Desde Bilbao trabajamos con empresas industriales y logísticas que quieren dejar de tomar decisiones a ciegas. Construimos modelos predictivos, sistemas de automatización y pipelines de datos que funcionan en producción, no solo en una presentación.
Solicitar diagnóstico gratuitoCuatro fases con entregables concretos. Nada de informes genéricos que acaban en un cajón.
Revisamos tus fuentes de datos reales: ERPs, sensores IoT, hojas de cálculo, APIs de terceros. Identificamos qué datos son útiles, cuáles faltan y cuánto costaría obtenerlos. Entregamos un informe de viabilidad en 10 días laborables.
Construimos un modelo mínimo que resuelve un problema específico: predecir roturas de stock, clasificar defectos en línea de producción o estimar tiempos de entrega. Lo entrenamos con tus datos históricos y lo validamos contigo antes de seguir.
Conectamos el modelo a tus sistemas existentes. Usamos contenedores Docker, APIs REST y colas de mensajes para que el resultado llegue donde se necesita: un dashboard, una alarma, un sistema de pedidos automático. Sin reemplazar tu infraestructura actual.
Los modelos se degradan si nadie los vigila. Configuramos alertas de drift, reentrenamiento programado y métricas de rendimiento visibles para tu equipo. Ofrecemos contratos de mantenimiento trimestrales o anuales.
Nos especializamos en problemas donde los datos ya existen pero nadie los aprovecha.
Modelos de series temporales adaptados a la estacionalidad de tu sector. Trabajamos con datos de ventas, clima, calendarios festivos y variables macroeconómicas. Reducimos el exceso de inventario entre un 15 % y un 30 % en los primeros seis meses.
Analizamos señales de vibración, temperatura y consumo eléctrico de maquinaria industrial. Detectamos patrones de fallo antes de que ocurran, lo que permite planificar paradas en momentos de baja producción en lugar de sufrir averías imprevistas.
Sistemas de inspección visual en líneas de producción. Entrenamos redes convolucionales con imágenes de tus propios productos para detectar defectos, medir dimensiones o verificar el ensamblaje. Tiempos de inferencia por debajo de 50 ms por imagen.
Extraemos información de albaranes, facturas, contratos y correos electrónicos usando modelos de procesamiento de lenguaje natural. Conectamos la salida directamente a tu ERP o CRM para eliminar la entrada manual de datos.
Somos ocho personas. Cinco ingenieros de machine learning, dos especialistas en infraestructura de datos y una responsable de proyectos. Todos trabajamos desde nuestra oficina en el Muelle Horacio de Bilbao, a diez minutos andando del Guggenheim.
No subcontratamos el desarrollo. Cada línea de código que desplegamos la escribe alguien de nuestro equipo. Eso nos permite iterar rápido: cuando un modelo necesita ajustes, la persona que lo construyó es la misma que habla contigo.
Llevamos desde 2019 trabajando con empresas del País Vasco y Navarra. Clientes nuestros operan en siderurgia, logística portuaria, alimentación y fabricación de componentes de automoción. No publicamos sus nombres sin permiso, pero podemos organizar una llamada de referencia si la necesitas.
No. Muchos de nuestros clientes no tienen departamento de datos. Nos encargamos de todo el ciclo: desde la extracción de datos hasta el despliegue del modelo. Lo que sí necesitamos es una persona de tu lado que conozca bien el problema de negocio y pueda validar resultados con nosotros.
Depende del alcance. Una auditoría de datos inicial cuesta entre 2.500 € y 5.000 €. Un proyecto completo de prototipo, integración y tres meses de monitorización suele situarse entre 18.000 € y 45.000 €. Publicamos un presupuesto cerrado antes de empezar, sin sorpresas.
Es lo habitual. La fase de auditoría sirve precisamente para eso: evaluar la calidad de los datos y proponer un plan de limpieza. A veces descubrimos que con un 60 % de los campos ya podemos entrenar un primer modelo útil. Otras veces recomendamos invertir primero en mejorar la captura de datos antes de construir nada.
La mayoría de nuestros clientes están entre Bilbao, Vitoria-Gasteiz y Pamplona, pero hemos hecho proyectos en Barcelona y Madrid. Para la fase de auditoría preferimos visitar las instalaciones en persona. El resto del trabajo puede hacerse en remoto sin problemas.
Cuando tiene sentido, sí. Para tareas de extracción de texto y clasificación documental, los modelos de lenguaje grandes son muy eficaces. Para predicción numérica o visión artificial, solemos usar arquitecturas más ligeras y específicas. Elegimos la herramienta según el problema, no según la moda.
No necesitas saber qué modelo de IA te conviene. Descríbenos qué decisión quieres mejorar o qué proceso te gustaría automatizar, y te decimos si podemos ayudarte.
Muelle Horacio, 84, 48001 Bilbao, Basque Country, Spain