Casos de éxito

Trabajos seleccionados, en producción.

Una década de proyectos en IA, datos e ingeniería de software. Algunos de los que podemos hablar — muchos otros bajo NDA.

Inteligencia de trading adaptativa para un hedge fund londinense — Desarrollo de IA transformation visualAntesDespués
Desarrollo de IA · 2024

Inteligencia de trading adaptativa para un hedge fund londinense

+18 % Sharpe
Reto

El rendimiento de la stack de señales se estancaba. La mesa necesitaba combinar datos alternativos sin sobreajustar a los regímenes recientes.

Solución

Construimos un pipeline de señales modular con ensembling sensible al régimen, validación walk-forward y un portal de investigación para que los analistas probaran con seguridad.

Resultado

Subida del 18 % en el Sharpe ratio en el book live. Ciclo de investigación a producción reducido de semanas a días.

Detección de defectos en tiempo real en una línea de baterías VE — Visión por computador transformation visualAntesDespués
Visión por computador · 2024

Detección de defectos en tiempo real en una línea de baterías VE

99,2 % de recall
Reto

Defectos a nivel de celda escapaban a un sistema de visión basado en reglas, con coste alto en garantías y retiradas.

Solución

Sistema de visión multi-cámara sobre GPU en el borde, entrenado con datos anotados con aprendizaje activo para capturar la cola larga de defectos raros.

Resultado

99,2 % de recall a menos de 100 ms de inferencia. Tasa de fugas dividida por 12, con revisión humana basada en la confianza para los casos límite.

Grafo de decisión clínica para un proveedor sanitario nacional — Sistemas de conocimiento transformation visualAntesDespués
Sistemas de conocimiento · 2023

Grafo de decisión clínica para un proveedor sanitario nacional

−35 % tiempo de diagnóstico
Reto

Los clínicos atravesaban decenas de documentos de guía por caso. El tiempo hasta el diagnóstico variaba mucho por región.

Solución

Un grafo de conocimiento clínico que conecta síntomas, condiciones, guías y protocolos locales, expuesto en el HCE existente vía una capa fina de asistente.

Resultado

Reducción del 35 % en el tiempo de diagnóstico en los itinerarios monitorizados. Satisfacción de los clínicos al alza en todos los pilotos.

Lakehouse a escala de petabyte para un operador de telecomunicaciones — Big Data transformation visualAntesDespués
Big Data · 2023

Lakehouse a escala de petabyte para un operador de telecomunicaciones

8× la velocidad de consulta
Reto

Los datos de red y clientes estaban encerrados en almacenes desconectados. Los equipos esperaban horas a consultas que deberían tomar minutos.

Solución

Un lakehouse unificado sobre Delta con ingestión en streaming, modelado semántico en dbt y acceso BI mediante una capa servida gobernada.

Resultado

Velocidad media de consulta multiplicada por 8. Tres almacenes heredados retirados. Coste anual de plataforma reducido en un tercio.

Plataforma de sentimiento multilingüe para retail global — NLP transformation visualAntesDespués
NLP · 2022

Plataforma de sentimiento multilingüe para retail global

12 idiomas
Reto

El sentimiento de marca y producto se rastreaba manualmente por región. El equipo no tenía visión coherente del rendimiento de los lanzamientos internacionales.

Solución

Pipeline de sentimiento multilingüe que cubre doce idiomas, con clustering temático y consola de revisión para casos ambiguos.

Resultado

Cuadros de mando de sentimiento global en tiempo real para la dirección de marketing. Detección de incidentes reducida de días a horas.

Document AI para un archivo del sector público — Procesamiento de imágenes transformation visualAntesDespués
Procesamiento de imágenes · 2022

Document AI para un archivo del sector público

12 M docs / mes
Reto

Un archivo nacional debía digitalizar y clasificar expedientes en papel heredados — incluyendo manuscritos, multilingües y mal escaneados.

Solución

Pipeline de document AI multi-etapa que combina OCR, análisis de layout, clasificación y una herramienta de revisión humana para páginas inseguras.

Resultado

12 millones de documentos procesados al mes. Acceso público al catálogo con años de adelanto sobre el calendario inicial.

Bajo NDA

Hay más de lo que podemos mostrar en público.

La mayor parte de nuestro trabajo en finanzas, salud y sector público está bajo NDA. Cuéntenos su problema y compartiremos referencias relevantes en una llamada.

FAQ

Preguntas sobre casos de éxito, respondidas.

06 · Questions

01

¿Podemos obtener referencias de clientes en nuestro sector?

+

Sí — una vez entendido tu problema y firmados los NDA mutuos, organizamos una llamada de referencia con un cliente comparable cuando es posible. La mayor parte de nuestro trabajo en finanzas, salud y sector público es privado.

02

¿Las métricas mostradas están verificadas de forma independiente?

+

Todas las cifras provienen de mediciones del lado del cliente acordadas al cierre del proyecto — la mayoría han sido revisadas por el equipo de datos o analítica del cliente. No publicamos cifras autodeclaradas.

03

¿Por qué la mayoría de los proyectos están bajo NDA?

+

Trabajamos en sectores regulados y competitivos donde la existencia misma de una capacidad de IA es información sensible. Los NDA protegen tanto al cliente como a otros clientes nuestros en el mismo mercado.

04

¿Cuál fue la duración típica de estos proyectos?

+

El descubrimiento dura dos semanas. Las fases de build duraron entre 3 y 9 meses según el alcance. La mayoría de estos proyectos continúan hoy como retainers o escuadras embebidas.

05

¿Los proyectos continúan tras el lanzamiento?

+

Habitualmente sí. Pasamos el sistema a un retainer gestionado con SLAs, guardia y revisiones trimestrales, o lo entregamos limpiamente al equipo interno con documentación completa y un plan de transición.

06

¿Podríais construir algo similar para nosotros?

+

Casi siempre. Los patrones subyacentes — vision QA, document AI, analítica predictiva, grafos de conocimiento — se generalizan entre sectores. El trabajo está en la adaptación: tus datos, tus restricciones, tu tooling.