Casos de uso
Ejemplos concretos de aplicaciones de IA, machine learning, visión artificial e IA generativa, organizados por sector. Filtra por tu industria y encuentra ideas para tu próximo proyecto.
Entrenamos modelos de machine learning con señales de vibración, temperatura, consumo eléctrico y el histórico de órdenes de trabajo del GMAO. El sistema detecta anomalías y estima la vida útil remanente de cada activo, de modo que mantenimiento recibe alertas priorizadas con antelación suficiente para planificar la intervención en una parada programada, con el repuesto ya pedido.
Instalamos cámaras industriales en los puntos críticos del proceso y entrenamos modelos de deep learning para detectar defectos superficiales, errores de montaje o desviaciones dimensionales en tiempo real. El modelo se ejecuta en edge junto a la línea, rechaza la pieza o avisa al operario y registra cada imagen vinculada al lote para trazabilidad y análisis de causa raíz.
En procesos como inyección de plástico, extrusión, mecanizado o tratamientos térmicos, cruzamos variables de proceso del historiador con los resultados de calidad para identificar qué combinaciones de temperatura, presión o velocidad generan scrap. El modelo recomienda al técnico de proceso los ajustes de consigna para cada referencia y material, y aprende de cada nuevo lote producido.
Combinamos previsión de demanda con modelos de optimización matemática que tienen en cuenta capacidades de máquina, tiempos de cambio, turnos, disponibilidad de materiales y fechas comprometidas. El planificador obtiene una secuencia factible sin rehacer hojas de cálculo, simula escenarios ante un pedido urgente o una avería y publica el plan directamente en el MES y el ERP.
Un agente basado en LLM con arquitectura RAG consulta manuales de fabricante, procedimientos internos, planos y el histórico de averías del GMAO. El técnico pregunta en lenguaje natural desde la tablet a pie de máquina y recibe los pasos de diagnóstico con la fuente citada. También redacta el parte de intervención y propone el cierre de la orden de trabajo.
Desarrollamos a medida la capa que conecta PLC, SCADA y sensores mediante OPC UA y MQTT con el MES y el ERP, y consolida los datos en una plataforma cloud o híbrida con un modelo común por activo, orden y lote. Sobre ella se construyen cuadros de mando de OEE en tiempo real, un gemelo digital del proceso y el resto de modelos de IA.
Los datos de sensores del motor, los mensajes ACARS, los registros QAR y el histórico de averías del sistema de M&E permiten entrenar modelos que estiman la vida útil remanente de motores, APU y componentes rotables. El resultado llega a tu planificación de mantenimiento como alertas priorizadas, con la explicación de cada predicción, para programar la intervención en una parada prevista en lugar de sufrir un AOG.
Cruzamos el programa de vuelos, la meteorología, las restricciones ATC, los tiempos de rotación y el estado de la flota para anticipar con horas de antelación qué vuelos tienen riesgo de retraso o cancelación. Sobre esa predicción, un motor de optimización propone escenarios de recuperación con cambios de avión, ajustes de tripulación y reacomodación de pasajeros, que el OCC evalúa y aprueba.
Los modelos clásicos de previsión se resienten cuando la demanda cambia rápido. Entrenamos modelos de machine learning con histórico de reservas, curvas de pickup, tarifas de la competencia y eventos para prever la demanda por ruta, fecha y clase, y estimar la elasticidad al precio. Se integran con tu sistema de revenue management como señal adicional o como recomendador de precios de billetes y ancillaries.
Las cámaras de plataforma ya registran cada escala. Con visión artificial detectamos automáticamente los hitos del turnaround: calzos, apertura de puertas, pasarela, combustible, catering, carga de bodega y pushback. Esa línea de tiempo alimenta un tablero en tiempo real para el coordinador de escala y un modelo que avisa cuando una escala va a retrasar la salida, con datos objetivos para gestionar los SLA de handling.
Encontrar el procedimiento correcto en el AMM, el IPC, los boletines de servicio o el histórico de defectos consume tiempo del técnico. Desplegamos un asistente basado en LLM con RAG sobre tu documentación técnica y tu histórico de tareas, que responde citando la fuente exacta y sugiere causas probables de un defecto. No sustituye a la documentación aprobada: la hace accesible y trazable.
Construir pairings y rosters que respeten las limitaciones de tiempo de vuelo y actividad, los convenios y las preferencias de la tripulación es un problema combinatorio enorme. Desarrollamos modelos de optimización y de previsión de absentismo que complementan tu sistema de crew management: dimensionan las reservas, detectan rosters frágiles y proponen alternativas cuando una disrupción obliga a reasignar tripulantes.
Para anticipar picos asistenciales, entrenamos modelos de machine learning con el histórico de admisiones y altas del HIS, la estacionalidad, la climatología y los brotes epidémicos. Los modelos prevén llegadas a urgencias, ingresos y ocupación por unidad con días de antelación. La dirección asistencial consulta la previsión en un cuadro de mando y planifica turnos, altas y apertura de camas antes de que llegue el pico.
Las listas de trabajo de radiología crecen más rápido que la plantilla. Integramos con el PACS modelos de visión artificial que analizan radiografías o TC y priorizan los estudios con hallazgos sospechosos, marcando la región de interés para el radiólogo, que siempre valida e informa. Según su uso previsto, pueden requerir marcado CE como producto sanitario, así que integramos modelos certificados o planteamos el desarrollo conforme al MDR.
Documentar resta horas de atención. Un asistente basado en LLM transcribe la consulta con consentimiento del paciente, estructura la anamnesis y genera un borrador del informe de alta o de la nota clínica a partir de la HCE. El profesional revisa, corrige y firma: nada se incorpora a la historia sin su validación. Desplegamos en cloud europeo o en tu infraestructura, con control de accesos y registro de cada interacción.
La codificación de episodios es lenta y condiciona la facturación, los GRD y los indicadores de calidad. Aplicamos procesamiento del lenguaje natural sobre informes de alta, evoluciones y protocolos quirúrgicos para proponer códigos CIE-10-ES junto a la frase que los justifica. El equipo de documentación clínica acepta o corrige cada sugerencia, y esas correcciones sirven para reentrenar y mejorar el modelo de forma continua.
Cancelaciones de última hora y tiempos quirúrgicos mal estimados dejan huecos en quirófano y consultas. Un modelo predice la duración real de cada intervención y el riesgo de ausencia a la cita a partir del histórico de actividad; un motor de optimización propone la programación quirúrgica y la sobrecitación en consultas externas respetando equipos, recursos y prioridades clínicas. La unidad de programación ajusta la propuesta antes de publicarla.
Las aseguradoras de salud reciben a diario solicitudes de autorización y reembolso con informes, facturas y volantes en PDF. Un agente basado en LLM extrae los datos con OCR, consulta mediante RAG las condiciones de la póliza y el nomenclátor de actos, y propone la resolución con su justificación. Los casos claros se agilizan; los dudosos o con indicios de fraude pasan a un tramitador o al equipo médico.
