IA aplicada · Chile y LATAM

Inteligencia Artificial
para empresas en Chile

Modelos que resuelven problemas reales de negocio: predecir quién se va a ir, detectar fraude antes de que ocurra, optimizar inventario y automatizar decisiones repetitivas.

StackPythonScikit-learnPyTorchSparkMLflowAirflowFastAPIDatabricksAzure MLVertex AIOpenAI APILangChain
Capacidades

Qué implementamos

Modelos predictivos

Clasificación, regresión y series de tiempo para churn, scoring de crédito, forecasting de demanda y predicción de fallas. Desde el feature engineering hasta el modelo en producción.

Detección de anomalías

Identificación en tiempo real de transacciones fraudulentas, patrones de uso inusual y fallas en equipos industriales.

NLP y procesamiento de texto

Clasificación automática de documentos, extracción de información (NER), análisis de sentimiento y chatbots sobre bases de conocimiento propias.

Visión por computador

Inspección de calidad en líneas de producción, reconocimiento de objetos y lectura automática de formularios y documentos.

GenAI aplicada

Asistentes internos conectados a tus datos, generación de reportes automatizados y flujos de trabajo augmentados con LLMs. Sin alucinaciones sobre datos críticos.

MLOps y producción

Pipelines de reentrenamiento, monitoreo de drift, A/B testing de modelos y CI/CD para mantener la precisión en producción a lo largo del tiempo.

Resultados

Proyectos de IA que entregamos

Banca

Detección de fraude en tiempo real

40% menos falsos positivos · scoring sub-segundo · reentrenamiento semanal

Retail

Forecasting de demanda

Reducción de quiebre de stock 30% · horizonte 8 semanas · granularidad SKU-tienda

Salud

Priorización de pacientes

Modelo de riesgo de readmisión · integración con HIS · reducción de reingresos

Servicios

Predicción de churn

Identifica el 70% de los clientes que cancelarán 30 días antes · acción preventiva automatizada

Preguntas frecuentes

Lo que nos preguntan sobre IA

¿Qué problemas resuelve la IA en empresas chilenas?

Los casos más frecuentes son: churn de clientes, fraude transaccional, forecasting de demanda, clasificación de documentos y sistemas de recomendación. El común denominador: hay datos históricos y una decisión repetitiva que se puede mejorar con un modelo.

¿Cuántos datos necesitamos?

Para modelos clásicos de clasificación o regresión, 5.000 a 20.000 registros ya permiten resultados útiles. Para visión o lenguaje los requerimientos son mayores. Lo primero que hacemos es un diagnóstico de calidad y cantidad de datos.

¿Qué es MLOps y por qué importa?

Es el conjunto de prácticas para llevar modelos a producción y mantenerlos. Sin MLOps, los modelos se degradan porque los datos cambian. Implementamos reentrenamiento automático, monitoreo de drift y versionado de modelos.

¿Pueden integrar IA con nuestros sistemas actuales?

Sí. Desarrollamos APIs que exponen las predicciones para que cualquier sistema las consuma en tiempo real o por batch. Hemos integrado modelos con SAP, Salesforce, sistemas legacy y plataformas cloud.

¿Tienes un problema que la IA puede resolver?

En 30 minutos evaluamos si tu problema tiene solución con los datos que ya tienes.

Agenda una reunión →