Diseñamos, entrenamos e integramos modelos de IA adaptados a los datos y procesos reales de cada empresa. Sin promesas genéricas: resultados medibles desde la primera iteración.
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Un equipo de ingenieros, lingüistas computacionales y analistas de datos con sede en Madrid.
ProAI Value Link nació en 2021 con una idea sencilla: que las pymes españolas pudieran acceder a tecnología de IA sin necesitar un departamento de investigación propio. Hoy trabajamos con empresas de logística, salud, comercio electrónico y servicios financieros.
Nuestro método parte siempre del problema concreto del cliente. Antes de escribir una sola línea de código, dedicamos entre dos y cuatro semanas a auditar los datos disponibles, entender los flujos de trabajo existentes y definir indicadores de éxito claros. Solo entonces proponemos una arquitectura técnica.
Cada proyecto incluye documentación completa, formación para el equipo interno y un periodo de soporte post-lanzamiento de 90 días. No vendemos licencias de software ajeno: construimos soluciones propias sobre frameworks abiertos como PyTorch, TensorFlow y Hugging Face Transformers.
Hasta la fecha hemos completado más de 60 proyectos, con una tasa de renovación del 78 %. Esa cifra nos importa más que cualquier premio.
Cuatro áreas de especialización que cubren desde la captura de datos hasta la puesta en producción.
Modelos de regresión, series temporales y clasificación que anticipan demanda, rotación de clientes o fallos en maquinaria. Entregamos dashboards conectados a los datos en tiempo real del cliente, no informes estáticos en PDF. El tiempo medio de implementación es de seis semanas.
Chatbots internos, clasificación automática de tickets de soporte, extracción de entidades en contratos legales y resumen de documentos. Trabajamos con modelos de lenguaje grandes ajustados a vocabularios específicos del sector del cliente. Un ejemplo reciente: redujimos el tiempo de triaje de incidencias en una aseguradora de 12 minutos a 40 segundos por caso.
Detección de defectos en líneas de producción, lectura automática de matrículas, conteo de personas en espacios comerciales y análisis de imágenes médicas. Desplegamos los modelos en el hardware del cliente (edge computing) o en la nube, según los requisitos de latencia y privacidad.
Conectamos modelos de IA con los sistemas que la empresa ya utiliza: ERP, CRM, plataformas de correo, bases de datos internas. El resultado son flujos automatizados que toman decisiones sin intervención humana cuando la confianza del modelo supera un umbral definido, y escalan al equipo cuando no.
Un proceso transparente en cuatro fases, con entregables claros en cada una.
Revisamos las fuentes de datos disponibles, evaluamos su calidad y estimamos el volumen necesario para entrenar un modelo fiable. Esta fase dura entre 5 y 10 días laborables.
Proponemos la arquitectura técnica, el stack de herramientas y un calendario de hitos. El cliente aprueba antes de que comience el desarrollo.
Entrenamos modelos, ajustamos hiperparámetros y validamos con datos reales del cliente. Cada dos semanas presentamos métricas actualizadas y recogemos feedback.
Ponemos el modelo en producción, monitorizamos su rendimiento y formamos al equipo interno. El soporte post-lanzamiento cubre 90 días con revisiones quincenales.
Respuestas directas a lo que más nos preguntan las empresas antes de empezar un proyecto.
Escríbenos o llámanos. Respondemos en menos de 24 horas laborables.
Calle de Relatores 17, 28013 Madrid, Community of Madrid, Spain
Lunes a viernes, 9:00 – 18:00 CET