Caracterizar cada molécula en el laboratorio es caro y lento. Entrenamos modelos de machine learning y redes neuronales de grafos con los datos históricos de ensayos del laboratorio y bases públicas como ChEMBL para predecir actividad, solubilidad, toxicidad y propiedades ADMET. El equipo de química médica usa la puntuación para decidir qué compuestos sintetizar y ensayar primero, siempre con la incertidumbre del modelo a la vista.
La inspección visual de inyectables y del acondicionamiento genera falsos rechazos y depende de inspectores con alta carga. Entrenamos modelos de visión artificial sobre imágenes de las líneas para detectar partículas, fisuras, defectos de cierre o errores de etiquetado y serialización. El sistema se valida frente al método de referencia con sets de defectos conocidos, y los casos dudosos pasan a inspección manual con registro en el expediente de lote.
Una desviación detectada al final del lote implica investigación, retrasos y, a veces, rechazo. Unimos parámetros críticos del MES y del historiador de planta con resultados del LIMS y construimos modelos multivariantes que comparan cada lote en curso con el comportamiento de los lotes conformes. Producción y calidad reciben alertas tempranas y las variables que más influyen, en línea con los enfoques PAT y QbD.
Preparar módulos del CTD, protocolos de ensayo clínico o respuestas a la agencia exige localizar información en cientos de documentos. Un asistente con RAG sobre tu gestor documental validado encuentra las fuentes, redacta borradores citando cada documento de origen y comprueba la coherencia entre secciones. Los técnicos de asuntos regulatorios y calidad revisan y aprueban: el sistema acelera el trabajo, pero no firma.
El volumen de notificaciones, literatura científica y consultas médicas crece, y cada posible caso debe evaluarse en plazo. Aplicamos procesamiento del lenguaje natural para identificar sospechas de reacciones adversas, extraer los elementos mínimos del caso y proponer la codificación MedDRA. El equipo de farmacovigilancia revisa cada propuesta en su base de datos de seguridad, con trazabilidad completa para auditorías e inspecciones.
Roturas de stock y caducidades conviven en muchos laboratorios y distribuidores. Combinamos el histórico de ventas del ERP, datos de mercado, licitaciones hospitalarias y estacionalidad en modelos de previsión por referencia y canal, y un optimizador propone planes de producción y aprovisionamiento que respetan tamaños de lote, vida útil, cadena de frío y capacidad de planta. El equipo de planificación simula escenarios antes de cerrar el S&OP.
Para decidir mejor en la admisión de préstamos y tarjetas, combinamos datos de la CIRBE, ficheros de solvencia, comportamiento transaccional y, con consentimiento, open banking vía PSD2 en modelos de gradient boosting. Cada decisión incluye explicaciones con SHAP y motivos de denegación comprensibles, y el modelo se entrega con documentación, pruebas de sesgo y plan de monitorización, como piden la validación interna y el AI Act.
Con los pagos instantáneos y el comercio electrónico hay milisegundos para decidir. Modelos de machine learning analizan cada operación con cientos de variables de dispositivo, comportamiento y red de relaciones entre cuentas, y devuelven un score de riesgo que el motor de decisión usa para aprobar, pedir autenticación reforzada (SCA) o bloquear. Los analistas de fraude revisan los casos grises y su feedback reentrena el modelo.
Los analistas de prevención del blanqueo dedican la mayor parte del tiempo a descartar falsos positivos. Sin sustituir las reglas exigidas, un modelo aprende del histórico de alertas cerradas y comunicaciones al SEPBLAC para puntuar cada alerta, agrupa operaciones relacionadas con análisis de grafos y señala patrones que las reglas no cubren. El analista trabaja primero lo más relevante y cada decisión queda documentada.
El alta de clientes se atasca en la revisión manual de DNI, escrituras y justificantes. Combinamos OCR y visión artificial para extraer y validar datos de documentos de identidad, detectar manipulaciones y comprobar la coherencia con el formulario, y un LLM resume la documentación societaria para ayudar a identificar al titular real. Los casos dudosos pasan a un gestor, y el flujo se integra con tu proveedor de verificación biométrica.
Gestores de oficina y agentes del contact center pierden tiempo buscando en normativa interna, fichas de producto y procedimientos. Un asistente basado en LLM con RAG responde con cita a la fuente, resume la posición del cliente y redacta borradores de respuesta a reclamaciones, que el gestor revisa antes de enviar. Se despliega en tu nube privada o en regiones europeas, con permisos por perfil y registro de cada consulta.
Detectar el deterioro de un cliente cuando ya ha impagado es tarde. Modelos de alerta temprana analizan la evolución de saldos, nóminas domiciliadas, uso de límites y señales externas para anticipar el riesgo de impago en particulares y pymes. Un motor de optimización propone para cada caso la acción de recobro más adecuada, con su canal y su momento, y el equipo de riesgos revisa las refinanciaciones sugeridas.
La apertura del siniestro llega por teléfono, correo, app o mediador, con partes, fotos y facturas en formatos muy distintos. Un agente basado en LLM extrae los datos, comprueba coberturas y franquicias en el sistema de pólizas, clasifica la complejidad y propone el circuito: liquidación directa, perito o reparador de la red. El tramitador valida los casos sencillos con rapidez y dedica su tiempo a los complejos.
En autos y hogar, muchas peritaciones de daños leves no justifican un desplazamiento. Modelos de visión artificial analizan las fotos y vídeos que envía el asegurado, identifican piezas y daños, estiman el coste de reparación con los baremos de la compañía y detectan imágenes reutilizadas o manipuladas. El perito revisa la propuesta en remoto y decide; los casos graves o dudosos siguen el circuito presencial.
Un modelo de machine learning puntúa cada siniestro según su probabilidad de fraude, combinando datos del expediente, historial del asegurado, textos de las declaraciones y consultas a ficheros sectoriales. El análisis de grafos conecta asegurados, talleres, abogados, testigos y vehículos para destapar redes organizadas. El equipo de investigación recibe una cola priorizada con los motivos de cada alerta, y sus resoluciones realimentan el modelo.
Los GLM son sólidos, pero suelen dejar señal sin capturar. Usamos gradient boosting y GAM para descubrir interacciones y variables nuevas, como telemática o datos geoespaciales, y trasladamos lo aprendido a una tarifa interpretable que el área técnica controla. Añadimos modelos de elasticidad y retención para simular el efecto de cada cambio de prima en conversión y cartera, respetando los criterios de equidad que fije tu área de cumplimiento.
En riesgos de empresas, vida o salud, el suscriptor revisa cuestionarios, informes de inspección, cuentas anuales o informes médicos antes de cotizar. Un asistente extrae los datos relevantes, los contrasta mediante RAG con el manual de suscripción y las normas de aceptación, y prepara un resumen con los puntos de atención y la documentación pendiente. La decisión y las condiciones las fija siempre el suscriptor.
