Las soluciones de inteligencia artificial (IA / AI) e ingeniería de datos de ECLACTRA™ llevan un modelo de un dato en bruto a una decisión en la que un negocio puede confiar: aprendizaje automático, visión artificial, procesamiento del lenguaje natural e IA generativa y agéntica, construidos sobre cimientos de ingeniería de datos y MLOps que mantienen un modelo en producción en lugar de atascado en un notebook.
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De una pregunta que nadie sabe responder a un modelo en producción respondiéndola.
La mayoría de los programas de IA se atascan entre el piloto que impresionó a todos y el sistema que alguien usa de verdad. Nuestra consultoría de IA y ciencia de datos cubre ambas mitades: el trabajo estadístico para demostrar que un modelo se gana su sitio, y la ingeniería para ponerlo donde cambia una decisión.
Cómo trabajamos
Desarrollo de modelos que sobrevive al contacto con datos reales.
La selección de algoritmos, el entrenamiento y el ajuste son una disciplina propia, separada de la plataforma que después ejecuta el modelo en producción. Nuestra práctica de ingeniería de aprendizaje automático construye y valida el modelo en sí, tanto clásico como de aprendizaje profundo, antes de que llegue a MLOps.
Cómo trabajamos
Enseñar a una cámara a captar lo que una persona pasaría por alto en la décima revisión.
Detección de objetos, inspección de calidad y OCR construidos para las condiciones en que operan de verdad tus cámaras (mala iluminación, movimiento, oclusión), no para un conjunto de datos de referencia limpio. Desplegado en hardware de borde donde una ida y vuelta a la nube es demasiado lenta para servir.
Cómo trabajamos
Estructura a partir del texto que nadie tiene tiempo de leer.
Clasificación, extracción de entidades y análisis de sentimiento sobre documentos, tickets y transcripciones de un volumen demasiado alto para la revisión manual, construidos como una disciplina distinta de la IA generativa, con evaluación contra una verdad de referencia etiquetada en lugar de una lectura subjetiva del resultado.
Cómo trabajamos
Sistemas con LLM que responden a partir de tus datos, no de la conjetura del modelo.
Sistemas con LLM anclados en recuperación, herramientas de redacción y copiloto, y canales de generación de contenido, construidos con citas a la fuente, revisión humana en los puntos de escalado que importan, y un banco de evaluación que detecta una regresión antes que tus usuarios.
Cómo trabajamos
Agentes autónomos para las decisiones que son rutinarias, no para las que no lo son.
Sistemas multiagente que ejecutan flujos de trabajo definidos y acotados (triaje, investigación, enrutamiento, conciliación), con aprobación humana integrada en cada punto de escalado, no añadida después de que un agente haga algo que no debía.
Cómo trabajamos
El artículo adecuado delante de la persona adecuada, medido, no adivinado.
Motores de personalización y recomendación construidos contra una métrica de negocio (conversión, retención, interacción), no solo una puntuación de similitud, con los problemas de arranque en frío y de bucle de realimentación tratados de forma explícita en lugar de descubiertos en producción.
Cómo trabajamos
El 80% poco glamuroso del rendimiento de un modelo que nadie presupuesta.
Limpiar, unir y transformar datos en bruto en variables de las que un modelo pueda aprender de verdad, más los almacenes de variables y canales que mantienen coherentes los datos de entrenamiento y de servicio, para que la precisión en producción de un modelo deje de alejarse en silencio de su número sin conexión.
Cómo trabajamos
Datos fiables, y sistemas que nunca se diseñaron para hablar entre sí haciéndolo de verdad.
Canales por lotes y en streaming hacia un almacén o lakehouse, y la capa de integración gobernada que sustituye a los frágiles scripts punto a punto que nadie quiere mantener, con pruebas de calidad, linaje y un catálogo, para que un número tenga una definición y un responsable.
Cómo trabajamos
La capa poco glamurosa que decide si tus modelos sobreviven al contacto con producción.
Un modelo que no puede reentrenarse, versionarse, revertirse ni explicarse es un pasivo con buenos números de precisión. Nuestra consultoría de MLOps construye la plataforma que hay debajo de tus modelos: entrenamiento reproducible, un registro, barreras de evaluación y monitorización de deriva.
Cómo trabajamos
Los proyectos de este pilar se entregan sobre plataformas con nombre que construimos y operamos, no sobre un stack nuevo cada vez.
The knowledge and agent layer that turns enterprise data into action.
PróximamenteForecasting, analytics, and dashboards built around a decision.
PróximamenteDonde el trabajo es lo bastante repetible como para publicar un punto de partida, lo publicamos. Son precios de inicio para un proyecto acotado, no una tarifa por hora de la que te enteras después.
Datos fiables, y sistemas que nunca se diseñaron para hablar entre sí haciéndolo de verdad.
desde22.000 US$por proyecto
Sistemas con LLM que responden a partir de tus datos, no de la conjetura del modelo.
desde28.000 US$por proyecto
Enseñar a una cámara a captar lo que una persona pasaría por alto en la décima revisión.
desde34.000 US$por proyecto
De una pregunta que nadie sabe responder a un modelo en producción respondiéndola.
desde26.000 US$por proyecto
Desarrollo de modelos que sobrevive al contacto con datos reales.
desde30.000 US$por proyecto
Estructura a partir del texto que nadie tiene tiempo de leer.
desde24.000 US$por proyecto
Agentes autónomos para las decisiones que son rutinarias, no para las que no lo son.
desde32.000 US$por proyecto
El artículo adecuado delante de la persona adecuada, medido, no adivinado.
desde27.000 US$por proyecto
El 80% poco glamuroso del rendimiento de un modelo que nadie presupuesta.
desde18.000 US$por proyecto
La capa poco glamurosa que decide si tus modelos sobreviven al contacto con producción.
desde36.000 US$por proyecto
Cada cifra es un punto de partida, no un presupuesto. El alcance, el calendario y la cifra final se acuerdan en una llamada antes de comprometer nada; y las capacidades sin precio publicado aquí son las que varían demasiado como para ponerle uno con honestidad.
La mayoría de los proyectos se apoyan en más de uno: están construidos como un solo stack, no como seis prácticas separadas.
Una imagen operativa en vivo, GeoIA sobre ella y las herramientas de campo para actuar según lo que muestra.
6 capacidadesDe una idea validada a un producto lanzado, y la ingeniería de plataforma que le permite escalar.
5 capacidadesSimulación, superposiciones de campo y sesiones espaciales compartidas para un trabajo que sale caro si sale mal.
6 capacidadesDirectivos con nombre y apellidos, integrados y responsables, ajustados a la carencia de liderazgo que más te está costando.
5 capacidadesLa capa de plataforma, infraestructura y tecnología de frontera que hay debajo de todo lo demás que construimos.
4 capacidades¿No encuentras lo que buscas? Pregúntanos
No una terminada, pero sí necesitas que las fuentes de las que depende el modelo sean fiables. La ingeniería de datos y el MLOps son capacidades dentro de este pilar precisamente porque la mayoría de los programas de IA estancados son en realidad programas de datos estancados: construimos las dos cosas juntas en lugar de esperar a una.
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