No vendemos servicios: resolvemos problemas.
Todo converge
Diagnóstico
El problema real no siempre es el aparente a simple vista. Vemos la situación sin el sesgo de estar adentro de la organización.
Solución justa
Proponemos la solución más simple y adecuada que resuelva tu problema concreto. Nunca una bazooka para matar un mosquito.
Capacidad instalada
Cuando terminamos, tu equipo tiene ownership completo de la solución. Si seguimos trabajando juntos es porque querés y te podemos ayudar, no porque te tenemos cautivo con una caja negra.
Diagnóstico
El problema real no siempre es el aparente a simple vista. Vemos la situación sin el sesgo de estar adentro de la organización.
Solución justa
Proponemos la solución más simple y adecuada que resuelva tu problema concreto. Nunca una bazooka para matar un mosquito.
Capacidad instalada
Cuando terminamos, tu equipo tiene ownership completo de la solución. Si seguimos trabajando juntos es porque querés y te podemos ayudar, no porque te tenemos cautivo con una caja negra.
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Todos quieren un agente de IA. Pocos entienden lo que se necesita para pasar de una demo a un producto que maneja miles de usuarios sin que se disparen los costos de tokens, aparezcan alucinaciones o todo se vuelva inmanejable.
Inteligencia artificial generativa y aplicada
Features de GenAI, chatbots, agentes. De la prueba de concepto a la solución en producción, sabemos resolver todos los desafíos técnicos y de negocio que aparecen al querer escalar.
MODO: features de IA generativa en la app (19 M+ usuarios). Techint: asistente conversacional institucional.
Tenés datos dispersos en una docena de sistemas, ninguna fuente de verdad, y cada proyecto nuevo empieza reinventando la rueda. ¿Te suena?
Infraestructura de datos que funciona
Arquitectura de datos, pipelines, data lakes y warehouses. Lo que parece aburrido y poco glamoroso, pero es lo que hace que todo lo demás sea posible. Sin esto, cualquier modelo de IA es una casa sin cimientos.
CCM/DataVue: datalake + ETLs para datos crediticios encriptados. Moni: migración de ETLs legacy a arquitectura moderna.
Tu equipo de data science armó un modelo genial en una notebook. Seis meses después, sigue en la notebook. Mientras tanto, las decisiones de negocio se siguen tomando a ojo.
Modelos de ML que llegan a producción
Desarrollo de modelos predictivos, despliegue, monitoreo y reentrenamiento. Vas a poder confirmar intuiciones con datos; no con PoCs que quedan en una notebook sino con soluciones que corren en producción y generan impacto medible.
Moni: modelo de predicción de mora que mejoró un 20% el recupero de préstamos de alto riesgo. MODO: Search contextual un año antes que la competencia.
Tus modelos están en producción. El reentrenamiento es manual, el monitoreo es una planilla, y cuando se va el data scientist que lo armó, nadie sabe cómo funciona.
MLOps y madurez operativa
CI/CD/CT para modelos de ML. Frameworks replicables para que tu equipo pueda operar con autonomía e independencia.
MODO: framework de MLOps que MODO adoptó y opera de forma independiente hoy. CTF Capital: despliegue, reentrenamiento y monitoreo de modelos predictivos.