Muchas pólizas se anulan en el vencimiento sin que nadie lo vea venir. Integramos en una plataforma de datos a medida la cartera, los siniestros, las interacciones y los recibos devueltos, y entrenamos modelos que estiman el riesgo de anulación y la propensión a contratar otros ramos. Agentes, corredores y el call center reciben en su CRM a quién llamar, con qué propuesta y en qué momento.
Entrenamos modelos de previsión de demanda a nivel tienda, SKU y día con el histórico del TPV y del e-commerce, el calendario promocional, los precios, los festivos locales, la meteorología y los lanzamientos. Usamos gradient boosting y redes neuronales para series temporales que aprenden estacionalidad y canibalización. Las previsiones alimentan compras y aprovisionamiento, con intervalos de confianza para que el equipo sepa cuándo fiarse y cuándo revisar.
Estimamos la elasticidad precio de cada familia y referencia a partir de ventas, precios históricos, promociones y precios de la competencia. Sobre esos modelos, un motor de optimización propone precios, profundidad de descuento y calendario de rebajas respetando tus reglas de negocio: márgenes mínimos, coherencia entre canales y posicionamiento de marca. El equipo de pricing revisa y aprueba cada propuesta antes de publicarla en el TPV y en la tienda online.
Combinamos la previsión de demanda con el inventario disponible, los plazos de proveedor, la capacidad de almacén y las restricciones logísticas para calcular pedidos de reposición y transferencias entre tiendas. Un modelo de optimización prioriza dónde colocar cada unidad según su probabilidad de venta, y el sistema genera las propuestas de pedido directamente en el ERP o el SGA. Resulta especialmente útil en productos de temporada, frescos y lanzamientos con stock limitado.
Construimos sistemas de recomendación que combinan filtrado colaborativo, embeddings de producto y señales de contexto como la navegación, el carrito, el historial de compra y el stock disponible. Las recomendaciones se sirven por API en la ficha de producto, el carrito, la home, el buscador y las campañas de email del CRM. A diferencia de los plugins genéricos, ajustamos el modelo a tu catálogo y a tus objetivos: margen, rotación o liquidación de temporada.
Usamos modelos de lenguaje y de imagen para enriquecer el catálogo del PIM: extraer atributos desde fotos y fichas técnicas, normalizar tallas y materiales y redactar descripciones optimizadas para SEO con el tono de tu marca. Además, implantamos un buscador semántico que entiende lenguaje natural y sinónimos. Todo pasa por un flujo de revisión humana antes de publicarse, para controlar la calidad en información sensible como composición o alérgenos.
Analizamos imágenes de cámaras existentes o de dispositivos dedicados con modelos de visión artificial que detectan huecos en el lineal, incumplimientos del planograma, colas en caja y afluencia por zonas. El sistema envía alertas al personal de tienda y genera informes para operaciones y trade marketing. Lo diseñamos con privacidad desde el diseño: procesamiento en el borde, sin reconocimiento facial y teniendo en cuenta el RGPD y el AI Act.
Partimos de pedidos, ventanas horarias, capacidades de cada vehículo, tiempos de conducción y descanso y tráfico histórico. Con algoritmos de optimización de rutas (VRP) y heurísticas adaptadas a tus restricciones reales generamos planes de reparto y consolidación de cargas que el planificador revisa y ajusta. El motor se reoptimiza durante el día ante nuevas órdenes o incidencias y devuelve el plan al TMS.
Entrenamos modelos de machine learning con el histórico de expediciones por cliente, zona y producto, junto al calendario, las promociones de tus clientes y la meteorología. Obtienes previsiones de volumen diarias e intradía para dimensionar con antelación plantilla de almacén, turnos de muelle, repartidores y capacidad subcontratada, además de alertas cuando la demanda real se desvía de lo previsto.
Integramos en una única plataforma los datos del TMS, la telemática de la flota propia, el tracking de transportistas subcontratados y los pedidos del ERP. Sobre esa torre de control, un modelo predice la hora real de llegada de cada expedición, detecta las que van a incumplir la ventana pactada y, en última milla, estima el riesgo de entrega fallida para actuar antes y avisar al cliente.
Cámaras en muelles y líneas de preparación permiten leer etiquetas y códigos sin escáner manual, verificar que el palé o el bulto coincide con el pedido, medir volúmenes y detectar daños en la recepción. La visión artificial registra evidencias fotográficas de cada expedición, útiles ante reclamaciones, y se integra con el WMS para retener las expediciones con discrepancias antes de que salgan.
Los equipos de tráfico y administración pierden horas transcribiendo albaranes, CMR, facturas de proveedores y órdenes de carga que llegan por correo en formatos distintos. Con modelos de extracción documental y LLM leemos esos documentos, validamos los datos frente al TMS y el ERP y registramos la información automáticamente, dejando para revisión humana solo los casos dudosos.
La ubicación de cada referencia condiciona los recorridos de preparación. Analizamos rotación, afinidad entre productos que se piden juntos, dimensiones y estacionalidad para recomendar reubicaciones periódicas y la mejor agrupación de pedidos en olas de picking. El modelo se conecta al WMS y simula el impacto de cada cambio antes de ejecutarlo, para que el jefe de almacén decida con datos.
Combinamos predicciones meteorológicas numéricas, datos SCADA de cada parque, disponibilidad de aerogeneradores o inversores y el histórico de producción para prever la generación horaria y cuartohoraria con bandas de incertidumbre. El equipo de operación y trading usa la previsión para ofertar en los mercados diario e intradiario, planificar el almacenamiento en baterías y reducir los desvíos.
Construimos modelos de previsión de consumo por punto de suministro, zona o red a partir de lecturas de contadores inteligentes, calendario laboral, temperatura y eventos. Comercializadoras, distribuidoras y utilities de agua los utilizan para planificar compras de energía, dimensionar la operación de la red, gestionar la presión en la red de abastecimiento y diseñar tarifas y productos más ajustados.
Analizamos señales SCADA, vibraciones, temperaturas de multiplicadora y generador, análisis de gases disueltos en transformadores y el histórico del sistema de gestión de activos para detectar degradaciones antes del fallo. El equipo de operación y mantenimiento recibe un ranking de riesgo por activo que permite pasar del mantenimiento por calendario al basado en condición y planificar paradas en ventanas de bajo recurso.
Procesamos imágenes RGB y termográficas captadas por drones o helicópteros para detectar puntos calientes en módulos fotovoltaicos, aisladores dañados, corrosión en apoyos o vegetación que invade la calle de seguridad de las líneas. Los hallazgos se georreferencian en el GIS, se clasifican por criticidad y generan órdenes de trabajo, de modo que las brigadas acuden directamente donde hay un problema.
Aplicamos modelos de detección de anomalías y clasificación sobre curvas de carga de contadores inteligentes, balances por centro de transformación o sector hidráulico, histórico de inspecciones y datos de caudal y presión. El resultado es una lista priorizada de suministros sospechosos o tramos con probable fuga, que el equipo de campo utiliza para planificar inspecciones con mayor probabilidad de acierto.
