Logística portuaria, Barcelona
Reducción del 32% en tiempos de clasificación de contenedores tras integrar visión por computador en la terminal.
Clínica veterinaria, Eixample
Modelo de triaje automático que prioriza casos urgentes. Tiempo de respuesta medio: 4 minutos menos que el protocolo anterior.
Cadena de restauración, Gràcia
Previsión de demanda semanal con un margen de error inferior al 6%, lo que eliminó el 18% del desperdicio alimentario.
Servicios de Artificial Intelligence en Barcelona
Diseñamos, entrenamos y desplegamos modelos de inteligencia artificial que resuelven problemas concretos de negocio. Sin promesas vagas: datos reales, resultados medibles.
Dónde operamos y qué resolvemos
Trabajamos con empresas del área metropolitana de Barcelona y del corredor mediterráneo. Cada proyecto empieza con una sesión de diagnóstico presencial en nuestras oficinas del barrio Gótico o en las instalaciones del cliente.
Nos especializamos en tres verticales: logística y cadena de suministro, salud y bienestar animal, y comercio minorista. Si tu sector no aparece aquí, escríbenos igualmente. Hemos trabajado con despachos de arquitectura, cooperativas agrícolas y un fabricante de instrumentos musicales.
Diagnóstico de viabilidad IA
Auditoría de datos
Revisamos la calidad, volumen y estructura de los datos que ya tienes. Muchas empresas descubren que poseen información suficiente para entrenar un primer modelo, pero la almacenan en formatos dispersos. Nuestro informe incluye un mapa de fuentes y un plan de limpieza.
Análisis de procesos
Identificamos qué tareas repetitivas consumen más horas y cuáles admiten automatización parcial o total. No todo requiere un modelo de deep learning: a veces basta con reglas bien diseñadas.
Un distribuidor farmacéutico ahorró 14 horas semanales solo reorganizando su pipeline de datos.Estimación de retorno
Calculamos el coste del proyecto frente al ahorro o ingreso esperado en 12 meses. Si las cifras no cuadran, lo decimos. Preferimos un cliente informado a un proyecto que no genere valor.
Ruta de trabajo habitual
Cada proyecto sigue un camino adaptable, pero estas son las fases que solemos recorrer desde la primera reunión hasta la puesta en producción.
Sesión inicial
90 minutos presenciales para entender el negocio, los datos disponibles y las expectativas. Sin coste.
Propuesta técnica
Documento con alcance, tecnologías propuestas, calendario y presupuesto cerrado. Entrega en 5 días laborables.
Prototipo funcional
Modelo mínimo viable entrenado con datos reales. Lo probamos juntos antes de invertir en escala.
Despliegue y soporte
Integración en tu infraestructura, monitorización continua y reentrenamiento cuando los datos evolucionen.
Por qué el contexto local importa
Un modelo entrenado con datos de consumo de Múnich no predice bien la demanda de un restaurante en el Born. Los patrones estacionales, los festivos locales, las dinámicas de turismo y el calendario de eventos de Barcelona influyen directamente en la precisión de cualquier sistema predictivo.
Nuestro equipo vive y trabaja aquí. Conocemos el tejido empresarial de Cataluña, sus regulaciones sectoriales y las particularidades del mercado ibérico. Eso se traduce en modelos que funcionan desde el primer mes, no después de seis meses de ajustes.
Colaboramos con el ecosistema tech de la ciudad: asistimos a meetups en el Pier01, participamos en programas de la Barcelona Supercomputing Center y mantenemos contacto con investigadores de la UPC y la UPF.
Mapa de capacidades técnicas
| Capacidad | Tecnologías | Caso de uso típico |
|---|---|---|
| Visión por computador | PyTorch, OpenCV, YOLO v8 | Control de calidad en línea de producción, lectura automática de albaranes |
| Procesamiento de lenguaje natural | Transformers, spaCy, modelos propios fine-tuned | Clasificación de tickets de soporte, extracción de cláusulas contractuales |
| Series temporales y predicción | Prophet, LightGBM, redes LSTM | Previsión de demanda, planificación de inventario, detección de anomalías |
| Sistemas de recomendación | Filtrado colaborativo, embeddings, A/B testing | Personalización de catálogo en ecommerce, sugerencia de menús |
| Automatización de flujos | Airflow, FastAPI, Docker, Kubernetes | Pipelines de datos en tiempo real, orquestación de microservicios IA |
Lo que dicen quienes han trabajado con nosotros
Nos ayudaron a montar un sistema de detección de defectos en piezas cerámicas. El modelo alcanzó un 94% de precisión en la segunda iteración, y el equipo de fábrica lo adoptó sin resistencia porque la interfaz era muy clara.Directora de operaciones, fabricante cerámico en Castellón
Lo que más valoré fue la honestidad durante el diagnóstico. Descartaron dos de las cinco ideas que les propuse porque no tenían suficiente base de datos para funcionar bien. Eso nos ahorró meses y dinero.Fundador de una startup de movilidad en Barcelona
¿Tienes un problema que podría resolverse con datos?
La sesión de diagnóstico inicial es gratuita y sin compromiso. Nos reunimos, escuchamos y, si vemos encaje, preparamos una propuesta en cinco días.
Preguntas frecuentes
¿Qué volumen de datos necesito para empezar?
Depende del problema. Para un modelo de clasificación de imágenes, solemos pedir al menos 500 muestras etiquetadas por categoría. Para series temporales, un mínimo de 12 meses de histórico con granularidad diaria. Si no llegas a esos umbrales, podemos explorar técnicas de data augmentation o transfer learning para compensar.
¿Cuánto dura un proyecto típico?
Un prototipo funcional suele estar listo en 4 a 6 semanas. La fase de producción, incluyendo integración con sistemas existentes y pruebas de carga, añade entre 3 y 8 semanas según la complejidad de la infraestructura del cliente.
¿Trabajáis solo con grandes empresas?
No. Hemos trabajado con equipos de tres personas y con departamentos de más de doscientas. Lo relevante es que exista un problema claro y datos para abordarlo. Las pymes suelen beneficiarse mucho de la IA porque los márgenes de mejora son proporcionalmente mayores.
¿Qué pasa después de la entrega?
Ofrecemos contratos de mantenimiento mensual que incluyen monitorización del rendimiento del modelo, reentrenamiento periódico y soporte técnico. También formamos al equipo interno para que pueda operar el sistema de forma autónoma si lo prefiere.
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Última actualización: enero de 2026.
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Los resultados descritos en casos de éxito corresponden a proyectos reales, pero cada implementación depende de las condiciones específicas del cliente. No garantizamos resultados idénticos en contextos diferentes. Las marcas y tecnologías mencionadas pertenecen a sus respectivos propietarios.