Soluciones empresariales
IA aplicada a operaciones que mueven millones de datos.
Detectamos lo que se sale de lo normal, sacamos datos de tus cámaras, quitamos la talacha documental y construimos el backend que aguanta el volumen. Todo a la medida, sobre los sistemas que ya tienes.
Capacidades
Cuatro cosas que construimos
Cada proyecto combina una o varias, según el problema y los datos que ya tienes.
Detectar lo fuera de lo normal
Modelos de machine learning que encuentran anomalías, tendencias y patrones en lecturas, transacciones y sensores, y avisan a tiempo.
Identidades vehiculares falsas, fraude, fallas de equipo, demanda
Ver con cámaras
Visión por computadora sobre las cámaras que ya tienes: cuánta gente pasa, cuánto tiempo se queda, quién trae equipo de protección.
Tiendas, plantas, patios y andenes
Quitar la talacha documental
La IA lee, clasifica, extrae, tacha datos personales y turna documentos. Una persona revisa y firma.
Baja documental, versiones públicas, oficios, facturas
Aguantar el volumen
Backend que recibe millones de eventos al día, se integra con tus sistemas y alimenta tableros en tiempo real.
Centros de monitoreo, IoT, operaciones con muchas sucursales
Por industria
Problemas reales que podemos resolver en tu industria
Ejemplos de lo que se logra. Todo se diseña a la medida de tu operación.
Seguridad y movilidad
Placas clonadas y lecturas imposibles
- Problema
- Una placa clonada pasa por un punto de control y nadie lo nota, o la misma placa aparece en dos lugares lejanos en minutos.
- Qué logramos
- Alerta inmediata cuando la placa no coincide con el chip o con el vehículo que ve la cámara, o cuando el recorrido es físicamente imposible.
- Lectura de placas
- RFID
- Machine learning
Menos falsas alarmas en monitoreo
- Problema
- Los operadores reciben alertas por errores de lectura y se saturan; lo urgente se pierde entre el ruido.
- Qué logramos
- Las alertas llegan filtradas y ordenadas por riesgo, para que el operador atienda primero lo que importa.
- Machine learning
- Clasificación
Patrones de circulación fuera de lo normal
- Problema
- Los comportamientos sospechosos no se ven en una lectura aislada: vehículos que rondan, que viajan juntos o en horarios raros.
- Qué logramos
- Reporte de patrones atípicos a partir del histórico de lecturas, con una persona que revisa antes de cualquier acción.
- Detección de anomalías
- Series de tiempo
Equipos que avisan antes de fallar
- Problema
- Un lector, arco o sensor se degrada poco a poco y se detecta hasta que deja de funcionar.
- Qué logramos
- Aviso temprano cuando un equipo empieza a leer menos de lo normal, para darle mantenimiento antes de la falla.
- IoT
- Mantenimiento predictivo
Inventarios y activos con RFID
- Problema
- El sistema dice una cosa y el almacén otra: faltantes, merma y activos que nadie sabe dónde están.
- Qué logramos
- Detección de faltantes y de activos sin movimiento, con pronóstico de demanda para comprar mejor.
- RFID
- Pronóstico
Comercio
Qué pasa dentro de la tienda
- Problema
- Sabes cuánto vendiste, pero no cuánta gente entró, por dónde caminó ni cuánto tiempo se quedó.
- Qué logramos
- Afluencia, zonas más visitadas, tiempo de permanencia y conversión, cruzados con el ticket promedio de tu punto de venta.
- Visión por computadora
- Tableros
Acomodo del producto con datos
- Problema
- El acomodo de los anaqueles se decide por intuición y no se sabe qué cambio funcionó.
- Qué logramos
- Redistribución del producto según el recorrido real de los clientes, midiendo el antes y el después.
- Visión por computadora
- Analítica
Manufactura
Tiempos muertos y merma
- Problema
- La planta produce, pero no se ve dónde se pierde tiempo entre procesos ni cuánto material se desperdicia.
- Qué logramos
- Medición de cada proceso para encontrar tiempos muertos, optimizar la producción y controlar la merma.
- Analítica
- Tableros
Rentabilidad real por producto
- Problema
- Se cree que el producto más caro o el más vendido es el que más deja, y no siempre es así.
- Qué logramos
- Ranking de productos por lo que realmente dejan y detección de los productos muertos que no se mueven.
- Machine learning
- Analítica
Logística y patios
Patios y andenes bajo control
- Problema
- No se sabe cuántas unidades esperan, cuánto tarda cada carga ni quién entra y sale del patio.
