Antes de seguir leyendo
La Artificial Intelligence no es una moda: es la infraestructura que define quién compite y quién observa
Cada semana, una empresa en Andalucía automatiza un proceso que a su competencia le lleva tres personas y cuatro días. Esa empresa no compró un software genérico. Trabajó con alguien que entendió su operación, sus datos y sus restricciones reales.
Contratamos a Clarity AI Guide para reducir los errores de clasificación en nuestro almacén. En seis semanas, el modelo entrenado bajó la tasa de error del 12% al 1,8%. No hubo magia: hubo auditoría de datos, limpieza y un modelo ajustado a nuestras SKU. Responsable de logística, distribuidora alimentaria, Dos Hermanas
Si tu empresa genera datos pero no los usa para tomar decisiones, estás pagando por información que nadie lee. Eso cambia aquí.
Desde Sevilla, para empresas que trabajan con datos reales
No vendemos promesas abstractas. Construimos modelos que funcionan con tus datos, en tu infraestructura, con tu equipo.
La ruta hacia resultados con IA
Diagnóstico de datos y procesos
Revisamos tus fuentes de datos: ERP, CRM, hojas de cálculo, sensores IoT. Identificamos qué datos son utilizables, cuáles necesitan limpieza y dónde hay vacíos que impiden cualquier modelo serio. Este paso evita el error más caro: entrenar un modelo con datos basura.
Diseño de la solución y prototipo rápido
Definimos el objetivo medible: reducir devoluciones un 20%, predecir demanda semanal con un margen de error menor al 8%, clasificar tickets de soporte en menos de dos segundos. Construimos un prototipo funcional con un subconjunto de tus datos para validar la viabilidad antes de invertir en desarrollo completo.
Desarrollo e integración
El modelo se entrena con datos reales, se valida con métricas acordadas y se conecta a tus sistemas existentes. No reemplazamos tu infraestructura: la ampliamos. Si usas SAP, Odoo o un sistema propio, el modelo se adapta a esa realidad.
Formación del equipo y entrega
Tu equipo aprende a interpretar los resultados del modelo, a detectar cuándo necesita reentrenamiento y a escalar la solución a otros procesos. Entregamos documentación técnica y operativa. No creamos dependencia: transferimos capacidad.
Monitorización y evolución
Los modelos de IA se degradan si los datos cambian y nadie los supervisa. Ofrecemos contratos de monitorización trimestral: revisamos rendimiento, reentrenamos si es necesario y proponemos mejoras basadas en los nuevos datos acumulados.
proyectos entregados desde 2021
de clientes renuevan monitorización
semanas es el tiempo medio hasta el primer prototipo funcional
Capacidades que aplicamos a tu problema
No ofrecemos un catálogo genérico. Estas son las técnicas que usamos, siempre subordinadas al problema concreto de cada cliente.
Análisis predictivo
Modelos de series temporales y regresión para anticipar demanda, rotación de inventario o abandono de clientes. Usamos Python, scikit-learn y, cuando el volumen lo justifica, frameworks distribuidos.
Visión artificial
Detección de defectos en líneas de producción, clasificación de productos por imagen y lectura automática de documentos escaneados. Entrenamos modelos con tus propias imágenes etiquetadas.
Procesamiento de lenguaje natural
Clasificación de emails, extracción de entidades en contratos, chatbots internos para soporte técnico. Trabajamos con modelos de lenguaje ajustados al vocabulario de tu sector.
Automatización inteligente
Flujos que combinan reglas de negocio con decisiones basadas en modelos. Un pedido se redirige, se prioriza o se escala según lo que el modelo predice, sin intervención manual.
Consultoría estratégica de datos
Antes de construir nada, evaluamos si tu organización está preparada. Gobernanza de datos, infraestructura, cultura analítica. A veces la respuesta correcta es limpiar un Excel antes de hablar de redes neuronales.
Formación técnica in-house
Talleres de entre 8 y 20 horas para equipos de datos, operaciones o dirección. Desde fundamentos de machine learning hasta despliegue de modelos en producción con MLOps.
Por qué empresas en Andalucía nos eligen
No somos una consultora que entrega un informe de 80 páginas y desaparece. Construimos la solución, la conectamos a tus sistemas y nos quedamos hasta que tu equipo la domina.