Desplegamos agentes basados en LLM conectados al CRM, al sistema de facturación y a la base documental técnica. En atención al cliente resuelven consultas sobre facturas, cambios de tarifa o incidencias de suministro y derivan a una persona del equipo cuando corresponde. Internamente, ayudan a técnicos e ingenieros a consultar procedimientos, normativa técnica y documentación de activos con respuestas citadas.
Entrenamos modelos de deep learning con imágenes de cámaras 2D, 3D o termográficas en la línea para detectar poros en cordones de soldadura, defectos de pintura, componentes ausentes o conectores mal insertados. Cada pieza queda registrada con su imagen y número de serie, lo que refuerza la trazabilidad que exige IATF 16949 y agiliza la respuesta ante una reclamación del OEM.
Combinamos los programas de entregas EDI de los OEM, el histórico de pedidos, los plazos reales de tus proveedores y datos externos para prever la demanda por referencia y detectar con antelación riesgos de rotura. El equipo de logística y compras recibe alertas y recomendaciones de cobertura, y el plan ajustado se vuelca al ERP y al MRP.
Aplicamos procesamiento del lenguaje natural a las descripciones de talleres, códigos DTC y reclamaciones de garantía para agrupar fallos similares, detectar patrones emergentes por lote, proveedor o versión de software y señalar reclamaciones con indicios de irregularidad. Calidad y posventa disponen de un cuadro de mando para actuar antes de que un problema acabe en una campaña de revisión.
Para empresas de renting, flotas corporativas y vehículo industrial, analizamos datos de telemática y CAN bus, kilometraje, códigos de avería e histórico de taller para anticipar fallos de batería, frenos o componentes del tren motriz. El gestor de flota sabe qué vehículos intervenir y cuándo, y el sistema puede proponer cita en el taller asociado a través de su DMS.
Desplegamos un asistente basado en LLM y RAG que consulta catálogos de recambios, boletines técnicos, manuales de taller y condiciones comerciales. Los asesores de servicio obtienen diagnósticos orientativos y referencias correctas, y en ventas el asistente atiende consultas web, cualifica leads y agenda pruebas de conducción en el CRM, siempre con supervisión humana y trazabilidad de las respuestas.
Entrenamos modelos que estiman el precio de mercado y el valor residual de cada vehículo a partir de marca, versión, kilometraje, equipamiento, estado, histórico de transacciones y anuncios del mercado. Concesionarios y empresas de renting fijan precios de tasación y remarketing con criterios homogéneos, calculan cuotas con menos incertidumbre y detectan qué stock conviene rotar antes.
Entrenamos modelos con datos de uso, facturación, incidencias técnicas, llamadas al contact center, calidad de servicio percibida y fin de permanencia para estimar la probabilidad de baja de cada cliente y sus motivos principales. El modelo alimenta el CRM con segmentos priorizados y la acción de retención recomendada, de modo que el equipo comercial actúa antes de la portabilidad y mide el efecto de cada campaña.
Los contadores de rendimiento, alarmas y telemetría de estaciones base, OLT, routers y enlaces de transmisión revelan patrones que preceden a una degradación o a una caída. Con modelos de detección de anomalías y correlación de alarmas identificamos la causa raíz probable, reducimos el ruido que llega al NOC y generamos tickets priorizados antes de que el cliente note el problema.
Un agente basado en LLM, conectado al BSS, al CRM y al estado de la red, resuelve consultas de facturación, cambios de tarifa y primeros diagnósticos de avería por chat, app o voz. Comprueba si hay una incidencia masiva en la zona, guía al cliente en el reinicio del router y, si hace falta, abre el ticket con el contexto completo. También asiste a los agentes humanos con resúmenes y respuestas sugeridas.
Cruzamos datos de tráfico y congestión por celda, cobertura, catastro, demografía, demanda comercial y presencia de competidores para priorizar dónde desplegar fibra, densificar la red móvil o ampliar capacidad. Modelos de previsión de tráfico y de adopción estiman la demanda por zona, y un motor de optimización propone planes de inversión que el equipo de ingeniería compara en un visor geográfico.
Muchas visitas de instalación o avería podrían resolverse en remoto o fallan por falta de material o de información. Un modelo predice qué tickets requieren desplazamiento y qué perfil técnico y material necesitan, y un optimizador asigna y enruta las órdenes de trabajo entre técnicos propios y subcontratas. En despliegue, la visión artificial revisa las fotos de obra para validar la calidad de la instalación.
El fraude de suscripción, el bypass de interconexión con SIM box, el uso irregular del roaming o las fugas de ingresos entre red y facturación suelen detectarse tarde con reglas fijas. Analizamos CDR, xDR, datos de alta de clientes y registros de facturación con modelos de detección de anomalías y análisis de grafos para identificar patrones sospechosos, que el equipo de fraude revisa desde una consola a medida.
Combinamos el histórico de reservas y cancelaciones, el pickup, las tarifas de la competencia, los eventos y la conectividad aérea para prever la demanda por fecha, tipología de habitación y canal. Un modelo de pricing recomienda tarifas y restricciones, explica por qué y deja la decisión final al revenue manager, que puede publicarlas desde el RMS o el channel manager que ya utiliza.
Una parte de las reservas no llega a materializarse y eso complica el overbooking y la planificación. Entrenamos modelos que estiman la probabilidad de cancelación o no-show de cada reserva a partir del canal, la antelación, la política tarifaria, el perfil del cliente y el histórico. Con esa señal ajustas el overbooking con más seguridad, diseñas políticas de prepago y priorizas reconfirmaciones.
Un agente conversacional basado en LLM responde en varios idiomas por web, WhatsApp o correo con tu información real: disponibilidad y tarifas del motor de reservas, políticas, servicios y guía del destino. Gestiona peticiones sencillas, como una cuna o un traslado, y cuando la consulta es compleja la pasa a recepción con todo el contexto, dejando claro al cliente que habla con una IA.
Las reseñas en portales de opinión y las encuestas post-estancia contienen información valiosa, pero nadie tiene tiempo de leerlas todas. Con procesamiento del lenguaje natural clasificamos cada comentario por tema, sentimiento y establecimiento, detectamos incidencias recurrentes y generamos borradores de respuesta que el equipo revisa. El resultado es un cuadro de mando de calidad por hotel, departamento y periodo.
Unificamos en una plataforma de datos de cliente las estancias, consumos, interacciones web y respuestas a campañas de cada huésped. Sobre esa visión única, modelos de recomendación y segmentación proponen la oferta, el momento y el canal adecuados: upselling de habitación antes de la llegada, paquetes para repetidores o campañas de temporada baja, que el CRM ejecuta automáticamente.
La ocupación prevista, las llegadas y salidas y la duración de las estancias determinan cuántas camareras de pisos, técnicos o personal de alimentos y bebidas necesitas cada día. Un modelo de previsión conectado al PMS genera cuadrantes recomendados y listas de limpieza priorizadas, y en alquiler vacacional optimiza las rutas del equipo de limpieza entre apartamentos según los horarios de entrada y salida.
