Ingeniería
Datos conectados para decidir y actuar.
Cuando la información vive en distintos sistemas o cuesta convertirla en una decisión, conectamos los datos con análisis, modelos y automatizaciones revisadas por tu equipo.
Del dato a una acción revisada por personas
Conectar
Acordamos qué fuentes y datos disponibles responden a la pregunta.
Analizar o modelar
Exploramos análisis, modelos, informes o asistentes según el problema y la calidad de los datos.
Revisar y actuar
El equipo valida resultados y aprueba las acciones sensibles; la automatización no sustituye esa revisión.
Cómo definimos el alcance y sus límites
Primero entendemos la decisión o tarea, las fuentes disponibles y quién revisará los resultados. La calidad de los datos y el alcance acordado determinan qué se puede construir; un análisis o modelo no garantiza una predicción ni un resultado de negocio.
También podemos conversar sobre datos y modelos para ingeniería, riego o clima. Son áreas de interés, no representan proyectos entregados ni resultados comprobados; cualquier escenario es ilustrativo.
Cómo trabajamos
De un problema a una solución funcionando.
Cuatro pasos claros para entender el contexto, probar una solución y ponerla en operación.
- 01
Entender
Analizamos el problema y el proceso actual. Sin diagnosis no hay solución que dure.
- 02
Diseñar
Definimos la solución y la arquitectura. Decisiones técnicas justificadas, no Stack Overflow copiado.
- 03
Construir
Desarrollamos, integramos y probamos. Entregas incrementales, código en tu repo desde el día uno.
- 04
Evolucionar
Medimos, mejoramos y escalamos. Métricas reales, noPowerPoints.
Sobre este servicio
Aplicamos Data Science, Machine Learning e Inteligencia Artificial para analizar información, detectar patrones, automatizar análisis y construir sistemas más inteligentes. Analiza. Predice. Automatiza.
Capacidades
Que pueden hacer los agentes
Cuatro bloques constructivos que combinamos segun el caso de uso.
Agentes con tu conocimiento
RAG sobre documentos, políticas internas y catálogos; citamos la fuente y reconocemos cuando no sabemos.
Machine Learning en producción
Modelos predictivos con monitoreo de drift y reentrenamiento programado.
Analítica y dashboards
Pipelines que ingieren, limpian y publican datos e informes útiles.
Tool use y supervisión humana
Agentes que consultan APIs y ejecutan acciones sensibles con aprobación humana.
Lo que incluye
Capacidades principales
Tres bloques constructivos que aplican a la mayoria de los proyectos en esta linea.
Ciencia de datos
Análisis exploratorio, modelado estadístico, dashboards analíticos y reportes automatizados sobre tus datos.
Machine Learning
Modelos predictivos entrenados y servidos en producción, con monitoreo de drift y reentrenamiento programado.
Agentes y asistentes IA
RAG sobre fuentes documentales, agentes que ejecutan acciones y chatbots con razonamiento y memoria.
Casos de uso
Resultados que entregamos
Cada proyecto se mide por el resultado que genera. Estos son los outcomes mas pedidos por nuestros clientes.
Predicción de demanda
Modelos de forecasting que mejoran la planificación y reducen sobrestock y quiebres de stock.
Agente documental
Asistente RAG que responde preguntas sobre tu biblioteca interna citando la fuente y admitiendo cuando no sabe.
Análisis automatizado
Pipelines que ingieren datos, los limpian, los analizan y publican reportes sin intervención manual.
Stack
Tecnologias que usamos
Herramientas probadas en produccion. Cuando el caso lo amerita, construimos integraciones a medida.
Inteligencia Artificial
- OpenAI
- Anthropic
- LangChain
- LangGraph
- OpenRouter
Automatizacion
- n8n
- HubSpot
Backend
- Django REST
- FastAPI
- NestJS
Observabilidad
- Notion
- Airtable
Data & AI · automatización aplicada
Del dato a la acción
Menos pasos manuales. Un proceso que sí avanza.
Conectamos sistemas, datos y procesos para reducir trabajo repetitivo y mejorar la eficiencia operativa. Entrada → Proceso automático → Resultado.
Paso 1
Entrada
Un pedido, mensaje o dato llega desde tus sistemas.
Paso 2
Reglas y acciones
Validaciones, integraciones y decisiones ejecutan el siguiente paso.
Paso 3
Resultado
La información queda registrada y el equipo recibe lo que necesita.
Automatizaciones que resuelven trabajo real
Integraciones entre sistemas
Conectamos CRM, ERP, correo, hojas de cálculo y APIs internas con flujos robustos y reintentos automáticos.
Bots sociales y de soporte
Atención 24/7 en WhatsApp, Messenger e Instagram con escalado a humanos cuando hace falta.
Dashboards en tiempo real
Métricas operativas y de negocio consolidadas en una sola pantalla, con alertas automáticas.
Casos de uso
Más leads calificados
Captación automática desde múltiples canales con scoring y envío al CRM sin copiar y pegar a mano.
Citas agendadas sin fricción
Reservas en línea sincronizadas con calendarios, recordatorios automáticos y reagendado sin intervención.
E-commerce sin errores
Sincronización de inventario, pedidos y envíos entre tienda, proveedores y paqueterías en tiempo real.
Reportes que se envían solos
Dashboards operativos y financieros con reportes semanales por correo o Slack, sin armado manual.
¿Cuánto tarda una implementación típica de automatización?
Un piloto enfocado dura entre 2 y 6 semanas. El alcance completo depende de cuántos sistemas se conectan y de la limpieza de los datos existentes.
¿Qué herramientas usáis para los flujos?
Principalmente n8n para orquestación y CRM. Cuando el volumen lo justifica construimos integraciones a medida con Node y Python sobre Supabase, o exponemos APIs internas en Django REST / FastAPI / NestJS.
¿Puedo mantener los flujos sin vuestro equipo?
Sí. Entregamos documentación paso a paso y capacitación al equipo interno. También ofrecemos acompañamiento mensual opcional.
¿Cómo manejan la seguridad de las credenciales?
Todas las claves se guardan en variables de entorno cifradas y nunca se exponen en logs ni en el repositorio. Usamos vaults corporativos cuando están disponibles.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes
Lo que mas nos preguntan antes de empezar un proyecto en esta linea.
Un chatbot sigue reglas. Un agente IA razona, consulta herramientas externas y mantiene memoria. Para soporte real recomendamos agentes; para FAQs simples basta con un chatbot.
Cualquier fuente documental que carguemos: PDFs, Notion, páginas internas, bases de datos. Usamos RAG con embeddings actualizados periódicamente.
Tres capas: (1) citamos siempre la fuente, (2) el agente admite cuando no sabe, (3) los flujos sensibles tienen validación humana antes de ejecutar acciones.
OpenAI (GPT-4o, o1), Anthropic (Claude 3.5/3.7), OpenRouter y modelos locales cuando el caso lo amerita. Seleccionamos por costo, latencia y calidad por tarea.
Sí, cuando tiene sentido. Para la mayoría de proyectos RAG es más rentable y rápido. Fine-tuning o modelos a medida se reservan para casos con datos suficientes y ventaja clara.
Capacidades
Cómo pensamos cada capacidad
Cada servicio cubre una parte del ciclo. No son competidores entre sí — se combinan según el problema.
Siguiente paso
¿Hay datos o tareas que quieras convertir en una decisión más clara?
El diagnóstico inicial no tiene costo. Cuéntanos tu contexto y definiremos juntos si hay un alcance adecuado.