Diseñamos modelos de aprendizaje automático, pipelines de datos y sistemas de automatización que resuelven problemas reales de negocio. Desde Cali, para toda Latinoamérica.
Solicitar diagnóstico gratuitoCada proyecto parte de un problema concreto. No vendemos tecnología genérica: diseñamos la pieza que falta en su operación.
Pronóstico de demanda, detección de fraude, scoring crediticio. Entrenamos modelos con los datos históricos de su empresa y los integramos en su software existente a través de APIs REST. El tiempo promedio de un proyecto de este tipo es de 8 a 12 semanas.
Clasificación automática de tickets de soporte, extracción de entidades en contratos legales, chatbots internos entrenados con la documentación de su organización. Usamos modelos transformer afinados, no respuestas genéricas.
Conectamos su ERP, CRM y hojas de cálculo con flujos inteligentes que toman decisiones basadas en reglas y en modelos de clasificación. Un cliente del sector logístico redujo 14 horas semanales de trabajo manual con una integración de este tipo.
Inspección de calidad en líneas de producción, conteo de inventario con cámaras, reconocimiento de documentos. Desplegamos modelos en dispositivos edge para que funcionen sin depender de la nube, con latencia menor a 200 ms.
Antes de construir cualquier modelo, evaluamos la calidad, el volumen y la estructura de sus datos. Entregamos un informe con recomendaciones concretas y un roadmap priorizado. Esta fase toma entre 2 y 3 semanas.
Cuatro fases claras. En cada una, usted recibe un entregable revisable antes de continuar.
Nos reunimos con su equipo técnico y de negocio para entender el problema. Revisamos las fuentes de datos disponibles, los sistemas actuales y los indicadores que importan. Al final de esta semana, usted recibe un documento de alcance con costos estimados.
Construimos una versión mínima del modelo o sistema en 3 a 5 semanas. Lo probamos con datos reales y le mostramos métricas de rendimiento: precisión, recall, tiempo de inferencia. Si los resultados no son satisfactorios, iteramos antes de avanzar.
Conectamos el modelo con sus sistemas de producción. Configuramos monitoreo, alertas y pipelines de re-entrenamiento automático para que el modelo no se degrade con el tiempo. Documentamos todo en un repositorio compartido.
Ofrecemos contratos de mantenimiento mensual. Incluyen monitoreo de drift del modelo, actualizaciones de datos y soporte técnico con tiempo de respuesta de 4 horas hábiles. El 82% de nuestros clientes mantiene este contrato después del primer año.
Fundamos Quest AI Clarity en 2019 en Cali con una idea simple: las empresas colombianas generan suficientes datos para tomar mejores decisiones, pero les falta el puente entre esos datos y la acción.
Nuestro equipo tiene 11 personas. Cinco son ingenieros de machine learning, dos se especializan en infraestructura de datos, y el resto cubre gestión de proyectos, diseño de producto y operaciones. Tres de nuestros ingenieros tienen publicaciones en conferencias como NeurIPS y AAAI.
Trabajamos con empresas del sector salud, agroindustria, logística y finanzas. La mayoría están en Colombia, pero también tenemos clientes en Ecuador, Perú y México. No subcontratamos el desarrollo técnico: todo se hace internamente.
Nos gusta la transparencia. Cada semana enviamos un reporte de avance con métricas, bloqueantes y próximos pasos. Si un proyecto no tiene sentido técnico o económico, lo decimos antes de firmar.
Lo que nos preguntan antes de empezar un proyecto.
Cuéntenos qué problema quiere resolver. Respondemos en menos de 24 horas hábiles.