Combinamos índices de vegetación como el NDVI, obtenidos de imágenes Sentinel o de dron, con datos de sondas de humedad, estaciones agroclimáticas y mapas de suelo. Los modelos detectan zonas con estrés hídrico o nutricional y generan mapas de prescripción para riego, fertilización o tratamientos variables, exportables a la maquinaria. El técnico consulta una aplicación sencilla con alertas por parcela y decide con información actualizada, no solo con la visita de campo.
Entrenamos modelos que estiman el volumen y la fecha de cosecha por parcela o variedad a partir del histórico de producción, la meteorología, la fenología, los índices de satélite y los conteos en campo, que pueden automatizarse con visión artificial. La previsión se actualiza a lo largo de la campaña con intervalos de confianza. Cooperativas e industrias la usan para planificar mano de obra, recepción, capacidad de almacén y compromisos con la distribución.
En centrales hortofrutícolas y plantas de procesado instalamos cámaras RGB o hiperespectrales sobre las líneas y entrenamos modelos de visión artificial que clasifican por calibre, color y madurez, y detectan golpes, podredumbres, cuerpos extraños o defectos de envasado y etiquetado. El sistema actúa sobre el clasificador o rechaza la unidad, y registra cada lote para la trazabilidad. Se ajusta a tus propias categorías comerciales, no a un estándar genérico.
En la industria alimentaria y de bebidas combinamos la previsión de demanda por referencia y cliente con modelos de optimización que planifican la producción teniendo en cuenta caducidades, cambios de formato, limpiezas, capacidad de las líneas y disponibilidad de materia prima. El planificador recibe una propuesta de secuencia que puede ajustar y simular antes de enviarla al ERP o al MES. Es especialmente útil en frescos con vida útil corta y demanda variable.
Analizamos datos de sensores y del SCADA en equipos críticos como pasteurizadores, autoclaves, cámaras de frío, envasadoras o molinos para detectar anomalías antes de que provoquen paradas o pérdidas de producto. Con esos mismos datos construimos soft sensors que estiman en tiempo real variables de calidad, como la humedad o los grados Brix, para ajustar el proceso sin esperar al laboratorio. Las alertas llegan a los equipos de mantenimiento y calidad.
Desplegamos asistentes basados en LLM con RAG sobre tus procedimientos, especificaciones de cliente, referenciales como IFS o BRCGS y registros de calidad. Responden dudas del personal, ayudan a preparar auditorías y extraen datos de albaranes, certificados y análisis de proveedores para cargarlos en el sistema de trazabilidad. Cada respuesta cita el documento de origen y la información sensible no sale de tu entorno cloud.
Entrenamos modelos de machine learning con tus obras cerradas, bancos de precios, mediciones y costes reales por partida para estimar el coste de una nueva obra o licitación desde fases tempranas. El modelo señala las partidas con mayor riesgo de desviación y explica qué variables pesan más, como tipología, ubicación o plazo. Tu departamento de estudios lo usa como segunda opinión antes de cerrar la oferta.
Comparamos fotos de obra, capturas 360° y nubes de puntos tomadas con dron o escáner láser con el modelo BIM planificado. La visión artificial reconoce los elementos ejecutados, como forjados, tabiquería o instalaciones, y calcula el avance real por zona y partida. El jefe de obra ve qué tajos van por detrás del planning y producción dispone de datos objetivos para certificar.
Analizamos en tiempo real las imágenes de las cámaras de obra para detectar la ausencia de casco, chaleco o arnés y la presencia de personas en zonas de exclusión de maquinaria o bajo cargas suspendidas. El sistema avisa al recurso preventivo y genera un registro de incidencias para el plan de seguridad y salud. Se diseña conforme al RGPD, sin reconocimiento facial ni identificación de trabajadores.
Un asistente basado en IA generativa y RAG que consulta tus pliegos, contratos con subcontratas, memorias de proyecto, el Código Técnico de la Edificación y la documentación de calidad. Responde citando la fuente, extrae requisitos, plazos y penalizaciones de cada pliego y ayuda a preparar memorias técnicas de licitación. Se despliega en tu nube, con control de accesos por obra y departamento.
Para gestoras de activos y empresas de facility management, combinamos el histórico de órdenes de trabajo del CAFM con datos del BMS y de sensores IoT de climatización, ascensores o grupos de bombeo. Los modelos anticipan averías y priorizan intervenciones según criticidad y coste, y un módulo de optimización ajusta las consignas de climatización para reducir el consumo sin perder confort.
Construimos modelos de valoración automática (AVM) que combinan tus transacciones y tasaciones con datos de mercado, catastro, entorno y características del inmueble para estimar precio de venta o renta con su intervalo de confianza. Para promotoras, añadimos una previsión de absorción por producto y ubicación que apoya la compra de suelo, el mix de tipologías y el ritmo de comercialización.
Un asistente disponible a cualquier hora que resuelve dudas usando solo los materiales de la asignatura o del curso corporativo: apuntes, vídeos transcritos, guías docentes y bibliografía. Con RAG, cada respuesta cita su fuente, y el tutor puede configurarse para guiar con preguntas en lugar de dar la solución. El docente ve qué se pregunta más y detecta los conceptos que más cuestan.
Combinamos datos del LMS, como accesos, entregas y participación en foros, con el expediente del SIS y variables de matrícula para estimar semana a semana el riesgo de abandono de cada estudiante. El modelo explica qué factores pesan en cada caso y alimenta un panel para tutores y servicios de orientación, que deciden cómo y cuándo intervenir. La predicción orienta, nunca etiqueta.
Un sistema que analiza entregas escritas o ejercicios frente a la rúbrica definida por el docente y propone comentarios de mejora y una valoración orientativa por criterio. El profesor revisa, edita y firma cada evaluación: la IA no califica sola, en coherencia con el tratamiento de alto riesgo que el AI Act da a la evaluación de estudiantes. También revela errores frecuentes en el grupo.
Un asistente conversacional en la web, el campus virtual o WhatsApp que resuelve consultas sobre matrícula, plazos, becas, convalidaciones o certificados a partir de la normativa del centro y, con autenticación, del estado del expediente en el SIS. Cuando la consulta es compleja, abre un ticket con todo el contexto para el personal de secretaría, integrado con tu CRM y tu gestor de incidencias.
Para escuelas de negocio, universidades privadas y centros de formación, analizamos el histórico de leads del CRM, la interacción con campañas y eventos y las solicitudes de admisión para estimar la probabilidad de matrícula por candidato y programa. Admisiones prioriza su tiempo y marketing ajusta la inversión por canal. El modelo no decide admisiones: solo ordena el trabajo comercial.
Cuadrar cada curso la disponibilidad del profesorado, la capacidad de aulas y laboratorios, los itinerarios de optativas y las reglas de dedicación docente es un problema combinatorio que suele resolverse a mano. Con optimización matemática generamos propuestas de horario válidas, comparamos escenarios y permitimos ajustes manuales antes de publicar el resultado en tu sistema académico.
