IA personalizadas usando TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn. Modelos predictivos, chatbots con NLP, reconocimiento de imágenes. Nos enfocamos en IA que resuelve problemas reales, no demos.

IA que funciona en producción

Construimos sistemas de machine learning que entregan valor - no demos impresionantes que se desmoronan cuando intentas deployarlos.

Lo que construimos

Clasificación de texto, análisis de sentimiento, extracción de entidades, comprensión de documentos. Procesamiento de texto no estructurado a escala.

Clasificación de imágenes, detección de objetos, OCR, sistemas de inspección visual. Desde control de calidad en líneas de producción hasta procesamiento de documentos.

Motores de recomendación que aprenden del comportamiento de usuarios. Recomendaciones de productos, sugerencias de contenido, precios dinámicos.

Pronósticos, detección de anomalías, scoring de riesgo. Modelos que te ayudan a anticipar problemas antes de que ocurran.

Nuestro enfoque

No todos los problemas necesitan IA. Empezamos entendiendo qué estás tratando de lograr y si machine learning es realmente el enfoque correcto. A veces un motor de reglas es mejor.

Los modelos ML son tan buenos como sus datos de entrenamiento. Evaluamos qué datos tienes, qué necesitas y cómo manejar las brechas antes de escribir código.

Construimos modelos simples primero, validamos que funcionan, luego aumentamos la complejidad si es necesario. Ves resultados temprano y puedes corregir el rumbo.

Un modelo no es útil hasta que está deployado. Nos encargamos de la ingeniería para que ML funcione de forma confiable en producción - monitoring, pipelines de re-entrenamiento, detección de drift.

Stack técnico

Frameworks: PyTorch, TensorFlow, scikit-learn, Hugging Face
MLOps: MLflow, Kubeflow, pipelines de deployment personalizados
Infraestructura: Clusters GPU, AWS SageMaker, Google Vertex AI
LLMs: Fine-tuning, sistemas RAG, prompt engineering

Casos de uso entregados

Chatbots de servicio al cliente y clasificación de tickets. Extracción de facturas y análisis de contratos. Inspección visual para defectos de fabricación. Recomendaciones de productos para e-commerce. Pronóstico de demanda y optimización de inventario.

Lo que nos diferencia

Somos pragmáticos con la IA. No recomendaremos deep learning cuando regresión logística es suficiente. Nos enfocamos en soluciones que son mantenibles, explicables y que realmente mueven tus métricas de negocio.

Lo Que Ofrecemos

Procesamiento de Lenguaje Natural

Chatbots, análisis de sentimiento, clasificación de texto y traducción automática. Haz que tus aplicaciones entiendan y respondan al lenguaje humano.

Visión por Computadora

Reconocimiento de imágenes, detección de objetos y análisis de video. Desde control de calidad hasta monitoreo de seguridad.

Deep Learning

Redes neuronales para reconocimiento de patrones complejos. Cuando los algoritmos tradicionales no son suficientes.

Analítica Predictiva

Modelos de machine learning que pronostican tendencias, detectan anomalías y optimizan decisiones basadas en datos históricos.

Tecnologías

OpenAIPyTorchPythonScikit-learnTensorFlow

Preguntas frecuentes

¿Qué soluciones de inteligencia artificial y machine learning desarrollan?
Desarrollamos soluciones de IA personalizadas que incluyen procesamiento del lenguaje natural, visión por computadora, motores de recomendación, análisis predictivo y automatización inteligente. También integramos LLMs e IA generativa en aplicaciones existentes.
¿Necesitamos muchos datos para empezar con IA?
No necesariamente. Para modelos personalizados, los datos de calidad ayudan, pero muchas soluciones usan modelos pre-entrenados y transfer learning que funcionan bien con conjuntos de datos más pequeños. Evaluamos su situación y recomendamos el enfoque más práctico.
¿Cuánto cuesta normalmente un proyecto de IA?
Varía mucho según la complejidad. Las integraciones simples de LLM se pueden hacer en pocas semanas, mientras que los modelos ML personalizados requieren más tiempo para la preparación de datos, entrenamiento y validación. Comenzamos con una fase de alcance para darle una estimación realista.