Exploración inicial
Para empresas que aún no saben si la IA encaja en su operativa. Analizamos tres procesos candidatos y entregamos un informe con viabilidad técnica, coste estimado y retorno esperado.
Antes de hablar de soluciones
Diagnóstico de madurez en Artificial Intelligence
Muchas empresas quieren implementar IA pero no saben por dónde empezar. Marca las casillas que describan tu situación actual. Al final, te indicamos qué tipo de acompañamiento tiene sentido para tu caso.
Marca al menos 3 casillas para recibir una orientación inicial. No recopilamos estos datos. El cálculo se ejecuta en tu navegador.
Después de seis meses trabajando con el equipo de Bilbao, nuestro sistema de detección de anomalías redujo las incidencias críticas en un 62%. Lo que antes requería tres analistas a tiempo completo ahora se resuelve con alertas automatizadas. Responsable de operaciones, empresa logística en Vitoria-Gasteiz
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proyectos entregados en los últimos 18 meses
Mapa de capacidades
No vendemos un producto cerrado. Cada proyecto combina módulos según lo que necesitas. Esta tabla muestra las áreas en las que trabajamos y su nivel de complejidad habitual.
| Área | Qué resuelve | Complejidad | Plazo típico |
|---|---|---|---|
| Automatización de documentos | Extracción de datos de facturas, contratos y formularios escaneados mediante OCR e IA generativa | Baja | 3-5 semanas |
| Modelos predictivos | Predicción de demanda, churn de clientes o fallos de maquinaria con datos históricos propios | Media | 6-10 semanas |
| Chatbots y asistentes internos | Agentes conversacionales conectados a tu base de conocimiento para soporte al cliente o al empleado | Baja | 2-4 semanas |
| Visión artificial | Inspección de calidad en línea de producción, clasificación de imágenes médicas o control de inventario visual | Alta | 8-14 semanas |
| Optimización de procesos | Algoritmos que asignan rutas, horarios o recursos minimizando coste y tiempo | Media | 5-8 semanas |
| Auditoría y gobernanza de IA | Evaluación de sesgo, explicabilidad y cumplimiento normativo de modelos ya desplegados | Media | 3-6 semanas |
Cómo pensamos los proyectos
Empezamos por entender el problema de negocio, no la tecnología. Si tu reto se resuelve con una hoja de cálculo bien diseñada, te lo decimos. Si necesita un modelo de aprendizaje profundo entrenado con tus datos, también.
Cada proyecto pasa por una fase de exploración de dos semanas donde analizamos los datos disponibles, definimos métricas de éxito y construimos un prototipo funcional. Solo si ese prototipo demuestra valor pasamos a producción.
Trabajamos con sprints de dos semanas. Cada sprint termina con una demostración y una decisión: seguir, pivotar o parar. No hay contratos de permanencia de doce meses.
El equipo lo forman ingenieros de datos, científicos de datos y un especialista en MLOps que se encarga de que el modelo funcione igual de bien el día 300 que el día 1. Nos apoyamos en infraestructura cloud (AWS, GCP o Azure, según lo que ya uses) y en herramientas open source siempre que sea posible.
Tras la entrega, ofrecemos un periodo de soporte de 90 días incluido. Si después quieres que tu equipo interno se haga cargo, organizamos una transferencia de conocimiento con documentación técnica y sesiones de formación práctica.
Desde Bilbao para toda Europa
Nuestra base está en el Edificio Pedro 9, en pleno centro de Bilbao. Trabajamos presencialmente con empresas del País Vasco y Navarra, y en remoto con clientes en Madrid, Barcelona, Lisboa y varias ciudades europeas. El idioma del proyecto se adapta: castellano, euskera, inglés o francés.
Solicitar una primera conversaciónRuta de trabajo según tu punto de partida
Prototipo funcional
Construimos un modelo o automatización con datos reales y lo probamos en un entorno controlado. El objetivo es demostrar valor antes de invertir en infraestructura de producción.
Despliegue en producción
Llevamos el prototipo validado a un entorno estable: monitorización, reentrenamiento automático, integración con tus sistemas existentes (ERP, CRM, bases de datos internas).
Formación y transferencia
Tu equipo aprende a operar, mantener y mejorar la solución. Incluye documentación técnica, sesiones prácticas y acceso a nuestro equipo durante 90 días posteriores.
