«Invertimos en inteligencia artificial porque cada dato ignorado es una decisión que alguien más tomará por nosotros.» — Equipo fundador, 2022
Artificial Intelligence que responde preguntas reales de negocio
No vendemos algoritmos. Diseñamos sistemas que detectan patrones en tus datos operativos, predicen resultados con margen de error documentado y automatizan las tareas que consumen más horas de tu equipo.
Cada proyecto parte de una pregunta concreta: ¿qué decisión quieres dejar de tomar a ciegas?
Cinco principios que guían cada proyecto
Antes de hablar de tecnología, definimos las reglas que no negociamos. Son el filtro con el que evaluamos si un proyecto tiene sentido, si un modelo es útil y si un resultado merece confianza.
1 Pregunta antes que modelo
Si no puedes formular la pregunta de negocio en una frase, el modelo no la va a responder. Dedicamos la primera semana solo a definir qué queremos predecir, clasificar o recomendar.
2 Datos propios, nunca inventados
Trabajamos exclusivamente con los datos que genera tu operación. No rellenamos huecos con datos sintéticos sin avisarte, y documentamos cada transformación que aplicamos al dataset original.
3 Margen de error visible
Todo modelo tiene un porcentaje de fallo. Lo mostramos en el panel de resultados junto a la predicción, para que quien tome la decisión sepa cuánto riesgo asume.
4 Propiedad del cliente
El código, los modelos entrenados y la documentación son tuyos desde el minuto uno. Si decides cambiar de proveedor, te llevas todo sin cláusulas de bloqueo.
5 Impacto medible en 90 días
Si en tres meses el sistema no ha generado un cambio cuantificable en alguna métrica operativa, revisamos el enfoque sin coste adicional. Así de claro.
Mapa de capacidades
No ofrecemos paquetes cerrados. Combinamos estas capacidades según lo que necesita tu proyecto. Cada fila representa un área técnica con su aplicación práctica y el tipo de dato que requiere.
| Área técnica | Aplicación típica | Dato de entrada | Plazo orientativo |
|---|---|---|---|
| Predicción de demanda | Ajustar inventario y turnos de personal en retail y logística | Histórico de ventas, calendario, clima | 6–8 semanas |
| Clasificación de documentos | Triaje automático de facturas, contratos o reclamaciones | PDFs y correos etiquetados | 4–6 semanas |
| Detección de anomalías | Alertas tempranas de fraude o fallos en maquinaria industrial | Series temporales de sensores o transacciones | 5–7 semanas |
| Motor de recomendación | Sugerencias personalizadas en e-commerce o plataformas de contenido | Interacciones de usuario, catálogo | 8–10 semanas |
| Procesamiento de lenguaje | Resúmenes automáticos, extracción de entidades, chatbots internos | Corpus de texto propio | Variable |
| Visión artificial | Control de calidad visual en línea de producción | Imágenes etiquetadas de piezas | 10–14 semanas |
Lo que aprendimos de un proyecto que casi fracasa
En 2023 una cadena de supermercados regional nos pidió un modelo de predicción de merma en productos frescos. Teníamos los datos, el equipo y la infraestructura. Pero el modelo inicial fallaba un 38% de las veces.
El problema no era técnico. Era que el personal de tienda registraba las mermas con criterios distintos según el turno. Pasamos tres semanas en las tiendas, unificando el protocolo de registro antes de volver a entrenar.
El modelo final redujo la merma un 22% en cuatro meses. La lección: el dato limpio importa más que el algoritmo sofisticado.
«Nos obligaron a cambiar cómo apuntábamos las pérdidas. Al principio fue incómodo, pero ahora el sistema nos avisa antes de que un lote se estropee.»
Responsable de operaciones, cadena de alimentación en Levante
¿Encajamos contigo?
Preferimos ser honestos desde el principio. Hay contextos donde aportamos mucho valor y otros donde no somos la mejor opción. Revisa estas dos columnas antes de escribirnos.
Buen encaje
- Tu empresa genera datos operativos de forma continua desde hace al menos un año
- Tienes una pregunta de negocio concreta que hoy resuelves con intuición o con hojas de cálculo
- Hay alguien en tu equipo que puede dedicar dos horas semanales a validar resultados del modelo
- Tu presupuesto para el primer proyecto supera los 12.000 €
Probablemente no encajamos
- Necesitas una solución lista para usar mañana sin fase de exploración
- No tienes datos históricos o los que tienes están en papel
- Buscas un chatbot genérico basado en modelos de lenguaje públicos sin personalización
- El objetivo es impresionar inversores con una demo, no resolver un problema operativo
Cómo se desarrolla un proyecto típico
Diagnóstico de datos y pregunta
Revisamos qué datos existen, en qué formato están y si son suficientes para responder la pregunta planteada. Entregamos un informe de viabilidad con recomendaciones.
Limpieza y preparación
Transformamos los datos brutos en un dataset utilizable. Documentamos cada paso: qué valores faltaban, cómo los tratamos, qué variables creamos.
Entrenamiento y validación
Probamos varios enfoques algorítmicos. Comparamos resultados con métricas claras: precisión, recall, error absoluto medio. Elegimos el modelo que mejor equilibra rendimiento y explicabilidad.
Integración y panel de resultados
Conectamos el modelo a tus sistemas existentes mediante API. Construimos un panel donde tu equipo ve las predicciones, el margen de error y puede dar feedback al sistema.
Monitorización y ajuste
Los datos cambian con el tiempo. Monitorizamos el rendimiento del modelo y lo reentrenamos cuando la precisión cae por debajo del umbral acordado.
Desde Valencia, para toda Europa
Nuestra oficina está en el centro de Valencia, pero trabajamos con empresas en España, Portugal, Francia e Italia. La mayoría de los proyectos se gestionan en remoto con una visita presencial al inicio y otra al cierre.
Dirección: Avenida Gilberto, 3, 46002 Valencia, Comunidad Valenciana, España
Cuéntanos tu pregunta
Describe brevemente qué problema quieres resolver y qué datos tienes. Respondemos en menos de 48 horas laborables.
Preguntas frecuentes
¿Necesito un equipo técnico interno para trabajar con vosotros?
No es imprescindible. Sí necesitamos una persona de referencia que conozca bien los datos y el proceso de negocio. Esa persona no tiene que saber programar; su papel es validar que los resultados del modelo tienen sentido operativo.
¿Qué pasa si mis datos están desordenados o incompletos?
Es lo habitual. La fase de limpieza y preparación existe precisamente para eso. Si los datos son tan escasos que no permiten entrenar un modelo fiable, te lo decimos en el informe de viabilidad de la primera semana y no seguimos adelante.
¿Puedo usar el modelo en mis propios servidores?
Sí. Desplegamos en la infraestructura que prefieras: tu propio servidor, AWS, Google Cloud o Azure. El código y los pesos del modelo son tuyos, sin dependencia de nuestra plataforma.
Política de privacidad
Última actualización: enero de 2026. Veritas AI Minds recoge los datos personales que nos facilitas a través del formulario de consulta (nombre de empresa, correo electrónico, área de interés, presupuesto orientativo y mensaje). Estos datos se utilizan exclusivamente para responder a tu solicitud y evaluar la viabilidad de un posible proyecto conjunto.
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