Soluciones ya operando en retail, turismo y salud

Automatizamos las áreas más costosas y complejas del negocio

Entramos en las áreas caras y difíciles, donde el resultado depende de la experiencia de los especialistas: análisis de competencia, comunicación personalizada, recolección profunda de retroalimentación. No optimizamos tareas rutinarias ni construimos chatbots de primer contacto: sustituimos trabajo intelectual ahí donde un error sale caro.

Tres ideas de implementación de IA — después de un briefing a detalle

No es una consultoría introductoria de media hora. Antes de la reunión solicitamos materiales y los estudiamos. En la sesión — alrededor de hora y media — entendemos su especificidad: cómo funcionan los procesos, dónde están los datos y qué requisitos de seguridad existen.

  • 3 ideas concretas con descripción del problema, hipótesis de solución, plazo estimado y rango de inversión
  • Priorización — por dónde empezar para obtener un resultado tangible más rápido y con una inversión razonable
  • Evaluación honesta: dónde un LLM sí da resultado y dónde sale más caro y funciona peor que las herramientas de siempre

Las ideas quedan en sus manos. Puede implementarlas con nosotros, con otro proveedor o dejarlas para después — sin ningún compromiso.

Gratis · Sin compromiso

Analizamos su caso y le damos 3 ideas

Respondemos en un día hábil. Sin venta agresiva.

    Datos protegidos · No los compartimos con terceros
    Lo que ya resolvimos

    Problemas complejos que llevamos hasta el resultado

    01

    Redujimos una semana de análisis de competencia al trabajo de un sistema LLM

    Identificar productos equivalentes por características visuales y comparar precios y atributos — un trabajo que exige criterio entrenado y que no se le puede delegar a un becario. Construimos un pipeline de tres etapas que lo hace solo.

    Caso: sustituimos cerca de una semana de análisis manual al mes, con 100% de precisión
    02

    Quitamos el techo del trabajo manual en las campañas de correo

    Cada campaña se armaba y maquetaba a mano, y el volumen dependía del número de personas. Construimos un agente que lo hace solo — se puede crecer sin contratar más gente de marketing.

    Caso: hasta 95% de las campañas salen sin intervención de marketing
    03

    Convertimos una encuesta formal en una conversación real con el cliente

    Las estrellitas y los formularios de cinco campos recogen números, pero no contenido. Lanzamos un bot entrevistador que conversa de forma natural y obtiene retroalimentación real, no palomitas.

    Caso: la conversión a retroalimentación creció 25 veces
    04

    Automatizamos un sistema que no tiene API

    Las integraciones estándar eran imposibles y cambiar el CRM no era opción — está incrustado en los procesos del equipo. Construimos un agente que trabaja dentro de su propia interfaz: da clic, captura datos y navega entre pantallas.

    Caso: automatización sin una sola integración por API
    05

    Hacemos IA integrada a los procesos, no un chatbot más

    Los bots de catálogo responden con guiones y viven aparte del negocio. Nuestras soluciones están integradas a los procesos: disparan lógica de negocio y resuelven situaciones no previstas, en lugar de toparse con un guion cerrado.

    Caso: el bot dispara procesos de negocio por sí solo — desde una señal de alerta hasta pasar la solicitud al área comercial
    06

    Construimos un sistema que se mantiene actualizado solo

    Los portales agregan campos y los marketplaces y reguladores cambian las reglas — una solución convencional se convierte rápido en deuda técnica. Nuestro proceso relee la documentación de los portales y actualiza las reglas por su cuenta.

    Caso: las reglas se actualizan sin intervención de desarrolladores
    Qué hacemos distinto

    Tres principios que distinguen nuestro enfoque

    01

    Sustituimos trabajo intelectual, no solo tareas rutinarias

    La mayor parte de los proyectos del mercado — son procesamiento de documentos y chatbots de primer contacto. Nosotros entramos donde el trabajo es más difícil: donde la decisión se construye sobre experiencia, criterio y matices.

    02

    Calculamos la economía de la solución antes de empezar

    Antes de construir cualquier cosa, evaluamos el efecto en dinero: cuánto trabajo manual sustituimos, en cuánto tiempo se recupera la inversión y dónde está el límite de escalamiento. Si el beneficio no es evidente — lo decimos de frente, en lugar de tomar el proyecto por tomarlo.

    03

    Sistemas que se mantienen vigentes por sí mismos

    No es «soporte técnico por ticket». Son componentes integrados a la arquitectura: un proceso en segundo plano relee la documentación del sistema externo y un panel de administración agrega categorías nuevas sin desarrolladores.

