Lo que ofrecemos
Estrategia de IA
Desarrollamos una hoja de ruta digital para la entrega de la solución, con el fin de estructurar tu enfoque de innovación digital. Eso fortalece tu posición en las conversaciones con inversionistas y sirve de guía interna para el equipo.
Gestión del cambio
En lugar de fijar y planear una meta de negocio táctica o estratégica, el personal de ventas necesita colaborar con matemáticos para descubrir qué les interesa realmente a los clientes. La ideación no solo define las estructuras organizativas del desarrollo del MVP, sino también la distribución de tareas en la empresa transformada, que es lo que hará que los beneficios de negocio se materialicen.
Automatización
Los datos ya existentes pueden usarse para tener más control sobre todos los procesos relacionados, minimizar el riesgo correspondiente y maximizar la eficiencia. El aprendizaje basado en datos, la automatización y la generación de gemelos digitales siempre desempeñan un papel crucial.
Desarrollo de productos digitales de IA
Trabajamos contigo para desarrollar una idea innovadora y técnicamente realista y convertirla, de principio a fin, en un producto escalable, con base en una hoja de ruta de producto a la medida y usando todo tipo de deep tech.
De la ideación al MVP, con base en datos
Acompañamos a nuestros clientes desde la detección del USP y la validación técnica de la idea hasta los talleres de event storming, la generación de prototipos y el diseño de UI.
Desarrollamos una hoja de ruta digital para la entrega de la solución, con el fin de estructurar tu enfoque de innovación digital. Eso fortalece tu posición en las conversaciones con inversionistas y sirve de guía interna para el equipo.
Respaldamos tu propuesta de valor y tu customer journey con estructuras de información e interacciones digitales, diseñamos una arquitectura de solución y la integramos en tu cadena de producción de valor. Según el tamaño del proyecto, podemos trabajar de forma independiente o involucrar a los miembros de tu equipo.
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Ideación
La creatividad en el proceso de ideación reside menos en la persona de un diseñador que en la confrontación de la experiencia de ventas con las posibilidades algorítmicas. Por eso, en lugar de fijar y planear una meta de negocio táctica o estratégica, el personal de ventas necesita colaborar con matemáticos para descubrir qué les interesa realmente a los clientes.
Esta fase es más importante que cualquier proceso de CI/CD, porque no solo define las estructuras organizativas del desarrollo del MVP, sino también la distribución de tareas en la empresa transformada, que es lo que hará que los beneficios de negocio se materialicen. Para ello, nuestro equipo pone a tu disposición su experiencia en numerosas startups alemanas de IA y TI.
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Hoja de ruta tecnológica
Proponemos un stack tecnológico completo, orientado a los requisitos de escalabilidad y a las limitaciones de tiempo y presupuesto, que incluye la recomendación de frameworks de TI y de enfoques matemáticos para los problemas dependientes de datos que identificamos en el producto planeado durante la fase de ideación.
Cada hoja de ruta cumple varias funciones: se usa para la coordinación interna, para la documentación interna y para establecer una posición de negociación con los inversionistas, que por lo general quieren ver un white paper para evaluar mejor las perspectivas de una startup. Nuestro equipo tiene una sólida formación académica y ya ha levantado con éxito inversiones de siete cifras.
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Rapid prototyping
Trabajamos en sprints y cumplimos así requisitos diarios para controlar nuestro proceso de trabajo en curso; corregimos los problemas tan pronto como los detectamos y hacemos cambios rápidos de fase según los resultados de las pruebas de nuestros clientes. Esto nos ayuda a reunir evidencia y a probar distintas hipótesis sobre los siguientes pasos del producto, para ganar tracción desde el inicio.
El rapid prototyping es una herramienta crítica que permite experimentar con modificaciones del producto para lograr un product-market fit basado en evidencia empírica, algo vital para cualquier negocio. Nuestros equipos tienen años de experiencia con estos métodos, tanto en pymes como en grandes corporativos.
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MVP
Construir un MVP toma de 3 a 6 meses, y los sprints cortos hacen visible el avance rápidamente. La retroalimentación de los usuarios se recoge de forma directa. Se toman las grandes decisiones tecnológicas y se aprovechan las capacidades de deep tech. Al final entregamos el MVP.
Gestión de proyectos flexible
Kickoff y descubrimiento
Desarrollamos las ideas y la hoja de ruta, definimos los recursos necesarios y arrancamos.