Un asistente en la web municipal, la sede electrónica o WhatsApp que responde sobre trámites, requisitos, tasas y plazos consultando solo información oficial del organismo: ordenanzas, catálogo de procedimientos y preguntas frecuentes. Cada respuesta cita su fuente, deriva a un empleado público cuando hace falta y cumple los requisitos de accesibilidad. Puede atender en castellano y en las lenguas cooficiales.
Las solicitudes que entran por registro electrónico se clasifican por procedimiento, se extraen datos clave como NIF, importes o referencias catastrales y se comprueba si falta documentación obligatoria. El tramitador recibe el expediente preparado en su gestor, con una propuesta de requerimiento de subsanación cuando procede, y siempre valida antes de firmar. Nada se resuelve sin intervención humana.
A partir de los datos del expediente, las plantillas del organismo y la normativa aplicable, un agente de IA generativa redacta borradores de informes técnicos, propuestas de resolución o respuestas a alegaciones. Trabaja con acceso controlado a tus fuentes, indica en qué documento se apoya cada párrafo y deja siempre la revisión, la decisión y la firma en manos del personal competente.
Modelos de machine learning que cruzan datos tributarios, de subvenciones, licencias o consumos para detectar patrones anómalos y ordenar qué expedientes merecen una inspección o una revisión más detallada. El resultado es una lista priorizada con los factores que explican cada caso, nunca una sanción automática: el inspector decide. Documentamos el modelo y evaluamos sesgos para garantizar un trato equitativo.
Con datos de sensores, padrón, incidencias ciudadanas y fuentes abiertas, predecimos la demanda de servicios municipales y optimizamos las rutas de recogida de residuos, limpieza viaria o mantenimiento del alumbrado y la vía pública. Un cuadro de mando permite a los responsables comparar escenarios, planificar recursos y publicar indicadores en el portal de datos abiertos.
Integramos padrón, tributos, contabilidad, registro y gestión de expedientes en una plataforma de datos gobernada, con catálogo, controles de calidad y trazabilidad, desplegada en cloud o en tu centro de proceso de datos según la categoría ENS del sistema. Sobre ella desarrollamos cuadros de mando, API para interoperar con otras administraciones y conjuntos de datos abiertos para tu portal de transparencia.
Revisar contratos de terceros frente a los criterios del despacho o del cliente es lento y poco homogéneo. Un sistema basado en LLM compara cada cláusula con tu playbook de posiciones aceptables, señala desviaciones y riesgos, propone redacciones alternativas desde tus modelos y genera el cuadro de comentarios. El abogado revisa, ajusta y decide desde Word, sin cambiar de herramienta.
Los abogados pierden tiempo buscando dictámenes, escritos y modelos que ya existen. Indexamos el gestor documental respetando los permisos de cada usuario y asunto, y un asistente con RAG responde en lenguaje natural citando el documento y el párrafo exactos. Si las licencias lo permiten, combina el conocimiento interno con tus bases de datos de legislación y jurisprudencia, y cada afirmación se verifica con un clic.
En una due diligence o una auditoría de contratos hay que revisar cientos de documentos del data room en plazos muy cortos. Aplicamos NLP y LLM para clasificar la documentación, extraer cláusulas clave como cambio de control, exclusividad, penalizaciones o duración, y detectar ausencias o anomalías. El equipo trabaja sobre una tabla de hallazgos enlazada a cada documento y centra su criterio en los riesgos relevantes.
Las notificaciones judiciales de LexNET y las administrativas de la DEHú, como requerimientos de Hacienda o de la Seguridad Social, deben leerse, asignarse y agendarse sin errores: un plazo vencido no tiene arreglo. Una solución a medida procesa cada notificación recibida, identifica el procedimiento y el tipo de resolución con NLP, propone el plazo y lo registra en el expediente y la agenda del responsable, que lo confirma.
Los departamentos de cumplimiento deben seguir los cambios en el BOE, el DOUE y los reguladores sectoriales y trasladarlos a políticas y controles. Un agente basado en LLM revisa a diario las nuevas publicaciones, filtra las que afectan a tu actividad, resume el cambio y propone qué políticas, procedimientos o controles del mapa de riesgos habría que revisar. El responsable de compliance valida y asigna las tareas.
Bancos, aseguradoras y despachos que gestionan miles de demandas similares necesitan saber qué casos defender, cuáles transigir y cuánto provisionar. Clasificamos cada demanda con NLP por materia, pretensión y juzgado, y entrenamos modelos con el histórico de resoluciones y costes para estimar probabilidad de condena, duración y coste esperado. Los abogados deciden la estrategia con esa información y la dirección financiera ajusta provisiones con criterio.
Un modelo de NLP analiza CV y perfiles, extrae experiencia, formación y competencias y los compara con los requisitos de la oferta mediante embeddings semánticos, más allá de las palabras clave. El reclutador recibe una lista ordenada con la justificación de cada ajuste y decide a quién entrevistar. En ETT y consultoras, además, reactiva candidatos de tu base de datos. Auditamos los sesgos periódicamente.
Combinamos datos del HRIS, como antigüedad, movilidad, formación, evaluaciones y compensación frente a mercado, con encuestas de clima para estimar el riesgo de salida por colectivo o equipo. El modelo identifica los factores que más influyen, como la falta de promoción o la carga de trabajo, y ayuda a diseñar planes de retención. Trabajamos con datos agregados y seudonimizados siempre que es posible.
Un asistente interno en Teams, Slack o el portal del empleado que responde con RAG sobre el convenio colectivo, las políticas de vacaciones y teletrabajo, los beneficios sociales o las dudas de nómina, citando el documento de origen. Con autenticación, consulta datos personales como los días de vacaciones pendientes en el HRIS y, si no puede resolver, abre un caso a RR. HH. con todo el contexto.
Para plantas, retail, logística, hostelería o ETT, predecimos la demanda de personal por centro, franja y perfil a partir de ventas, producción, estacionalidad y absentismo histórico. Un motor de optimización genera cuadrantes que respetan convenio, descansos, competencias y preferencias, y propone la contratación temporal necesaria. Los responsables revisan y ajustan cada cuadrante antes de publicarlo.
Construimos el mapa de competencias de la organización extrayendo habilidades de descripciones de puesto, evaluaciones, formación realizada y proyectos, con modelos de lenguaje y taxonomías como ESCO. Con él detectamos brechas frente a las necesidades futuras, recomendamos formación personalizada y facilitamos la movilidad interna al sugerir candidatos internos para nuevas posiciones antes de salir al mercado.
Unificamos en una plataforma de datos el ATS, el HRIS, la nómina, el control horario y la formación, con un modelo de datos común y accesos por rol. Sobre ella desarrollamos cuadros de mando de plantilla, absentismo, brecha salarial y embudo de selección, y automatizamos informes recurrentes como el registro retributivo. Todo el tratamiento se diseña conforme al RGPD y con trazabilidad.