    Resultados

    Lo que esto dio en la práctica

    100%
    de precisión al identificar productos equivalentes de la competencia
    Sistema LLM de análisis de competencia, sanitarios
    ×25
    de crecimiento en conversión a retroalimentación
    Bot entrevistador para una clínica
    hasta 95%
    del trabajo manual sustituido por automatización
    Agente en un CRM sin API, turismo
    Proceso

    Cómo trabajamos — paso a paso

    01

    Briefing a detalle

    Solicitamos materiales y hacemos el análisis. En la reunión entendemos los procesos, las fuentes de datos y los requisitos de seguridad. Formulamos 3 ideas priorizadas.

    3-7 días
    02

    Prototipo en un escenario acotado

    Hacemos un prototipo funcional sobre un fragmento real de sus datos. No es una presentación ni una maqueta — es una solución viva donde se ve qué tan bien resuelve el LLM su problema.

    2-3 semanas
    03

    Desarrollo completo

    Construimos la versión productiva: extractores de datos, pipeline de LLM, panel de administración para configurar sin desarrolladores e integraciones con los sistemas internos.

    1-2 meses
    04

    Ajuste de prompts y validación

    La etapa clave de la calidad. Ajustamos el modelo de forma iterativa a los datos y escenarios reales — hasta que su resultado iguale el trabajo de un experto.

    0.5-2 meses
    05

    Lanzamiento y entrega a operación

    Arranque en paralelo con el proceso vigente, validación de la calidad, capacitación del equipo y entrega formal.

    1-2 semanas
    06

    Soporte y evolución

    No es soporte por incidente: es trabajo continuo sobre la calidad, ajustes para escenarios nuevos y apoyo para extender el sistema a procesos adyacentes.

    continuo
    Casos

    Lo que ya construimos

    Sanitarios
    sanitarios 2025

    Sistema LLM de análisis de competencia y búsqueda de equivalentes

    Pipeline de tres etapas: categorización → identificación de atributos → comparación ponderada con criterios excluyentes. 100% de precisión y el equivalente a una semana al mes de trabajo de un product manager.

    Turismo
    turismo 2025

    Agente que arma y maqueta las campañas de correo por sí solo

    Arquitectura multicapa con un agente operando en el navegador. 95% de las campañas se arman sin marketing. Solución para un CRM que no tiene API.

    Salud
    salud 2025

    Bot humano para recolectar retroalimentación de pacientes

    Bot entrevistador que dispara procesos de negocio de forma reactiva: señal de alerta, solicitud comercial, escalamiento de una queja. La conversión pasó de 2% a 50%.

    Equipo
    de lab
    e-commerce 2025

    Búsqueda inteligente para un catálogo de equipo de laboratorio

    Búsqueda híbrida: semántica más filtros cuantitativos extraídos de la consulta. La conversión a compra creció 1.5 veces y el ticket promedio 20%.

    Proptech
    proptech 2025

    Automatización completa de la generación de feeds para portales

    Tres componentes: captura conversacional de requisitos, recolección inteligente de datos vía function calling y un modelo autoactualizable de los requisitos de cada portal.

    Retail
    retail · flores 2026

    Pronóstico de demanda con IA para un almacén de flores

    Pronóstico de demanda por SKU a 1–12 semanas y recomendación de compra lista para usar. Las mermas de perecederos bajaron 35% y el dinero regresó al flujo.

    Seguridad

    Trabajamos con datos sensibles dentro del perímetro del cliente

    LFP
    Cumplimiento de la LFPDPPP
    Todos los procesos se construyen conforme a la Ley Federal de Protección de Datos Personales en Posesión de los Particulares: base contractual, documentación y protocolos de tratamiento.
    Despliegue on-premise
    Cuando se requiere, desplegamos la solución dentro del perímetro del cliente — nube privada o servidores propios, sin enviar datos a servicios externos.
    LLM locales
    Usamos tanto modelos en la nube (GPT, Claude) como modelos desplegados localmente. La elección depende de los requisitos de seguridad y de la naturaleza de los datos.
    Arquitectura segmentada
    Para proyectos sensibles: los datos se procesan dentro del perímetro y hacia afuera solo salen consultas anonimizadas — o no sale nada.
    Alcance y plazos

    Qué tan grande es el proyecto y cuánto toma

    Prototipo
    2-3 semanas
    Un escenario acotado
    Prototipo funcional sobre un escenario acotado. Con datos reales se ve si el LLM resuelve la tarea.
    Sistema integral
    3+ meses
    Varios agentes integrados
    Sistemas complejos con varios agentes integrados e infraestructura reutilizable.

    El presupuesto depende del volumen de datos, la cantidad de integraciones y los requisitos de seguridad. Después del briefing recibe un estimado concreto para su caso.

    Vea sus procesos desde otro ángulo

    Solicite un briefing a detalle: estudiamos los materiales por adelantado, en la reunión entendemos su especificidad y al final recibe tres ideas trabajadas. Sin obligación de continuar con nosotros.

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