Trabajamos desde Paseo Alfredo 3, 41001 Sevilla, Andalucía, España. Eso significa reuniones presenciales cuando hacen falta, conocimiento del tejido empresarial local y un huso horario compartido.
Cada proyecto tiene un responsable técnico asignado que habla tu idioma, no solo en español sino en términos de negocio. Si necesitas explicar los resultados a tu consejo de administración, te ayudamos a preparar esa presentación.
Comparativa de enfoques
No todos los problemas requieren deep learning. Esta tabla muestra cuándo cada técnica aporta valor real.
| Situación | Técnica recomendada | Datos mínimos | Tiempo hasta resultado |
|---|---|---|---|
| Predecir ventas semanales | Series temporales (ARIMA, Prophet) | 2 años de histórico | 3–4 semanas |
| Detectar piezas defectuosas | Visión artificial (CNN) | 500+ imágenes etiquetadas | 5–7 semanas |
| Clasificar emails de clientes | NLP con fine-tuning | 1.000+ emails categorizados | 2–3 semanas |
| Optimizar rutas de reparto | Algoritmos de optimización | Histórico de rutas y tiempos | 4–6 semanas |
| Reducir abandono de clientes | Clasificación (Random Forest, XGBoost) | Datos de comportamiento de 6+ meses | 3–5 semanas |
Lo que hemos aprendido en 43 proyectos
La mayoría de proyectos de IA que fracasan no fallan por la tecnología. Fallan porque alguien decidió construir un modelo antes de entender el problema. Nosotros empezamos siempre por el problema.
Un fabricante de aceite de oliva en Jaén nos pidió un sistema de predicción de cosecha. Tenían datos meteorológicos, datos de riego y registros de producción de cinco campañas. El modelo final no fue complejo: una regresión con variables estacionales. Pero la precisión fue del 89% en la predicción de volumen por parcela, suficiente para negociar contratos de suministro con tres meses de antelación.
- El dato más valioso suele estar en la hoja de cálculo que nadie mantiene
- Un modelo sencillo que funciona supera a un modelo sofisticado que nadie entiende
- La formación del equipo interno es tan importante como el modelo mismo
- Cada sector tiene sus restricciones: RGPD en salud, trazabilidad en alimentación, normativa laboral en RRHH
No hacemos IA por hacer IA. Si después del diagnóstico concluimos que tu problema se resuelve mejor con una automatización simple o con una mejora de procesos, te lo decimos. Cobrar por un proyecto innecesario destruye relaciones a largo plazo.
Nos propusieron tres opciones con costes y plazos claros. Elegimos la intermedia. El modelo de clasificación de incidencias lleva nueve meses en producción y ha reducido el tiempo de respuesta de nuestro equipo de soporte de 4 horas a 35 minutos de media. Director de operaciones, empresa de software, Málaga
Hablemos de tu proyecto
El primer paso es una conversación de 30 minutos donde escuchamos tu problema, evaluamos si tenemos la capacidad para resolverlo y te damos una estimación honesta de plazos y costes.
Sin compromiso. Sin presentaciones genéricas.
Preguntas que nos hacen con frecuencia
¿Necesitamos un equipo de datos interno para trabajar con vosotros?
No. Muchos de nuestros clientes no tienen científicos de datos. Nosotros cubrimos la parte técnica y formamos a las personas de tu equipo que vayan a usar el sistema. Lo que sí necesitamos es un interlocutor que conozca el negocio y pueda validar los resultados.
¿Cuánto cuesta un proyecto típico?
Depende del alcance. Un diagnóstico de datos con prototipo rápido parte de 4.500 €. Un proyecto completo de desarrollo, integración y formación oscila entre 12.000 € y 45.000 € según la complejidad. Siempre damos un presupuesto cerrado antes de empezar.
¿Qué pasa si nuestros datos no son suficientes?
Lo descubrimos en el diagnóstico inicial. Si los datos son insuficientes, proponemos una estrategia de recopilación que puede tardar semanas o meses. No construimos modelos sobre cimientos débiles. Es mejor esperar dos meses que gastar dinero en un modelo inútil.