Caso real: predicción de demanda en distribución alimentaria
Contexto
Una distribuidora con sede en Navarra gestionaba pedidos de 120 referencias perecederas. Cada lunes, el equipo de compras dedicaba medio día a estimar cuánto pedir para la semana, basándose en intuición y hojas de cálculo con datos del año anterior.
Lo que hicimos
Entrenamos un modelo de series temporales (Prophet + ajustes con LightGBM) usando tres años de ventas, datos meteorológicos y calendario festivo. El modelo genera predicciones cada domingo a las 22:00 y las envía directamente al sistema de pedidos.
Resultado
El desperdicio alimentario se redujo un 28% en los primeros cuatro meses. El equipo de compras recuperó 4 horas semanales que ahora dedica a negociar con proveedores.
El modelo no es perfecto, pero acierta más que nosotros el 85% de las veces. Y cuando falla, falla poco. Eso cambia todo. — Directora de operaciones
Preguntas que nos hacen antes de empezar
No es un FAQ genérico. Son las dudas reales que escuchamos en las primeras reuniones.
¿Necesitamos tener muchos datos para empezar?
Depende del problema. Para un chatbot interno, basta con vuestra documentación existente. Para un modelo predictivo robusto, solemos necesitar al menos 12 meses de datos históricos con cierta consistencia. En la fase de exploración evaluamos si lo que tenéis es suficiente o si hay que complementarlo.
¿Qué pasa si el prototipo no funciona?
Paramos. La fase de prototipo existe precisamente para eso. Si los resultados no alcanzan el umbral de utilidad que definimos juntos al principio, entregamos un informe con lo aprendido y no pasamos a producción. Solo cobráis la exploración y el prototipo.
¿Podemos usar nuestros propios servidores?
Sí. Trabajamos con infraestructura cloud por defecto, pero si tenéis requisitos de soberanía de datos o preferís on-premise, adaptamos el despliegue. Hemos trabajado con clústeres Kubernetes internos y con servidores físicos en centros de datos locales.
¿Cuánto cuesta un proyecto típico?
Una exploración inicial parte de 4.800 €. Un prototipo funcional oscila entre 9.000 y 18.000 € según complejidad. El despliegue en producción varía mucho: desde 15.000 € para una automatización sencilla hasta más de 60.000 € para sistemas de visión artificial con hardware dedicado. Siempre damos un presupuesto cerrado antes de cada fase.
¿Trabajáis con startups o solo con empresas grandes?
Trabajamos con ambas. Hemos ayudado a startups de 8 personas a montar su primer pipeline de datos y a empresas industriales de 500 empleados a automatizar control de calidad. Lo que importa es que haya un problema concreto y datos con los que trabajar.
Cuéntanos tu situación
Sin compromiso. Respondemos en menos de 48 horas laborables con una primera valoración.
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- Edificio Pedro 9, 48001 Bilbao, Basque Country, Spain
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Responsable del tratamiento: AI Focus Geniuses, Edificio Pedro 9, 48001 Bilbao. Los datos personales que nos facilites a través del formulario de contacto se utilizan exclusivamente para responder a tu consulta y, si procede, preparar una propuesta comercial.
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Utilizamos una cookie técnica para recordar la aceptación del aviso de cookies. No empleamos cookies de seguimiento ni analíticas de terceros. Última actualización: enero de 2026.
Condiciones de servicio
Los presupuestos emitidos por AI Focus Geniuses tienen una validez de 30 días naturales. Cada fase de proyecto se factura por separado, con pago a 15 días desde la fecha de factura. Los entregables (código, modelos, documentación) pasan a ser propiedad del cliente una vez abonada la factura correspondiente.
No garantizamos resultados específicos de rendimiento de modelos de IA, ya que dependen de la calidad y cantidad de datos proporcionados. Nos comprometemos a entregar el trabajo descrito en la propuesta dentro del plazo acordado, salvo causas de fuerza mayor o retrasos atribuibles al cliente en la provisión de datos o accesos.
Cualquier controversia se someterá a los juzgados y tribunales de Bilbao. Última actualización: enero de 2026.
Aviso legal
El contenido de este sitio web tiene carácter informativo. Los ejemplos de resultados, plazos y costes son orientativos y pueden variar según las circunstancias de cada proyecto. Los testimonios reflejan experiencias individuales y no constituyen una garantía de resultados futuros.
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