Modelos que anticipan lo que va a pasar a partir de tus datos: anomalías antes de que sean incidentes, fallos antes de que paren la línea, patrones antes de que se traduzcan en pérdidas.
La mayoría de los proyectos de IA predictiva no fracasan por el modelo: fracasan porque nunca salen del laboratorio. Nosotros priorizamos soluciones que se despliegan, se monitorizan y se mantienen —modelos pequeños y bien afinados sobre tus datos— frente a arquitecturas sobredimensionadas que impresionan en una demo y mueren en producción.
Trabajamos sobre tus series temporales, telemetría, logs y datos de negocio para anticipar comportamientos y convertir esa anticipación en decisiones operativas.
Qué resolvemos
Detección de anomalías
Identificación de comportamientos fuera de patrón en tiempo real sobre series temporales, telemetría y logs, con control de falsos positivos.
Mantenimiento predictivo
Anticipación de fallos en equipos e instalaciones para pasar de mantenimiento correctivo a planificado, reduciendo paradas no programadas.
Detección de fraude y UEBA
Análisis de comportamiento de usuarios y entidades para detectar fraude, abuso y actividad anómala antes de que escale.
Previsión de demanda
Modelos de forecasting para anticipar demanda, consumo o carga y dimensionar recursos con antelación.
Ingeniería de datos
Pipelines de ingesta, limpieza y features sobre tus fuentes, con la trazabilidad necesaria para que los modelos sean fiables.
MLOps y monitorización
Despliegue, versionado y vigilancia de modelos en producción: detección de deriva, reentrenamiento y alertas.
Casos de uso por sector
Industria
Mantenimiento predictivo de maquinaria y detección temprana de anomalías en líneas de producción a partir de sensórica e histórico de fallos.
Energía y utilities
Previsión de consumo, detección de pérdidas y comportamientos anómalos en medición (smart metering) e infraestructura.
Banca y seguros
Detección de fraude transaccional y análisis de patrones de riesgo sobre grandes volúmenes de operaciones.
Retail y logística
Previsión de demanda, optimización de stock y anticipación de incidencias en la cadena de suministro.
Cómo trabajamos
01
Datos y caso de uso: qué decisión queremos mejorar y con qué datos contamos.
02
Prototipo medible: un modelo evaluado contra una métrica de negocio, no de paper.
03
Producción: despliegue, monitorización y mantenimiento del modelo en el tiempo.
Stack
Python, scikit-learn, gradient boosting, modelos de series temporales y, cuando aporta, deep learning. Despliegue sobre tu infraestructura o en el edge (IoT) según el caso. La ejecución especializada la canalizamos a través de enredando.me.
Preguntas frecuentes
¿Necesito tener muchos datos para empezar?
No siempre. Trabajamos con lo que hay: a veces basta con histórico modesto y un caso bien acotado. Parte del trabajo inicial es valorar si los datos disponibles soportan el objetivo.
¿Por qué modelos pequeños y no el último gran modelo?
Porque en producción importan la latencia, el coste, la explicabilidad y el mantenimiento. Un modelo pequeño bien afinado suele ganar al sobredimensionado en todo lo que de verdad cuenta.
¿Os encargáis del mantenimiento posterior?
Sí. Un modelo en producción se degrada (deriva de datos). Ofrecemos monitorización, reentrenamiento y alertas para que siga siendo fiable.
¿Tienes un caso de uso? Hablemos.
Cuéntanos el problema y te decimos cómo lo abordaríamos —sin compromiso y sin humo.