Preferimos que los números hablen primero. Cada proyecto que ejecutamos en Expert AI Forum arranca con un diagnóstico cuantificable: cuántas horas pierde su equipo, cuánto cuesta cada error, qué decisiones se toman sin datos suficientes. Después construimos la solución.
Llevamos seis años trabajando desde Cali con empresas del Valle del Cauca, el Eje Cafetero y Bogotá. No vendemos tecnología genérica. Diseñamos modelos que encajan en la operación real de cada cliente, con datos reales y métricas verificables a los 90 días.
Cada línea de servicio responde a un problema concreto que hemos visto repetirse en decenas de organizaciones. No ofrecemos catálogos infinitos. Estas son las áreas donde generamos impacto demostrable.
Construimos modelos de machine learning entrenados con los datos históricos de su empresa. Predicción de demanda, detección de fraude, scoring crediticio, mantenimiento preventivo de maquinaria. Cada modelo se entrega con documentación técnica, métricas de rendimiento y un plan de reentrenamiento trimestral.
Facturas, contratos, órdenes de compra, historias clínicas. Entrenamos sistemas de extracción que leen, clasifican y validan documentos en español colombiano. El tiempo promedio de implementación es de cinco semanas para un flujo de hasta 20 tipos de documento.
Chatbots y voicebots que entienden jerga sectorial, manejan contexto de conversación y escalan a agentes humanos cuando es necesario. Los entrenamos con transcripciones reales de su centro de contacto para que respondan como lo haría su mejor agente.
Evaluamos la infraestructura de datos, los procesos candidatos a automatización y la capacidad técnica del equipo interno. El entregable es un roadmap priorizado con estimaciones de costo, plazo y retorno para cada iniciativa.
Una cadena con 42 puntos de venta en el suroccidente colombiano nos contactó porque perdía el 7% de su inventario por vencimiento. Analizamos 14 meses de datos de ventas, rotación y proveedores.
Entrenamos un modelo de series temporales que predice la demanda por SKU y por sede con un horizonte de 21 días. El resultado: la merma por vencimiento bajó al 2,3% en el primer trimestre. El ahorro neto superó los 180 millones de pesos en seis meses.
El modelo corre sobre infraestructura cloud que la cadena ya tenía contratada. No hubo inversión adicional en hardware.
Una constructora mediana revisaba manualmente 60 pliegos de licitación al mes. Implementamos un clasificador que filtra por criterios de elegibilidad, presupuesto y ubicación geográfica. El equipo comercial ahora dedica su tiempo solo a las 12 o 15 oportunidades viables.
Tiempo de revisión reducido un 78%Los modelos tradicionales de scoring rechazaban al 40% de los solicitantes rurales por falta de historial bancario. Desarrollamos un modelo que incorpora datos de pagos de servicios públicos y comportamiento transaccional en billeteras digitales. La tasa de aprobación subió sin incrementar la mora.
+23% aprobaciones, mora estable en 3,1%Entrenamos un sistema que analiza los síntomas reportados en admisión y sugiere nivel de prioridad al personal de enfermería. No reemplaza el juicio clínico: lo complementa con evidencia estadística. El tiempo promedio de espera en urgencias bajó 14 minutos.
14 min menos de espera promedio| Capacidad | Tecnologías que usamos | Plazo típico |
|---|---|---|
| Visión por computador | PyTorch, OpenCV, modelos YOLO y EfficientNet | 6 a 10 semanas |
| Procesamiento de lenguaje natural | Transformers, spaCy, modelos fine-tuned en español | 4 a 8 semanas |
| Series temporales y forecasting | Prophet, LightGBM, redes LSTM | 3 a 6 semanas |
| Optimización y simulación | OR-Tools, PuLP, simulación Monte Carlo | 5 a 9 semanas |
| Integración con sistemas existentes | APIs REST, conectores SAP y Siesa, pipelines ETL | 2 a 4 semanas |
| MLOps y monitoreo | MLflow, Airflow, dashboards de drift | Continuo |
Lo que más valoramos fue la transparencia. Nos dijeron desde el principio qué problemas podía resolver la IA y cuáles no. Eso nos ahorró meses de expectativas infladas.
Cada quince días presentamos un avance funcional. No esperamos tres meses para mostrar resultados. Si algo no funciona, lo detectamos rápido y corregimos.
Los modelos entrenados y los datasets procesados pertenecen a su organización. Entregamos código fuente, pesos del modelo y documentación para que su equipo pueda operar sin nosotros si lo decide.
Definimos KPIs antes de escribir una línea de código. Precisión, recall, tiempo de respuesta, ahorro estimado. Si el modelo no supera el umbral acordado, iteramos sin costo adicional.
Capacitamos al equipo interno en la operación y mantenimiento de cada solución. Talleres prácticos, no presentaciones teóricas. El objetivo es que no dependan de nosotros a largo plazo.
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Última actualización: enero de 2026.
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