Marca cada situación que reconozcas en tu organización. Al final verás un diagnóstico inicial con recomendaciones concretas.
Los modelos de IA necesitan datos limpios como materia prima. Sin ellos, cualquier proyecto se estanca.
La automatización con IA genera retorno rápido cuando ataca tareas manuales de alto volumen.
Un proyecto de IA funciona mejor cuando alguien interno puede mantenerlo después de la implementación.
Sin un objetivo medible, la IA se convierte en un experimento sin rumbo.
Un piloto de IA puede arrancar desde 8 millones COP, pero requiere compromiso financiero real.
El respaldo directivo elimina la resistencia al cambio, que es el obstáculo más frecuente.
En Core AI Insights diseñamos soluciones de inteligencia artificial que resuelven problemas reales. No vendemos tecnología por moda. Cada proyecto empieza con un diagnóstico operativo: entendemos cómo funciona tu negocio antes de proponer cualquier modelo.
Trabajamos con empresas del Caribe colombiano y de todo el país. Desde plantas de producción en Mamonal hasta operaciones logísticas en Bogotá, nuestros modelos se adaptan al contexto local porque los construimos con datos locales.
Nuestro enfoque es práctico. Un proyecto típico dura entre 6 y 14 semanas. Primero validamos la viabilidad técnica sin compromiso financiero grande. Después construimos un prototipo funcional que puedes probar con datos reales antes de escalar.
No subcontratamos el trabajo técnico. El equipo que hace el diagnóstico es el mismo que entrena los modelos y los despliega en tu infraestructura. Eso elimina la desconexión entre lo prometido y lo entregado.
Modelos de series temporales que anticipan volúmenes de venta, inventario necesario o carga operativa con hasta 12 semanas de anticipación. Usamos Prophet, LSTM y ensambles según la naturaleza de tus datos.
Clasificación automática de tickets de soporte, extracción de información de contratos, análisis de sentimiento en redes sociales. Entrenamos modelos en español colombiano, no traducciones genéricas del inglés.
Inspección visual de calidad en líneas de producción, conteo automático de productos, detección de anomalías en imágenes médicas o industriales. Desplegamos en cámaras existentes sin hardware adicional costoso.
Flujos de trabajo que combinan reglas de negocio con decisiones de IA. Aprobación automática de créditos, enrutamiento de solicitudes, generación de reportes personalizados sin intervención humana.
Tableros dinámicos con modelos predictivos integrados. No solo mostramos qué pasó: explicamos por qué y qué probablemente ocurrirá. Conectamos con Power BI, Looker o herramientas propias.
Evaluamos tu madurez tecnológica, identificamos oportunidades de alto impacto y diseñamos una hoja de ruta realista. Sin jerga innecesaria, con plazos y costos claros desde el primer entregable.
Implementamos un modelo de predicción de demanda que redujo el desperdicio de productos perecederos un 23% en los primeros tres meses. El modelo se alimenta de datos de ventas históricas, clima y calendario de festividades locales. El equipo de logística ahora ajusta pedidos a proveedores cada lunes con base en las recomendaciones del sistema.
Desarrollamos un sistema de visión por computador que pre-clasifica imágenes de fondo de ojo para detectar signos tempranos de retinopatía diabética. El oftalmólogo revisa solo los casos marcados como sospechosos, lo que le permite atender un 40% más de pacientes por jornada sin sacrificar precisión diagnóstica.
| Criterio | Piloto exploratorio | Implementación completa | Consultoría estratégica |
|---|---|---|---|
| Duración típica | 3 a 5 semanas | 8 a 14 semanas | 2 a 4 semanas |
| Entregable principal | Prototipo funcional con datos reales | Sistema en producción con monitoreo | Hoja de ruta priorizada con costos |
| Inversión aproximada | Desde 8M COP | Desde 28M COP | Desde 5M COP |
| Requiere datos propios | Sí, al menos 3 meses de histórico | Sí, con acceso a sistemas fuente | No necesariamente |
| Soporte posterior | 1 mes incluido | 3 meses incluidos | Sesión de seguimiento a 60 días |
| Ideal para | Validar una hipótesis rápido | Resolver un problema operativo concreto | Definir prioridades antes de invertir |
No nos limitamos a un sector. Pero en estos hemos acumulado experiencia directa con proyectos terminados y en operación.
Cuéntanos brevemente tu situación. Respondemos en menos de 48 horas hábiles con una valoración honesta de viabilidad.
No es obligatorio. Podemos operar el sistema por ti durante los primeros meses y capacitar a tu equipo en paralelo. Lo que sí recomendamos es designar una persona interna como punto de contacto que entienda el proceso de negocio que vamos a automatizar.
Es la situación más común. Parte de nuestro trabajo incluye limpieza y preparación de datos. En el diagnóstico inicial evaluamos la calidad de la información disponible y te decimos con franqueza si es suficiente para arrancar o si necesitamos un paso previo de recolección estructurada.
No. Hemos trabajado con equipos de 8 personas y con organizaciones de más de 500 empleados. Lo que importa no es el tamaño sino la claridad del problema y la disposición para actuar sobre los resultados. Un negocio pequeño con datos bien organizados puede obtener más valor de la IA que una empresa grande con información dispersa.
Última actualización: enero de 2026.
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No compartimos información personal con terceros, salvo requerimiento legal expreso de autoridad colombiana competente. Los datos se almacenan en servidores con cifrado en tránsito y en reposo.
El usuario puede solicitar la eliminación de sus datos en cualquier momento escribiendo a [email protected]. Procesamos estas solicitudes en un plazo máximo de 10 días hábiles conforme a la Ley 1581 de 2012 de protección de datos personales de Colombia.
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Última actualización: enero de 2026.
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La propiedad intelectual de los modelos desarrollados se transfiere al cliente una vez completado el pago acordado, salvo que el contrato específico establezca lo contrario. Las herramientas y librerías de código abierto utilizadas conservan sus licencias originales.
Última actualización: enero de 2026.
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Los resultados descritos en casos de éxito son específicos de cada cliente y no garantizan resultados idénticos para otros proyectos. Toda decisión de inversión en tecnología debe basarse en un análisis particular de la situación de cada empresa.
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