Precio fijo y tiempo y materiales
Aunque trabajamos en sprints, seguimos abiertos a ajustes de alcance para asegurar flexibilidad a nuestros clientes. Los proyectos de largo plazo con equipos de más de 5 o 6 ingenieros suelen facturarse por tiempo y materiales, después de un periodo inicial a precio fijo.
Ciclos de entrega por sprints
Construir un MVP toma de 3 a 6 meses, y los sprints cortos hacen visible el avance rápidamente. La retroalimentación de los usuarios se recoge de forma directa.
Automatización y aprendizaje algorítmico para casos de uso digitales
Con frecuencia, empresas de diversas industrias quieren cambiar o ampliar sus modelos de negocio, o planean abrir nuevas unidades de negocio, p. ej. en otros países, con base en su experiencia previa.
En todos estos casos, los datos ya existentes pueden usarse para tener más control sobre todos los procesos relacionados, minimizar el riesgo correspondiente y maximizar la eficiencia. El aprendizaje basado en datos, la automatización y la generación de gemelos digitales siempre desempeñan un papel crucial en estos contextos.
Aquí presentamos algunos ejemplos de proyectos digitales en los que ya se desarrollaron con éxito productos basados en datos y totalmente a la medida.
Internet de las cosas
La complejidad de los fenómenos sociales y económicos, que crece de forma casi lineal, es un reto y una oportunidad para todos. Una de las oportunidades surge de la interconexión de dispositivos embebidos a través de internet, que les permite enviar y recibir datos, pues eso nos permite reducir la complejidad de manejar conjuntos de objetos cada vez más complejos. Y la automatización del IoT es la clave para cosechar todas estas ventajas.
Proyectos anteriores
- Sistema de gestión y registro de datos de consumo eléctrico.
- Pipeline de análisis de datos con enfoques de big data para evaluar grandes volúmenes de datos de medición de sensores.
Computer vision y VR / AR
En ciertas condiciones, el desempeño de la mente autónoma no solo está constituido por factores internos, sino también por factores externos al sistema: a veces descargamos trabajo cognitivo en el entorno, haciendo que el entorno guarde o incluso manipule información por nosotros, y solo recogemos esa información cuando la necesitamos. Y al usar VR / AR permitimos que los algoritmos, con sus enormes capacidades, hagan lo mismo con nosotros.
Proyectos anteriores
- Colaboración en un juego de acción de VR y su publicación, desde la concepción hasta el producto terminado, basado en Unity3D – Space Station Loma Operations en Steam.
- Consultoría y colaboración en varios proyectos de VR más pequeños, basados en Unity3D y Unreal Engine.
Ciencia de datos / modelado predictivo
Extraer información de datos históricos con métodos de data mining nos permite generar conocimiento cuantitativo sobre problemas del mundo real, p. ej. mediante regresión basada en modelos o deep learning. Traducir ese conocimiento, p. ej. a modelos de árboles de decisión, minimiza los riesgos futuros del negocio y optimiza sus resultados.
Proyectos anteriores
- Clustering autosupervisado de datos de investigación de mercados en escala de Likert, que relaciona las características empíricas de los clientes con una compra o con el rechazo de una compra.
- Arquitectura, implementación y operación de un sistema de gestión documental con especial énfasis en la integración contable; aquí también, evaluación de textos y automatización de procesos mediante machine learning.
Machine learning, NLP e IA
Los algoritmos de ML nos permiten sacar conclusiones de forma algorítmica a partir del conocimiento que aporta la ciencia de datos, como primer paso hacia tecnologías más sofisticadas como la IA generativa o el razonamiento causal. Estos métodos pueden considerarse habilitadores de muchos tipos nuevos de casos de negocio.
Proyectos anteriores
- Generación de series de tiempo sintéticas a partir de una sola realización no estacionaria, medida empíricamente, de un proceso dinámico, conservando la dinámica temporal.
- Detección de flujos parciales estadísticamente independientes en el flujo de efectivo de una empresa y de sus relaciones causales, que explican por qué y cómo una empresa realmente gana dinero.
IA explicable (XAI)
Un algoritmo que apoya decisiones tiene que poder decir por qué. Eso es lo que significa la IA explicable:
“Entiendo, por qué entiendo por qué no, sé cuándo tendrás éxito, sé cuándo fallarás, sé cuándo confiar en ti, sé por qué cometiste ese error.”
Proyectos anteriores
- Las relaciones causales calculadas entre los diversos factores categóricos y no categóricos permiten identificar el alcance de los ajustes que se han vuelto necesarios en todos los procesos logísticos. Caso de estudio: Planeación y programación