Integramos tracking data óptico o GPS con los eventos de partido para calcular métricas avanzadas como expected goals, expected threat, presión, líneas de pase, estructuras defensivas y esfuerzos a alta intensidad. Con machine learning detectamos patrones tácticos propios y del rival, y los presentamos en paneles con clips enlazados al vídeo. El cuerpo técnico y los analistas preparan partidos y evalúan entrenamientos con información objetiva y rápida de consultar.
Normalizamos estadísticas de distintas ligas y categorías para hacerlas comparables y construimos modelos que estiman el rendimiento esperado de un jugador en tu contexto competitivo. Un buscador de perfiles similares, basado en embeddings de estilo de juego, propone alternativas a un objetivo de fichaje o a un jugador que sale. Los informes de los ojeadores se incorporan con NLP para combinar criterio experto y datos en una misma herramienta.
Cruzamos datos de GPS y wearables, carga interna y externa, cuestionarios de bienestar, historial médico y calendario de competición para modelar el riesgo de sobrecarga de cada deportista. El sistema avisa cuando la carga se aleja de su rango habitual y ayuda a planificar sesiones y rotaciones. Es una herramienta de apoyo para preparadores y servicios médicos, que toman la decisión final, y trata los datos de salud con las garantías del RGPD.
Entrenamos modelos de previsión de asistencia y de demanda de entradas con el rival, el horario, el día de la semana, la clasificación, la meteorología, el histórico de ventas y el comportamiento de los abonados. A partir de ellos proponemos precios por zona y momento de venta, y estimamos qué abonos se liberarán para reventa oficial. Las propuestas se conectan con la plataforma de ticketing y el equipo comercial fija límites y reglas de precio.
Combinamos visión artificial sobre la señal de vídeo con los datos de eventos para detectar jugadas clave y generar resúmenes y clips en minutos, recortados para cada red social. Un LLM redacta crónicas, previas y fichas estadísticas a partir de los datos del partido, en varios idiomas, que el equipo de comunicación revisa antes de publicar. Todo respeta los derechos audiovisuales y de imagen que correspondan al club o a la competición.
Unificamos datos de socios, ticketing, tienda online, app y redes en una visión única del aficionado. Sobre ella entrenamos modelos de propensión para renovación de abonos, compra de camisetas o experiencias VIP, que alimentan campañas personalizadas; en gimnasios y centros deportivos, los mismos modelos anticipan bajas de socios. Un asistente basado en LLM resuelve dudas sobre entradas, accesos y servicios, y deriva a una persona cuando hace falta.
Implantamos asistentes basados en LLM integrados en el CMS que generan titulares alternativos, resúmenes, versiones para redes y newsletter, adaptaciones SEO y traducciones a partir de la pieza original. Se alimentan con tu libro de estilo y ejemplos propios, y cada propuesta queda marcada como generada hasta que un editor la revisa y aprueba. Así el equipo gana tiempo en tareas mecánicas sin perder el control editorial ni la voz de la marca.
Los archivos de noticias, fotografías y vídeos suelen estar mal etiquetados y son difíciles de explotar. Indexamos textos, imágenes y transcripciones con embeddings y modelos multimodales, y construimos un buscador semántico y un asistente RAG que responde citando los documentos del archivo. Periodistas y creativos encuentran contexto, antecedentes y material reutilizable en segundos, y el etiquetado automático facilita la licencia y la monetización de contenidos.
Construimos recomendadores de contenido que combinan comportamiento de lectura, temas, recencia y contexto del usuario, respetando el consentimiento registrado en tu CMP. Se aplican a la portada, a los módulos de artículos relacionados, a las newsletters y a las notificaciones push. Incorporamos reglas editoriales que garantizan diversidad y evitan burbujas, de modo que la personalización complemente la jerarquía informativa en lugar de sustituirla.
Con datos de navegación, frecuencia de visita, registro, uso de newsletters e historial de pagos, entrenamos modelos de propensión que estiman qué usuarios están cerca de suscribirse y qué suscriptores tienen riesgo de baja. El muro de pago dinámico decide cuándo mostrar la oferta y el CRM lanza acciones de retención personalizadas. Los modelos se explican con variables comprensibles para que el equipo de negocio confíe en ellos.
Combinamos inversión por canal, impresiones, ventas o conversiones, estacionalidad y factores externos en modelos bayesianos de marketing mix modeling, complementados con atribución basada en datos para los canales digitales. El resultado es una estimación de la contribución de cada canal y de sus rendimientos decrecientes, que permite simular escenarios de reparto de presupuesto. Es un enfoque que no depende de cookies y encaja con una medición respetuosa con la privacidad.
Desplegamos agentes que recogen menciones en redes, comentarios, reseñas y conversaciones de atención al cliente, las clasifican por tema, sentimiento y urgencia y generan informes periódicos para la marca o la agencia. También automatizan el análisis de campañas: consultan las plataformas publicitarias y de analítica, detectan anomalías y redactan un resumen con recomendaciones que el equipo revisa. Todo se conecta por API y deja trazabilidad de cada consulta.
Entrenamos modelos con el histórico de tickets del TPV por local, canal y franja de quince minutos, junto a meteorología, calendario laboral y escolar, eventos cercanos y promociones. El resultado es una previsión de comensales y de ventas por plato para los próximos días, que se actualiza a diario y se muestra al gerente en un panel sencillo, con alertas cuando algo se sale de lo habitual.
A partir de la previsión de ventas por plato y del escandallo de cada receta calculamos cuánto preparar en cada turno y qué cantidad pedir de cada ingrediente, teniendo en cuenta stock, caducidades, lotes mínimos y plazos de proveedor. Las propuestas de pedido llegan al ERP o a la central de compras para su validación, y el sistema aprende de las desviaciones reales.
Una cámara sobre los cubos de desperdicio y una báscula identifican qué alimentos se tiran, cuánto y en qué momento, sin que el personal tenga que registrarlo a mano. En el pase, la visión artificial puede verificar que el plato cumple el estándar de emplatado y ración de la marca. Las cámaras se orientan solo a alimentos y bandejas, sin identificar a personas.
Con la previsión de comensales por franja, las productividades por puesto y las restricciones de convenio, contratos y disponibilidad, un motor de optimización propone cuadrantes semanales para sala, cocina y reparto. El gerente los ajusta en su herramienta de turnos, y el sistema compara después las horas planificadas con las ventas reales para mejorar la siguiente planificación.
Un asistente basado en LLM atiende reservas, pedidos para llevar y preguntas frecuentes por web, WhatsApp o teléfono con voz, conectado a tu sistema de reservas y a la carta real, incluida la información de alérgenos validada por tu equipo. Confirma disponibilidad, sugiere complementos y deriva al personal lo que no puede resolver. También genera descripciones de platos para las plataformas de delivery.
Unificamos en una plataforma de datos las ventas del TPV, los pedidos de delivery con sus comisiones, los escandallos y los costes de compra. Con esa base analizamos la popularidad y el margen de cada plato por local y canal, identificamos combinaciones que se piden juntas y simulamos cambios de carta o de precio antes de aplicarlos en toda la red.
