Automatización de facturación
Un distribuidor de alimentación en Bilbao procesaba 1.200 facturas al mes de forma manual. Tras implementar un sistema de extracción con IA, el tiempo de procesamiento bajó de 6 horas diarias a 40 minutos.
Predicción de demanda industrial
Una empresa de componentes mecánicos acumulaba stock innecesario por valor de 180.000 € anuales. Diseñamos un modelo predictivo que redujo el excedente un 62% en cinco meses, liberando capital circulante.
Clasificación de incidencias
Un centro de atención al cliente recibía 800 tickets diarios. Entrenamos un clasificador que asigna prioridad y departamento con un 91% de acierto, reduciendo el tiempo medio de respuesta de 14 horas a menos de 3.
Artificial Intelligence: cómo calculamos la inversión para cada proyecto
No vendemos paquetes cerrados. Cada organización llega con datos distintos, infraestructura propia y objetivos diferentes. Por eso, la inversión se calcula según el alcance real del trabajo. Aquí explicamos los factores que influyen en el coste.
| Factor de coste | Qué implica | Rango orientativo |
|---|---|---|
| Diagnóstico inicial | Revisión de datos disponibles, infraestructura técnica y definición de objetivo medible. Dura entre 2 y 5 días laborables. | 900 € – 2.400 € |
| Preparación de datos | Limpieza, normalización y enriquecimiento del conjunto de datos. Si los datos están dispersos en varios sistemas, el esfuerzo crece. Proyectos con datos ya centralizados reducen este coste hasta un 40%. |
1.500 € – 6.000 € |
| Desarrollo del modelo | Selección de algoritmo, entrenamiento, validación cruzada y ajuste de hiperparámetros. Incluye documentación técnica completa. | 3.000 € – 15.000 € |
| Integración en producción | Despliegue del modelo en el entorno real del cliente: API, conexión con ERP, CRM o sistema interno. Incluye monitorización inicial de 30 días. | 2.000 € – 8.000 € |
| Formación del equipo | Sesiones prácticas para que el personal interno entienda el modelo, sepa interpretar resultados y detecte cuándo necesita reentrenamiento. | 600 € – 2.000 € |
| Mantenimiento continuo | Reentrenamiento periódico, monitorización de rendimiento y ajustes ante cambios en los datos de entrada. Contrato mensual o trimestral. | 400 € – 1.800 € / mes |
¿Tu empresa está preparada para la IA?
Señales de que sí
No hace falta tener un departamento de datos para beneficiarse de la inteligencia artificial. Basta con que se cumplan algunas condiciones básicas:
- Tenéis registros digitales de al menos 6 meses de actividad (ventas, incidencias, producción, logística).
- Hay una tarea repetitiva que consume más de 10 horas semanales de trabajo humano.
- Alguien en el equipo puede dedicar 3 horas a la semana a validar resultados durante la fase piloto.
- La dirección acepta que el primer modelo no será perfecto y que mejorar requiere iteración.
Señales de que todavía no
A veces recomendamos esperar. Preferimos ser directos antes que vender un proyecto que no dará fruto:
- Los datos están solo en papel o en hojas de cálculo sin estructura consistente.
- No hay un problema concreto definido, solo una idea vaga de "usar IA".
- El presupuesto disponible no cubre al menos el diagnóstico y una fase piloto.
- No existe ningún responsable interno que pueda participar en la validación.
En estos casos, ofrecemos una consultoría de preparación de datos que puede durar entre 4 y 8 semanas, para que la organización esté lista cuando decida avanzar.
La inteligencia artificial no reemplaza a tu equipo
Cada modelo que desarrollamos está diseñado para funcionar junto a las personas que ya conocen el negocio. El sistema propone, el profesional decide. Un algoritmo de detección de anomalías en una cadena de suministro puede señalar un envío sospechoso, pero es el responsable de logística quien confirma si hay un problema real o una excepción legítima.
