52% → 85%
capacidad usada por camión
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Desde 2022 ponemos modelos de inteligencia artificial en producción en crédito, logística, ventas y contabilidad. Los construimos a la medida de sus datos y los integramos a los sistemas que su negocio ya usa.
Evaluación de la infraestructura de datos, estudio de viabilidad, selección de técnicas y hoja de ruta de integración según su negocio.
Predicción de demanda y ventas, riesgo de crédito, planificación, detección de anomalías: entrenados con sus datos y medidos contra su realidad.
Módulos de IA dentro de los sistemas que ya usa, con evaluación del rendimiento de modelos existentes y mantenimiento continuo.
Procesos intensivos en trabajo manual —clasificación de documentos, conciliaciones, respuestas frecuentes— ejecutados por modelos con revisión humana donde importa.
Chatbots y asistentes con flujos de conversación diseñados, análisis de texto, extracción de información y traducción.
Generación y resumen de texto, procesamiento de imágenes y documentos, y componentes generativos dentro de productos existentes, con controles de calidad.
52% → 85%
capacidad usada por camión
−19%
cartera perdida
+4.8%
en ventas con IA
97%
precisión en predicción de ventas a 2–4 meses
−70%
riesgos fiscales no previstos
“Gracias al modelo de IA desarrollado por Ciancoders, ahora nuestro equipo comercial trabaja con metas mucho más claras y realistas. Lo que antes era intuición, hoy es análisis concreto.”
Un proyecto de IA empieza en Intent: qué decisión se quiere mejorar, con qué datos existen hoy y cómo se medirá el resultado. Sin eso, un modelo preciso puede resolver el problema equivocado.
En Foundation evaluamos la calidad y disponibilidad de los datos y decidimos si conviene un modelo a la medida, un servicio existente o ninguno. En Build entrenamos y evaluamos contra datos reales; en Verify comparamos con la línea base del negocio antes de desplegar.
En Operate el modelo se monitorea: los datos cambian y los modelos se degradan. Por eso nuestros casos incluyen re-entrenamiento y observabilidad, no solo un lanzamiento.
Depende del problema. En la consultoría inicial evaluamos qué datos existen, su calidad y si alcanzan; a veces la primera fase es ordenar la captura de datos, no entrenar un modelo.
Lo que convenga al problema: modelos entrenados con sus datos cuando la decisión es específica de su negocio, y modelos o servicios existentes cuando resuelven bien una tarea general. La decisión y sus razones quedan documentadas.
Contra la línea base del negocio antes del modelo: cartera perdida, utilización de camiones, ventas, horas de trabajo. Los casos publicados muestran esas cifras.
No. Sus datos se usan solo para su proyecto, bajo acuerdo de confidencialidad, y las herramientas de IA que empleamos operan con acuerdos de uso profesional.
Empecemos por esa decisión.
Cuéntenos qué quiere resolver. Le ayudaremos a determinar si debe construir, rescatar, ampliar su equipo o tomar otro camino.
30 minutos · Sin compromiso · Español o inglés