Desarrollamos soluciones de IA a medida para empresas en Valencia y toda España. Desde modelos predictivos hasta automatización de procesos, convertimos datos en decisiones concretas.
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Un equipo de ingenieros, científicos de datos y especialistas en aprendizaje automático con sede en Valencia
Fundamos AI Prospect Lab en 2018 con una idea clara: que la inteligencia artificial sirva para algo tangible. No vendemos humo ni demos bonitas que luego no funcionan en producción.
Nuestro equipo combina perfiles de investigación con perfiles de ingeniería de software. Eso significa que cada modelo que construimos se despliega en entornos reales, con monitorización continua y métricas de rendimiento accesibles para el cliente.
Trabajamos con empresas del sector logístico, sanitario, financiero y retail. Cada sector tiene sus particularidades: regulación, volumen de datos, latencia aceptable. Adaptamos la arquitectura técnica a esas restricciones, no al revés.
Nuestra sede está en el centro de Valencia, pero colaboramos con clientes en toda la península y Portugal. Las reuniones de seguimiento las hacemos por videoconferencia cada dos semanas, con informes de progreso documentados.
Soluciones técnicas concretas para necesidades empresariales específicas
Construimos modelos de series temporales y regresión que anticipan demanda, rotación de clientes o fallos en maquinaria. Usamos XGBoost, Prophet y redes LSTM según el caso. El tiempo medio de desarrollo es de 6 a 10 semanas, incluyendo validación con datos históricos del cliente.
Diseñamos flujos automatizados que combinan RPA con modelos de clasificación. Un ejemplo: una aseguradora en Madrid redujo el tiempo de tramitación de siniestros de 48 horas a 4 horas con nuestro sistema de extracción documental y asignación automática de categorías.
Chatbots con comprensión real del contexto, análisis de sentimiento sobre reseñas de producto, clasificación automática de tickets de soporte. Entrenamos modelos basados en transformers y los ajustamos con los datos propios de cada empresa para mejorar la precisión en su dominio.
Detección de defectos en líneas de producción, reconocimiento de objetos en almacenes, lectura automática de matrículas. Trabajamos con arquitecturas YOLO y EfficientNet, optimizadas para funcionar en hardware industrial con GPU limitada.
Antes de construir un modelo, hay que tener los datos en orden. Auditamos la calidad de los datos existentes, diseñamos pipelines de ETL y proponemos una arquitectura de almacenamiento que soporte los proyectos de IA futuros. Muchos clientes descubren que necesitan este paso antes de cualquier otro.
Ayudamos a cumplir con el Reglamento Europeo de IA (AI Act). Realizamos evaluaciones de riesgo, documentamos los modelos según los requisitos de trazabilidad y establecemos protocolos de supervisión humana para sistemas de alto riesgo.
Un proceso estructurado en cinco fases que mantiene al cliente informado en cada momento
Nos reunimos con el equipo técnico y de negocio del cliente. Identificamos qué problema concreto se quiere resolver, qué datos están disponibles y cuál sería el impacto económico de una solución funcional. Esta fase dura entre 1 y 2 semanas.
Proponemos una arquitectura técnica detallada: qué algoritmos utilizar, qué infraestructura necesitamos, cómo se integrará con los sistemas existentes. El cliente recibe un documento con diagramas, estimaciones de coste y calendario.
Construimos el modelo, lo entrenamos con datos reales y lo validamos con conjuntos de test independientes. Cada dos semanas compartimos métricas de rendimiento: precisión, recall, F1-score o la métrica que sea relevante para el caso.
Integramos la solución en el entorno del cliente mediante APIs REST o contenedores Docker. Configuramos monitorización de rendimiento y alertas automáticas si el modelo empieza a degradarse por cambios en la distribución de datos.
Ofrecemos contratos de mantenimiento que incluyen reentrenamiento periódico del modelo, ajustes de hiperparámetros y actualizaciones cuando cambian los requisitos del negocio. El soporte técnico responde en menos de 4 horas laborables.
Depende de la complejidad. Un proyecto de clasificación de texto con datos ya estructurados puede partir de 8.000 euros. Un sistema de visión artificial con hardware dedicado puede superar los 50.000 euros. En la fase de diagnóstico damos un presupuesto cerrado.
No siempre. Para algunos problemas podemos usar técnicas de transfer learning o datos sintéticos. Lo importante es que los datos que existan sean representativos del problema. Si no tienes datos, podemos diseñar un plan de captura antes de construir el modelo.
Python es nuestro lenguaje principal. Usamos PyTorch y TensorFlow para deep learning, scikit-learn para modelos clásicos, y Apache Airflow o Prefect para orquestar pipelines de datos. El despliegue lo hacemos con Kubernetes en la nube del cliente o en AWS/GCP/Azure.
Sí. Ofrecemos una prueba de concepto (PoC) de 4 semanas con un alcance limitado y un precio fijo. Al final de la PoC, el cliente tiene un prototipo funcional y métricas reales para decidir si sigue adelante.
Firmamos un acuerdo de confidencialidad antes de acceder a cualquier dato. Trabajamos en entornos aislados, ciframos los datos en tránsito y en reposo, y eliminamos todas las copias al finalizar el proyecto si el cliente lo solicita. Cumplimos con el RGPD.
Cuéntanos tu proyecto y te respondemos en menos de 24 horas laborables
Calle del Almirante Cadarso 26, 46002 Valencia, Valencian Community, Spain
Lunes a viernes: 9:00 - 18:00