- Qué logramos
- Conteo de unidades en espera, tiempo en andén y registro de entradas y salidas con las cámaras del patio.
- Visión por computadora
- Lectura de placas
Seguridad industrial con cámaras
- Problema
- Revisar a mano que todos traigan casco y chaleco, o que nadie entre a zonas restringidas, no escala.
- Qué logramos
- Aviso automático cuando falta equipo de protección o alguien entra a una zona restringida.
- Visión por computadora
Gobierno
Baja documental asistida
- Problema
- La Ley General de Archivos exige un catálogo de disposición y un inventario al día, y los expedientes se acumulan por años.
- Qué logramos
- La IA lee los expedientes, los compara con el catálogo y propone qué se transfiere y qué se da de baja. Una persona firma.
- OCR
- IA generativa
Versiones públicas sin tachar a mano
- Problema
- Preparar una versión pública significa revisar hoja por hoja para tachar datos personales.
- Qué logramos
- Detección y tachado automático de datos personales en PDFs, con revisión antes de publicar.
- OCR
- IA generativa
Oficios y solicitudes con semáforo
- Problema
- Los oficios y las solicitudes de información llegan por varios lados, se turnan a mano y los plazos se vencen.
- Qué logramos
- Clasificación y turnado automático al área correcta, con semáforo de plazos y respuestas previas sugeridas.
- IA generativa
- Automatización
Corporativos
Conciliación de facturas
- Problema
- Cruzar a mano el CFDI con la orden de compra y el pago consume días y las diferencias se descubren tarde.
- Qué logramos
- Conciliación automática que marca las diferencias antes del cierre y antes de que las detecte el SAT.
- OCR
- Automatización
Expediente de proveedores al día
- Problema
- Revisar opinión de cumplimiento, registro REPSE y listas del SAT de cada proveedor es trabajo repetitivo y riesgoso.
- Qué logramos
- Revisión automática y periódica de cada proveedor, con aviso cuando algo cambia.
- Automatización
- IA generativa
Solicitudes y tickets duplicados
- Problema
- Dos personas atienden la misma solicitud o mandan la misma respuesta, y la operación se llena de ruido.
- Qué logramos
- Detección de duplicados antes de enviarse, dentro del sistema que ya usa tu equipo.
- IA generativa
- Integración
Casos reales
Casos que ya pusimos en marcha
Por confidencialidad no publicamos el nombre de los clientes.
Manufactura de plásticos
- Situación
- Una planta sin visibilidad de dónde se perdía tiempo y material, ni de qué productos le convenía más fabricar.
- Qué hicimos
- Medimos la operación y analizamos sus datos de producción y de ventas.
- Qué cambió
- Encontramos tiempos muertos, optimizamos la producción y se controló mejor la merma. Descubrimos que los productos más rentables no eran los más caros ni los más vendidos, y detectamos los que no se movían.
Tienda con cámaras con IA
- Situación
- Un punto de venta que conocía sus ventas, pero no lo que pasaba dentro de la tienda.
- Qué hicimos
- Usamos cámaras con IA para medir afluencia, recorridos y tiempos.
- Qué cambió
- Ahora se ven las secciones más visitadas, el tiempo entre clientes y el ticket promedio. Con eso se redistribuyó el producto para generar más interés.
Software interno de una empresa grande
- Situación
- Un sistema interno donde dos personas podían atender la misma solicitud o mandar la misma respuesta.
- Qué hicimos
- Agregamos IA al software que ya tenían, sin reemplazarlo.
- Qué cambió
- Los duplicados se detectan antes de enviarse y bajó el ruido en la operación.
Proceso
Cómo trabajamos
- 01
Sesión de diagnóstico sin costo
Platicamos tu operación, revisamos qué datos tienes y te decimos qué se puede lograr y qué no.
- 02
Piloto con tus datos
Probamos la solución en un caso acotado con información real, para que veas el resultado antes de escalar.
- 03
Producción y soporte
Lo llevamos a tu operación, lo integramos con tus sistemas y lo mantenemos funcionando.
Cómo cuidamos los datos sensibles
Placas, expedientes y video son información delicada. Así la manejamos.
- Anonimizamos los datos personales en análisis y entrenamiento.
- Una persona revisa cada decisión que afecte a alguien; la IA no decide sola.
- Cumplimos la ley de protección de datos personales.
- Firmamos acuerdo de confidencialidad desde la primera reunión.
- El código desarrollado y los datos son tuyos.
Cuéntanos qué parte de tu operación quieres ver con datos.
En una sesión de diagnóstico sin costo revisamos tu caso y te decimos qué se puede lograr con IA antes de que decidas nada.