Centro de datos con visualización de redes neuronales e inteligencia artificial

Inteligencia artificial que transforma tu negocio

Diseñamos soluciones de IA a medida para que tu empresa tome decisiones más rápidas, reduzca costes operativos y descubra oportunidades ocultas en sus datos.

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Quiénes somos

Un equipo de ingenieros, científicos de datos y consultores de negocio con sede en Barcelona.

Tecnología con propósito

Prime Innovate AI nació en 2019 con una idea clara: acercar la inteligencia artificial a las empresas medianas que no cuentan con un departamento de datos propio. Desde entonces hemos entregado más de 120 proyectos en sectores como logística, salud, comercio electrónico y banca.

Nuestro equipo combina perfiles técnicos (ingeniería de machine learning, procesamiento de lenguaje natural, visión por computador) con experiencia en consultoría de procesos. Eso nos permite entender primero el problema de negocio y después aplicar la técnica adecuada, no al revés.

Trabajamos con sprints de dos semanas, entregables claros y un tablero compartido donde puedes ver el avance del proyecto en tiempo real. Sin jerga innecesaria, sin cajas negras.

Equipo de científicos de datos colaborando en la oficina de Barcelona

Nuestros servicios

Cada proyecto empieza con un diagnóstico gratuito de 45 minutos donde evaluamos tus datos, tus objetivos y el retorno esperado.

Modelos predictivos personalizados

Construimos modelos de regresión, clasificación y series temporales adaptados a tus datos reales. Los entregamos integrados en tu sistema, con documentación y monitorización automática de drift.

Análisis y visualización de datos

Limpiamos, transformamos y conectamos tus fuentes de datos. Después creamos dashboards interactivos en Power BI, Tableau o herramientas propias para que tu equipo directivo vea lo que importa.

Procesamiento de lenguaje natural

Chatbots internos, clasificación automática de tickets, extracción de entidades en contratos, resúmenes de documentos largos. Usamos modelos de lenguaje ajustados a tu vocabulario y sector.

Visión por computador

Detección de defectos en líneas de producción, reconocimiento de productos en estanterías, lectura automática de matrículas o documentos. Entrenamos redes convolucionales con tus propias imágenes.

Consultoría de datos e infraestructura

Auditamos tu arquitectura de datos actual y diseñamos un plan de migración a la nube (AWS, GCP o Azure). Te ayudamos a montar pipelines de ETL, data lakes y gobernanza de datos.

Automatización inteligente de procesos

Combinamos RPA con modelos de IA para automatizar tareas repetitivas que hoy consumen horas: validación de facturas, conciliación bancaria, generación de informes periódicos, enrutamiento de correos.

Cómo trabajamos

Cuatro fases, plazos cerrados y un interlocutor único durante todo el proyecto.

Diagnóstico

Revisamos tus datos, entrevistamos a los usuarios clave y definimos el objetivo de negocio. Esta fase dura entre 3 y 5 días y es gratuita.

Prototipo rápido

En dos semanas entregamos un modelo funcional con datos reales. Así puedes evaluar el potencial antes de comprometer presupuesto completo.

Desarrollo e integración

Refinamos el modelo, lo conectamos a tus sistemas (ERP, CRM, base de datos) y lo desplegamos en producción con tests automáticos.

Soporte y evolución

Monitorizamos el rendimiento del modelo cada semana, reentrenamos cuando los datos cambian y añadimos funcionalidades según tus necesidades nuevas.

Por qué elegirnos

Resultados medibles, no promesas genéricas.

Reducción media del 35% en costes operativos

Nuestros clientes de logística han recortado un 35% el tiempo de planificación de rutas gracias a modelos de optimización combinatoria.

Prototipo funcional en 14 días

No esperamos meses para mostrar resultados. En dos semanas tienes un modelo entrenado con tus datos para validar la hipótesis.

Seguridad y cumplimiento RGPD

Todos los datos se procesan en servidores europeos. Firmamos acuerdos de confidencialidad y realizamos evaluaciones de impacto de privacidad cuando el proyecto lo requiere.

Equipo dedicado, sin rotación

El mismo ingeniero que diseña el modelo es quien lo despliega y lo mantiene. No pasas por tres equipos distintos durante el proyecto.

Preguntas frecuentes

Dudas que nos plantean con frecuencia antes de arrancar un proyecto.

¿Necesito tener muchos datos para empezar?

Depende del problema. Para un modelo de clasificación de texto necesitamos al menos unos cientos de ejemplos etiquetados. Para series temporales, un mínimo de 12 meses de histórico suele ser suficiente. En el diagnóstico inicial evaluamos si tus datos son viables o si primero hay que mejorar la recogida.

¿Cuánto cuesta un proyecto típico?

Un prototipo predictivo parte de 4.500 €. Un proyecto completo con integración en producción oscila entre 12.000 € y 60.000 € según la complejidad. Ofrecemos presupuesto cerrado tras la fase de diagnóstico, sin sorpresas.

¿Puedo usar mis propios servidores?

Sí. Podemos desplegar los modelos on-premise si tu política de seguridad lo exige. También trabajamos con AWS, Google Cloud y Azure. Nos adaptamos a tu infraestructura existente.

¿Qué pasa cuando el modelo pierde precisión con el tiempo?

Todos nuestros despliegues incluyen un sistema de monitorización que detecta data drift automáticamente. Cuando las métricas bajan de un umbral acordado, reentrenamos el modelo con datos recientes. Este ciclo forma parte del contrato de mantenimiento.

Lo que dicen nuestros clientes

Proyectos reales, resultados verificables.

Necesitábamos predecir la demanda de piezas de recambio para reducir el stock muerto. El modelo que nos entregaron acertó el 89% de las predicciones mensuales durante el primer trimestre. Hemos liberado 140.000 € en inventario.

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Marta Solé
Directora de operaciones, LogiTrans BCN

Teníamos 3.000 tickets de soporte al mes y solo 4 agentes. El chatbot con NLP que nos implementaron resuelve el 62% de las consultas sin intervención humana. Mis agentes ahora se centran en los casos complejos.

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Jordi Puig
CTO, HealthPlat

Nos ayudaron a montar un sistema de detección de fraude en transacciones online. En los primeros seis meses detectamos un 40% más de intentos fraudulentos que con las reglas manuales anteriores, con menos falsos positivos.

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Laura Fernández
Responsable de riesgos, PaySecure

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