Entrenamos redes neuronales con C-scans de ultrasonidos, radiografías digitales y tomografías de piezas metálicas y de material compuesto para detectar y clasificar porosidad, delaminaciones, inclusiones o grietas. El sistema no sustituye al inspector certificado: prioriza las zonas sospechosas, propone una clasificación explicada y registra la decisión final, lo que reduce la carga repetitiva y la variabilidad entre inspectores.
Explotamos datos de sistemas de monitorización de salud y uso, registros de vuelo, informes técnicos y órdenes de trabajo del sistema de mantenimiento para estimar la vida útil remanente de componentes y detectar degradaciones en motores, trenes de aterrizaje o sistemas hidráulicos. Ingeniería de mantenimiento recibe alertas explicadas y puede ajustar la planificación de revisiones dentro del programa aprobado.
Desarrollamos modelos de detección de objetos, segmentación y detección de cambios sobre imágenes ópticas, multiespectrales y radar SAR procedentes de satélites, aviones o drones. Se aplican a vigilancia de infraestructuras, monitorización territorial, apoyo a la inteligencia geoespacial o evaluación de daños, y entregan capas georreferenciadas que los analistas revisan y validan en su herramienta GIS habitual.
En procesos como curado en autoclave, encintado automático, mecanizado de titanio o remachado, correlacionamos parámetros de máquina y sensores con los resultados de inspección para detectar desviaciones antes de producir no conformidades. Además, automatizamos con visión artificial la verificación de fijaciones, sellantes y marcajes, y lo vinculamos todo al registro digital de cada pieza, en línea con la trazabilidad que exige EN 9100.
Desplegamos un asistente basado en LLM y RAG, alojado en tu infraestructura o en nube soberana, que consulta manuales de mantenimiento, directivas de aeronavegabilidad, boletines de servicio, especificaciones de programa y normativa. Ingenieros y técnicos obtienen respuestas con cita exacta a la fuente, comparan revisiones de documentos y generan borradores de informes técnicos que siempre valida un responsable humano.
Las cadenas de suministro aeroespaciales combinan plazos de aprovisionamiento muy largos, proveedores únicos y piezas de alto valor. Construimos modelos que prevén retrasos de proveedores y necesidades de repuestos rotables, y herramientas de optimización que ayudan a dimensionar el stock, secuenciar la producción y simular el impacto de un retraso en los hitos del programa, integradas con ERP y MRP.
Combinamos posiciones AIS, histórico de escalas, meteorología y oceanografía, congestión en puertos previos y comportamiento de cada naviera para estimar la hora real de llegada con varios días de antelación. La autoridad portuaria y la terminal usan la predicción para planificar la línea de atraque, prácticos, amarradores, remolcadores y turnos de estiba, y la previsión se recalcula ante cualquier cambio.
Desarrollamos motores de optimización que asignan atraques y grúas de muelle según la ETA prevista, y posiciones en patio según la fecha y el modo de salida que un modelo de machine learning estima para cada contenedor. El planificador de la terminal obtiene propuestas orientadas a reducir remociones y desplazamientos, las ajusta si lo necesita y las publica directamente en el TOS.
A partir de datos de sensores embarcados, informes de mediodía, meteorología y estado del casco, entrenamos modelos de rendimiento de cada buque que estiman el consumo según velocidad, asiento y condiciones de mar. Con ellos recomendamos velocidad y ruta para cumplir la llegada acordada con el menor consumo, detectamos cuándo conviene limpiar el casco y simplificamos los informes de emisiones para MRV y EU ETS.
Instalamos o aprovechamos cámaras en accesos, grúas y muelles para leer automáticamente matrículas, códigos de contenedor ISO 6346 y etiquetas IMDG de mercancías peligrosas, detectar daños en contenedores y supervisar zonas de riesgo para las personas. La información se vuelca al TOS y al sistema de control de accesos, lo que agiliza el paso de camiones y deja registro gráfico de cada movimiento.
Analizamos datos del PLC de grúas STS, RTG y carretillas pórtico, así como de motores principales y auxiliares de los buques: vibraciones, temperaturas, consumos, alarmas y órdenes de trabajo históricas. Los modelos detectan anomalías y anticipan fallos en componentes críticos, y el equipo técnico recibe alertas priorizadas para intervenir en ventanas sin operación o en la próxima escala.
Un agente basado en LLM extrae y valida automáticamente la información de manifiestos, conocimientos de embarque, declaraciones de mercancías peligrosas y solicitudes de escala, detecta incoherencias y prepara los datos para el PCS y la ventanilla única marítima. También responde a consignatarios y transportistas sobre el estado de su contenedor o buque consultando el TOS en tiempo real.
Para productos sin histórico, entrenamos modelos que aprenden de referencias parecidas de temporadas anteriores mediante atributos como familia, tejido, color, precio o silueta, e incluso la imagen del producto convertida en embeddings. El modelo estima la demanda esperada por canal y región antes de lanzar la orden de compra, y se recalibra con las primeras semanas de venta. Producto y compras lo usan para dimensionar pedidos y decidir reposiciones.
Calculamos curvas de tallas específicas por tienda, región y tipo de producto a partir de las ventas reales, corrigiendo el efecto de las roturas que ocultan la demanda. Con esa información, un algoritmo de optimización reparte la compra inicial y las reposiciones entre almacén, tiendas y canal online, teniendo en cuenta el tamaño del lineal y los mínimos de exposición. Las propuestas se envían al ERP o al sistema de distribución.
Un modelo de elasticidad por producto y tienda estima cómo responde la venta a cada nivel de descuento según el momento de la temporada, el stock restante y el comportamiento de productos similares. El motor de markdown propone cuándo y cuánto rebajar para liquidar la temporada con el mejor margen posible, respetando la política comercial de la marca. El equipo comercial compara escenarios y valida las propuestas antes de aplicarlas.
En fábrica o en el control de calidad del proveedor, instalamos cámaras sobre la línea de tejido o de inspección de prenda y entrenamos modelos de visión artificial que detectan manchas, roturas, fallos de tejido, tonos fuera de tolerancia o costuras incorrectas. Cada defecto se registra con imagen, posición y lote, lo que alimenta la trazabilidad y permite analizar la causa raíz cruzándolo con los datos de proceso.
Automatizamos la creación de contenido para e-commerce y marketplaces: extracción de atributos desde la imagen, descripciones con el tono de la marca en varios idiomas, etiquetado para búsqueda y filtros, y apoyo a la producción visual con fondos o variantes de color generados. Todo se integra con el PIM y el DAM y pasa por revisión humana, con especial cuidado en composición, cuidados y derechos de imagen de modelos y fotógrafos.
Construimos un recomendador de talla que combina las tablas de medidas de cada prenda, el historial de compras y devoluciones del cliente y los motivos de devolución declarados. El modelo sugiere la talla con más probabilidad de ajuste en la ficha de producto y detecta prendas cuyo patronaje genera devoluciones sistemáticas, información que vuelve al equipo de diseño. Se implementa como API en tu e-commerce y cumpliendo el RGPD.
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