Convertimos datos en decisiones y automatizamos procesos que hoy consumen tiempo y recursos. Nos especializamos en construir infraestructura de datos, modelos de machine learning y aplicaciones con IA que llegan a producción y generan valor medible.
Unificá fuentes de datos que hoy no se comunican entre sí
Conectamos bases de datos legacy, sistemas cloud y APIs externas en un solo entorno accesible. Implementamos pipelines ETL para que la información fluya de forma confiable, se mantenga actualizada y llegue a los sistemas que la necesitan sin intervención manual.
Actuá sobre lo que pasa ahora, no sobre el reporte de anoche
Implementamos sistemas que capturan, procesan y analizan datos en el momento en que se generan — transacciones, eventos operativos, comportamiento de usuarios. Eso significa detectar fraude en segundos, alertar sobre anomalías antes de que escalen y tomar decisiones basadas en la realidad actual.
Convertí datos complejos en información que tu equipo realmente usa
Diseñamos dashboards a medida que transforman datos operativos en visualizaciones que cualquier persona de tu organización puede leer y usar para actuar. No son reportes estáticos: se alimentan de datos en tiempo real y se actualizan automáticamente, así las decisiones se basan en números vigentes.
Poné en producción modelos que resuelven problemas concretos y se sostienen en el tiempo
Diseñamos, desarrollamos e implementamos modelos de machine learning adaptados al contexto de tu negocio. Cubrimos el ciclo completo: preparación de datos, entrenamiento, validación y despliegue en producción. Entre las aplicaciones: scoring crediticio automatizado, detección de fraude y detección de anomalías en entornos regulados.
Automatizá procesos que hoy dependen enteramente del trabajo manual
Desarrollamos aplicaciones que integran IA en flujos operativos: clasificación de documentos, categorización automática, análisis de texto y automatización de procesos. Cada aplicación está construida para ser auditable — porque en entornos regulados, un proceso que no podés explicar genera más riesgo que el que reemplazó.
Gestioná tus pipelines de datos con la misma disciplina que tu software
Aplicamos metodologías DevOps a los datos: automatización de pipelines, testing continuo de calidad, versionado de transformaciones y monitoreo de flujos. Los datos llegan a tiempo, con la calidad esperada, y los problemas aparecen antes de llegar a tus reportes o tus modelos.
El ciclo completo y no una parte: conectar las fuentes que hoy no se hablan, pipelines de ETL y de tiempo real, dashboards que el equipo efectivamente use, y modelos de machine learning llevados por preparación de datos, entrenamiento, validación y despliegue en producción, con la misma disciplina de DataOps que se aplica al software.
En la práctica, sí. Un modelo vale lo que valen los datos que le llegan, así que la mayoría de los proyectos empieza unificando bases legacy, sistemas cloud y APIs externas en un entorno accesible con pipelines confiables. Saltear ese paso es la razón más común de que un piloto de IA nunca llegue a producción.
Producción es el objetivo. Construimos la infraestructura AWS para hacer fine-tuning del LLM propio de Autoptic mientras el producto seguía saliendo, y escalamos un cluster HPC en la nube a miles de GPUs para investigación de ML en Meta (ex Facebook). Los dos eran sistemas productivos con control de costos y orquestación, no demos.
Todo modelo tiene que producir resultados que puedas explicarle a un regulador. Eso significa pipelines auditables, transformaciones versionadas y decisiones trazables desde el diseño, porque cambiar cómo se registran los eventos hay que coordinarlo con compliance antes del primer commit, no cuando el sistema ya está en producción.
Principalmente AWS, y sobre Azure o GCP cuando ahí es donde ya vive tu stack. Construimos un pipeline de datos automatizado para una de las mayores firmas de servicios de inversión inmobiliaria de Estados Unidos, reemplazando una integración manual entre tres fuentes externas que generaba duplicados y registros desactualizados.
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