Esta filosofía tiene consecuencias prácticas en el diseño. Construimos interfaces donde el resultado del modelo aparece con un indicador de confianza. Si la certeza es baja, el sistema pide intervención humana en lugar de actuar solo. Así se evitan errores costosos y el equipo mantiene el control.
Hemos visto que las empresas que adoptan este enfoque consiguen tasas de adopción interna mucho más altas. La gente no siente que la máquina les quita el trabajo; siente que les quita la parte tediosa.
Mapa de capacidades
Estas son las áreas donde aplicamos inteligencia artificial. No todas serán relevantes para tu caso. El diagnóstico inicial determina cuáles tienen sentido y cuáles no.
Procesamiento de lenguaje
Clasificación de textos, extracción de entidades, resumen automático de documentos y análisis de sentimiento en reseñas o encuestas.
Visión artificial
Inspección visual de productos en línea de fabricación, lectura automática de documentos escaneados y reconocimiento de objetos en imágenes.
Modelos predictivos
Predicción de demanda, estimación de abandono de clientes, scoring crediticio y previsión de mantenimiento de maquinaria.
Automatización inteligente
Flujos de trabajo que combinan reglas de negocio con decisiones basadas en modelos. Desde triaje de tickets hasta aprobación automática de pedidos.
Sistemas de recomendación
Sugerencias personalizadas de producto, contenido o servicio basadas en el comportamiento histórico del usuario y patrones de usuarios similares.
Análisis de series temporales
Detección de tendencias, estacionalidad y anomalías en datos que evolucionan con el tiempo: consumo energético, tráfico web, ventas diarias.
Caso detallado: optimización logística
Una empresa de distribución con sede en el País Vasco operaba 14 rutas diarias de reparto. Los conductores seguían rutas fijas asignadas por experiencia, sin tener en cuenta variables como el tráfico en tiempo real, el volumen de carga por parada o las ventanas horarias de entrega.
Analizamos 11 meses de datos GPS, registros de entrega y reclamaciones de clientes. El modelo identificó que 4 de las 14 rutas tenían un solapamiento geográfico innecesario que añadía 45 minutos de media al recorrido total.
Diseñamos un optimizador que recalcula las rutas cada mañana a las 5:30, considerando los pedidos confirmados, las restricciones de horario y las condiciones de tráfico previstas. El resultado: reducción de 2 rutas completas (de 14 a 12), ahorro de 3.200 litros de combustible al mes y una mejora del 23% en entregas dentro de la ventana horaria prometida.
El sistema lleva operando 7 meses. Cada trimestre reentrenamos el modelo con datos nuevos para mantener la precisión ante cambios estacionales.
Datos del proyecto
Duración total: 9 semanas (diagnóstico + desarrollo + integración)
Datos utilizados: 148.000 registros GPS, 34.000 albaranes
Ahorro mensual estimado: 8.600 €
Retorno de inversión: 4,2 meses
Cómo trabajamos
Conversación inicial
Una llamada de 30 minutos para entender qué problema queréis resolver, qué datos tenéis y qué resultado esperáis. Sin compromiso, sin coste.
Diagnóstico técnico
Accedemos a una muestra de vuestros datos (bajo acuerdo de confidencialidad) y evaluamos la viabilidad. Entregamos un informe con recomendación clara: adelante, con ajustes, o mejor esperar.
Fase piloto
Construimos un prototipo funcional con datos reales. Lo probáis durante 2 a 4 semanas. Si los resultados no convencen, no seguimos. Así de simple.
Desarrollo completo
Refinamos el modelo, lo integramos en vuestro entorno y formamos al equipo. Cada semana compartimos avance y métricas de rendimiento.
Acompañamiento posterior
Monitorizamos el modelo en producción, detectamos degradación de rendimiento y reentrenamos cuando es necesario. El contrato de mantenimiento es opcional pero recomendado.
Cuéntanos tu caso
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Travesía Juan Carlos, 92, 48001 Bilbao, Basque Country, Spain
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