Soluciones de Artificial Intelligence que transforman datos en decisiones

Diseñamos sistemas inteligentes para empresas colombianas que necesitan respuestas rápidas, predicciones fiables y procesos que funcionen sin supervisión constante.

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Equipo de ingenieros de Artificial Intelligence analizando datos en oficina moderna
87Proyectos entregados
14Industrias atendidas
3.2xRetorno promedio sobre inversión
96%Clientes que renuevan

El problema real

Muchas empresas acumulan datos durante años sin extraer valor. Otras adoptan herramientas genéricas que no encajan con sus operaciones.

Lo que vemos a diario

Equipos comerciales que toman decisiones con hojas de cálculo desactualizadas. Líneas de producción que detectan fallas solo cuando ya ocurrieron. Departamentos de servicio al cliente saturados porque no pueden anticipar picos de demanda. Estos problemas no se resuelven con más personal: se resuelven con modelos que aprenden del contexto de cada negocio.

Lo que hacemos diferente

Construimos modelos entrenados con los datos propios de cada cliente, no plantillas genéricas. Un sistema de detección de anomalías para una planta de alimentos en el Valle del Cauca es radicalmente distinto al de una fintech en Bogotá. Partimos de la operación real, medimos resultados en semanas y ajustamos hasta que el sistema se sostenga solo.

Nuestras áreas de trabajo

Cada servicio parte de un diagnóstico técnico. No vendemos tecnología por moda.

Análisis predictivo

Modelos de machine learning que anticipan ventas, rotación de inventario o deserción de clientes. Entregamos dashboards conectados a sus fuentes de datos para que las predicciones se actualicen en tiempo real.

Automatización inteligente

Flujos de trabajo que combinan reglas de negocio con clasificadores de IA. Procesamiento automático de facturas, enrutamiento de tickets de soporte, validación de documentos legales. Reducimos tiempos de operación entre un 40% y un 70%.

Visión artificial

Sistemas de inspección visual para manufactura, conteo de objetos en logística y reconocimiento de productos en retail. Entrenamos modelos con imágenes reales de la operación del cliente, no con datasets genéricos.

Procesamiento de lenguaje natural

Chatbots que entienden español colombiano con sus regionalismos, sistemas de clasificación de correos entrantes, extracción automática de cláusulas contractuales. Cada modelo se afina con el vocabulario específico de la industria del cliente.

Cómo trabajamos

Cuatro fases con entregables concretos en cada una. Sin sorpresas.

Diagnóstico técnico

Revisamos la infraestructura de datos existente, entrevistamos a los equipos operativos y definimos qué problema merece resolverse primero. Esta fase dura entre cinco y diez días hábiles. Al final entregamos un documento con alcance, métricas objetivo y estimación de inversión.

Prototipo funcional

Construimos un modelo mínimo viable con datos reales del cliente. Lo probamos en un entorno controlado y medimos si cumple el umbral de precisión acordado. Si no lo alcanza, ajustamos antes de avanzar. Este ciclo toma entre tres y seis semanas.

Integración y despliegue

Conectamos el modelo a los sistemas existentes del cliente: ERP, CRM, bases de datos internas, APIs de terceros. Configuramos monitoreo automático para detectar degradación del modelo y alertar al equipo técnico.

Acompañamiento continuo

Durante los primeros tres meses hacemos seguimiento semanal del rendimiento. Reentrenamos el modelo cuando los datos cambian y capacitamos al equipo interno para que pueda operar el sistema de forma autónoma.

Resultados que hemos medido

Casos reales de proyectos completados en los últimos 18 meses.

Centro de distribución automatizado con inteligencia artificial
  • Una distribuidora de alimentos en Cali redujo el desperdicio de inventario un 34% con un modelo de demanda estacional entrenado con tres años de datos históricos.
  • Un laboratorio farmacéutico automatizó la revisión de 1.200 reportes de calidad mensuales, liberando 160 horas de trabajo manual al mes.
  • Una empresa de transporte intermunicipal mejoró la puntualidad de sus rutas un 22% usando predicción de tráfico basada en datos GPS propios.
  • Un banco regional detectó 47% más transacciones sospechosas en el primer trimestre tras implementar nuestro clasificador de fraude.

Preguntas frecuentes

No es requisito. Muchos de nuestros clientes no tienen científicos de datos. Nosotros asumimos la construcción completa del modelo y, si el cliente quiere internalizar la operación después, capacitamos a su equipo técnico durante la fase de acompañamiento.
Es la situación más común. La fase de diagnóstico incluye una evaluación de calidad de datos. Si hay problemas de formato, duplicados o vacíos, proponemos un plan de limpieza antes de entrenar cualquier modelo. No construimos sobre cimientos frágiles.
Depende del alcance. Un prototipo de análisis predictivo para una sola línea de negocio puede arrancar desde $8.000 USD. Proyectos de automatización con múltiples integraciones suelen estar entre $18.000 y $45.000 USD. El diagnóstico inicial es gratuito y entrega una cotización detallada.
Sí. Tenemos clientes en Ecuador, Panamá y México. Las reuniones de diagnóstico se hacen por videoconferencia y el despliegue se realiza en la nube del cliente, sin importar su ubicación geográfica.
Python como lenguaje principal, con TensorFlow y PyTorch para deep learning, scikit-learn para modelos clásicos, y Apache Airflow para orquestación de pipelines. Para despliegue usamos Docker y Kubernetes en AWS, GCP o Azure, según la infraestructura que ya tenga el cliente.

Hablemos de su proyecto

Cuéntenos qué problema quiere resolver. Respondemos en menos de 24 horas hábiles.

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