Soluciones de Inteligencia Artificial y Machine Learning Aplicado al Negocio
Nexito Technology ofrece soluciones de inteligencia artificial y machine learning aplicado al negocio: GenAI, RAG, modelos predictivos, MLOps en AWS y Azure. Implementamos IA con OpenAI, PyTorch y TensorFlow que genera ROI medible.
Cuatro Pilares de Nuestra IA Aplicada
No hacemos IA por hacer IA. Seleccionamos la técnica adecuada para cada problema de negocio.
IA Generativa y RAG
Chatbots & Asistentes Inteligentes
Sistemas conversacionales que entienden tu negocio. RAG (Retrieval Augmented Generation) para respuestas precisas basadas en tu documentación interna.
- Chatbots empresariales con GPT-4/Claude
- RAG sobre documentación interna
- Fine-tuning de modelos propietarios
- Integración con CRM/ERP
Modelos Predictivos
Forecasting & Scoring
Machine Learning para anticipar el futuro. Predicción de demanda, churn, scoring crediticio y detección de anomalías con modelos interpretables.
- Forecasting de demanda/ventas
- Modelos de propensión y churn
- Scoring crediticio y riesgo
- Detección de anomalías/fraude
NLP & Procesamiento de Texto
Comprensión del Lenguaje Natural
Extrae valor de texto no estructurado. Clasificación de documentos, análisis de sentimiento, extracción de entidades y resumen automático.
- Clasificación de documentos
- Análisis de sentimiento
- Extracción de entidades (NER)
- Resumen automático de textos
Computer Vision
Visión Artificial & OCR
Modelos que ven y entienden imágenes. Control de calidad visual, reconocimiento de objetos, OCR avanzado y análisis de documentos.
- Control de calidad visual
- Detección y clasificación de objetos
- OCR e IDP (Nexito OCR)
- Análisis de imágenes médicas
De los Datos a Producción
Proceso estructurado que minimiza riesgos y maximiza el impacto. El 60% de proyectos de IA fracasan por saltarse la fase de auditoría.
Auditoría de Viabilidad
Data Assessment
Evaluamos tus datos, infraestructura y casos de uso. Identificamos quick wins y proyectos de alto impacto. Sin esta fase, el 60% de proyectos de IA fracasan.
- Inventario de fuentes de datos
- Evaluación de calidad de datos
- Identificación de casos de uso
- Estimación de ROI potencial
Entrenamiento & Desarrollo
Model Development
Desarrollo iterativo de modelos con validación continua. Priorizamos modelos interpretables y explicables. Documentación completa para tu equipo.
- Feature engineering
- Selección y tuning de algoritmos
- Validación cruzada rigurosa
- Explicabilidad (SHAP, LIME)
MLOps & Producción
Deployment & Monitoring
Llevamos los modelos a producción con pipelines robustos. Monitoreo de drift, reentrenamiento automático y versionado de modelos.
- CI/CD para ML (MLflow, Kubeflow)
- Monitoreo de model drift
- A/B testing de modelos
- Escalado automático
Tecnologías que Dominamos
Usamos las herramientas adecuadas para cada problema. No estamos casados con ningún vendor.
Frameworks ML/DL
- PyTorch
- TensorFlow
- Scikit-learn
- XGBoost
- Hugging Face
LLMs & GenAI
- OpenAI GPT-4
- Anthropic Claude
- Llama 3
- LangChain
- LlamaIndex
Cloud ML Platforms
- AWS SageMaker
- Azure AI/ML
- Google Vertex AI
- Databricks
- Snowflake ML
MLOps & Data
- MLflow
- Kubeflow
- Airflow
- DVC
- Weights & Biases
Desplegamos en cualquier cloud:
¿Tienes Datos pero No Sabes Cómo Explotarlos?
Muchas empresas acumulan datos sin extraer valor. Creamos Nexito OCR procesando millones de documentos con IA, Nexito Document Manager, un gestor documental con búsqueda inteligente, y nuestro chatbot empresarial para atención al cliente 24/7 en WhatsApp y Teams. Esa experiencia real la aplicamos a tus proyectos.
Experiencia en producto, no solo consultoría
Hemos construido y operamos productos de IA reales (Nexito OCR). Sabemos lo que funciona en producción, no solo en notebooks de Jupyter.
Enfoque en ROI, no en tecnología
No usamos deep learning cuando un XGBoost basta. Priorizamos soluciones que generan impacto rápido y son mantenibles por tu equipo.
Transferencia de conocimiento incluida
Tu equipo aprende a mantener y evolucionar los modelos. No creamos dependencia, creamos capacidad interna.
Caso de Éxito: Predicción de Demanda
Cliente
Cadena Retail (150 tiendas, €80M facturación)
Solución
Modelo de forecasting con XGBoost + LSTM para predicción de demanda por SKU y tienda. Integración con sistema de reposición.
Preguntas Frecuentes sobre IA
Resolvemos las dudas más comunes sobre proyectos de Inteligencia Artificial
¿Cuántos datos necesito para empezar un proyecto de IA?
¿Cuántos datos necesito para empezar un proyecto de IA?
Depende del caso de uso. Para modelos predictivos clásicos, necesitas mínimo 1.000-10.000 registros con buena calidad. Para deep learning, típicamente más de 100.000. Sin embargo, con técnicas de transfer learning y fine-tuning, podemos aprovechar modelos pre-entrenados con datasets más pequeños. En la auditoría evaluamos si tus datos son suficientes.
¿Qué ROI puedo esperar de un proyecto de IA?
¿Qué ROI puedo esperar de un proyecto de IA?
Los proyectos bien seleccionados generan ROI de 3x a 10x en el primer año. Ejemplos reales: automatización de clasificación de documentos (-70% tiempo), predicción de churn (+15% retención), detección de fraude (-40% pérdidas). Definimos métricas de éxito antes de empezar y medimos el impacto real.
¿Puedo usar IA si mis datos están en sistemas legacy?
¿Puedo usar IA si mis datos están en sistemas legacy?
Sí. Trabajamos con todo tipo de fuentes: bases de datos SQL, archivos Excel, APIs, ERPs (SAP, Oracle), CRMs. Creamos pipelines de extracción y transformación que preparan tus datos para ML sin necesidad de migrar sistemas. La calidad de datos es más importante que el sistema donde residen.
¿Cómo garantizáis que los modelos sean explicables?
¿Cómo garantizáis que los modelos sean explicables?
Priorizamos la explicabilidad en todos nuestros modelos. Usamos técnicas como SHAP, LIME y Anchor para entender qué variables influyen en cada predicción. Para regulaciones (GDPR, sector financiero), implementamos modelos que permiten auditoría y explicación individual de decisiones.
¿Qué pasa cuando el modelo se degrada con el tiempo?
¿Qué pasa cuando el modelo se degrada con el tiempo?
Es normal que los modelos pierdan precisión (model drift). Implementamos monitoreo continuo que detecta degradación automáticamente. Configuramos pipelines de reentrenamiento automático cuando las métricas caen bajo umbrales definidos. Incluimos dashboards para que tu equipo supervise el rendimiento.
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