1.0 · Diagnóstico
Encontrar el caso correcto.
Revisamos procesos, fricciones, información disponible y restricciones. Priorizamos oportunidades por utilidad, viabilidad y riesgo. Resultado: una oportunidad concreta y un alcance claro.
Consultoría independiente · IA aplicada
Estrategia, prototipado e implantación para convertir una necesidad concreta en un sistema que tu equipo pueda usar de verdad.
Problema → decisión → sistema
Una posición clara
No todas las tareas necesitan IA y no todos los prototipos deben convertirse en producto. Empezamos por el problema, los datos disponibles y las personas que usarán la solución. Así podemos decidir con criterio qué construir, qué integrar y qué descartar.
Cómo trabajo
1.0 · Diagnóstico
Revisamos procesos, fricciones, información disponible y restricciones. Priorizamos oportunidades por utilidad, viabilidad y riesgo. Resultado: una oportunidad concreta y un alcance claro.
2.0 · Prototipo
Construimos una versión acotada para validar el flujo, la calidad de las respuestas y la experiencia de uso con ejemplos reales. Resultado: evidencia para decidir si merece avanzar.
3.0 · Implantación
Conectamos la solución con las herramientas y rutinas existentes, documentamos el uso y definimos controles adecuados. Resultado: una herramienta que encaja en el trabajo diario.
4.0 · Mejora
Observamos qué funciona, dónde falla y cuánto esfuerzo ahorra. Mejoramos con datos de uso, no con promesas. Resultado: una hoja de ruta basada en aprendizaje real.
Capacidades
El punto de partida puede ser una idea, un proceso demasiado manual o una herramienta de IA que todavía no aporta el resultado esperado.
Portafolio
Proyectos de IA aplicada explicados desde el problema operativo hasta la solución entregada.
Caso 01 · inteligencia operativa
Análisis inteligente de incidencias con IA
Una solución que transforma grandes volúmenes de tickets de soporte en patrones, problemas recurrentes y recomendaciones accionables.
El sistema
NEXA procesa exportaciones de plataformas de gestión de servicios, limpia y normaliza la información y clasifica los tickets por área de negocio, cliente y contexto técnico.
Mediante embeddings multilingües y clustering con HDBSCAN, agrupa incidencias semánticamente similares sin definir previamente las categorías. Después, un modelo de lenguaje ejecutado localmente analiza cada grupo y genera un informe estructurado con evidencias, impacto, posibles causas y recomendaciones.
El análisis también destaca incidencias abiertas durante más de 72 horas o con un esfuerzo de resolución elevado, preparando los resultados tanto para informes PDF como para su explotación en Power BI.
Funcionalidades principales
Sin letra pequeña
No. Podemos empezar por un proceso que da problemas, una tarea repetitiva o una duda sobre dónde tendría sentido aplicar IA. El diagnóstico sirve precisamente para convertirlo en un caso concreto.
La tecnología se elige después de entender el caso. La recomendación puede incluir herramientas existentes, una integración a medida o, si es lo más sensato, no usar IA.
Depende del alcance y de las integraciones necesarias. Tras una primera conversación recibirás una propuesta con fases, entregables y calendario antes de empezar.
Un resumen del problema, quién lo vive, cómo se resuelve hoy y qué resultado sería útil. No hace falta preparar documentación extensa para la primera conversación.
Cuéntame qué quieres mejorar y te responderé para valorar si la IA es una buena herramienta para ese caso.
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