Diseñamos sistemas de inteligencia artificial que analizan tus datos operativos, detectan patrones ocultos y generan recomendaciones accionables. Sin promesas vacías: cada proyecto arranca con un diagnóstico gratuito de 45 minutos.
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Construimos modelos estadísticos y de machine learning sobre tus datos históricos de ventas, inventario o mantenimiento. El resultado: pronósticos con horizonte de 30 a 90 días que alimentan directamente tu ERP o tu hoja de cálculo. Cada modelo incluye un informe de precisión con métricas claras como MAE y MAPE para que sepas exactamente cuánto puedes confiar en cada predicción.
Identificamos las tareas repetitivas que consumen más horas en tu operación y las reemplazamos con flujos automáticos. Desde clasificar correos electrónicos entrantes hasta generar reportes financieros semanales, cada automatización se prueba durante dos semanas en paralelo con el proceso manual antes de pasar a producción.
Desarrollamos asistentes conversacionales entrenados con la documentación real de tu empresa: manuales, políticas de devolución, catálogos de producto. No son bots genéricos. Responden en español colombiano, escalan a un agente humano cuando detectan frustración y generan un reporte semanal de las preguntas más frecuentes que aún no tienen respuesta automática.
Si tu empresa recopila datos pero no sabe qué hacer con ellos, este servicio es el punto de partida. Auditamos tus fuentes de información, evaluamos la calidad de los registros y diseñamos una hoja de ruta de 6 meses con prioridades claras. Incluye recomendaciones de herramientas, estimación de costos y un taller práctico de 4 horas para tu equipo técnico.
Fundamos Smart AI Visionary en Cartagena en 2019 con una idea simple: la inteligencia artificial no debería ser un lujo de las multinacionales. Cinco años después, hemos trabajado con empresas de logística portuaria, clínicas privadas, distribuidoras de alimentos y firmas de abogados.
Nuestro equipo combina ingenieros de datos, lingüistas computacionales y un diseñador de experiencia de usuario. Esa mezcla importa porque un modelo predictivo que nadie entiende es un modelo que nadie usa.
Cada proyecto sigue un ciclo de cuatro semanas: diagnóstico, prototipo funcional, prueba piloto y entrega documentada. Si el prototipo no demuestra valor en la prueba piloto, no cobramos la fase final.
Implementamos un modelo de demanda que redujo el desperdicio de productos perecederos en un 28% durante los primeros tres meses. El sistema analiza variables como temperatura ambiente, calendario de festivos y tendencias históricas de pedidos por zona. La inversión se recuperó en 11 semanas.
Automatizamos la asignación de citas médicas cruzando disponibilidad de especialistas, duración estimada de consulta y preferencia horaria del paciente. El tiempo promedio de agendamiento pasó de 7 minutos a 40 segundos. La recepcionista ahora dedica ese tiempo a atención presencial.
Creamos un tablero de control con alertas predictivas para mantenimiento de grúas pórtico. El modelo detecta anomalías en vibración y temperatura 72 horas antes de que se conviertan en fallas. En el primer semestre, las paradas no programadas bajaron un 41%.
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