¿Por qué tantos proyectos de IA fracasan antes de producir valor?
La mayoría de empresas acumulan datos durante años sin extraer información útil. Otras contratan soluciones genéricas que no encajan con su sector. Nosotros partimos de un principio distinto.
Lo que vemos con frecuencia
Muchas compañías invierten en herramientas de IA sin definir primero qué pregunta necesitan responder. El resultado: dashboards bonitos que nadie consulta y modelos que pierden precisión a las pocas semanas porque nadie los recalibra.
Otros equipos dependen de hojas de cálculo manuales para decisiones que afectan a miles de clientes. El coste de oportunidad es enorme, pero invisible hasta que un competidor lo aprovecha.
Nuestra propuesta
- Identificar las dos o tres preguntas de negocio que más impacto tienen en su cuenta de resultados
- Construir modelos ligeros, entrenados con datos propios, que respondan esas preguntas en tiempo real
- Integrar los modelos en las herramientas que su equipo ya usa: CRM, ERP, correo, plataformas de atención al cliente
- Monitorizar el rendimiento cada mes y reentrenar cuando los datos cambian
Cuatro fases, sin sorpresas
Cada proyecto sigue una hoja de ruta clara. Usted sabe qué ocurre en cada momento y cuánto va a costar antes de que escribamos una sola línea de código.
Diagnóstico
Revisamos sus datos, entrevistamos a los equipos clave y entregamos un informe con las oportunidades concretas de IA. Esta fase dura entre cinco y diez días laborables.
Prototipo
Construimos un modelo funcional con un subconjunto de datos reales. Lo probamos con su equipo para validar que las predicciones tienen sentido práctico antes de invertir más recursos.
Despliegue
Integramos el modelo en su infraestructura existente. Configuramos alertas automáticas, paneles de control y flujos de trabajo que conectan la IA con las decisiones del día a día.
Evolución
Los datos cambian, los mercados cambian. Revisamos el rendimiento del modelo cada mes, ajustamos parámetros y añadimos nuevas fuentes de datos cuando es necesario.
Servicios de inteligencia artificial aplicada
No vendemos tecnología por vender. Cada servicio responde a un problema de negocio concreto que hemos resuelto antes.
Análisis predictivo
Modelos de machine learning que anticipan la demanda, detectan clientes en riesgo de abandono o predicen fallos en equipos industriales. Trabajamos con series temporales, clasificación y regresión según lo que necesite su caso.
Automatización de procesos
Combinamos IA con automatización robótica para eliminar tareas repetitivas: extracción de datos de facturas, clasificación de correos, generación de informes semanales. El ahorro medio que observamos en nuestros clientes es de 22 horas por empleado al mes.
Procesamiento de lenguaje natural
Chatbots internos que responden consultas de empleados, sistemas de análisis de sentimiento para reseñas de producto y herramientas de resumen automático de documentos legales o técnicos.
Visión artificial
Inspección de calidad en líneas de producción, reconocimiento de productos en estanterías y análisis de imágenes médicas. Usamos redes convolucionales adaptadas al volumen y tipo de imágenes de cada cliente.
Un equipo pequeño que resuelve problemas grandes
Fundamos Pure Genius AI en Madrid porque vimos que muchas empresas españolas querían adoptar IA pero no encontraban un socio que hablase su idioma, conociese su regulación y estuviese disponible para una reunión presencial cuando hiciera falta.
Nuestro equipo combina experiencia en ingeniería de datos, estadística aplicada y desarrollo de software. Todos hemos trabajado dentro de empresas antes de dedicarnos a la consultoría, así que entendemos las restricciones reales: presupuestos ajustados, sistemas heredados, equipos que necesitan formación.
Trabajamos desde nuestra oficina en Grupo María Elena Luevano Pedraza, 8, 28013 Madrid, Community of Madrid, Spain. Si prefiere vernos en persona, estamos a diez minutos de Gran Vía.
Lo que nos preguntan antes de empezar
No siempre. Algunos modelos funcionan bien con unos pocos miles de registros. En la fase de diagnóstico evaluamos la calidad y el volumen de sus datos y le decimos con honestidad si son suficientes o si conviene enriquecerlos antes.
El diagnóstico lleva entre una y dos semanas. Un prototipo funcional suele estar listo en cuatro a seis semanas. El despliegue completo depende de la complejidad de la integración, pero rara vez supera los tres meses.
Firmamos un acuerdo de confidencialidad antes de acceder a cualquier dato. Todos los modelos se entrenan en infraestructura dentro de la UE y cumplimos con el RGPD. Si lo prefiere, podemos trabajar directamente en sus servidores sin sacar los datos de su red.
Sí. Cada proyecto incluye sesiones de formación para que su equipo pueda interpretar los resultados del modelo y saber cuándo pedir una recalibración. También ofrecemos talleres independientes de IA aplicada para perfiles no técnicos.
No. Hemos trabajado con empresas de entre 15 y 4.000 empleados. Lo que importa no es el tamaño de la organización sino que exista un problema claro donde la IA pueda aportar valor medible.
Cuéntenos qué necesita
Responda a este formulario y le contestaremos en un máximo de 24 horas laborables. Si prefiere llamar, estamos disponibles de lunes a viernes de 9:00 a 18:00.
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Grupo María Elena Luevano Pedraza, 8, 28013 Madrid, Community of Madrid, Spain
