Harmony AI Focus
Artificial Intelligence aplicada a problemas reales de negocio
En 2021, tres ingenieros de datos en Bogotá se dieron cuenta de algo: la mayoría de proyectos de inteligencia artificial en empresas medianas fracasaban antes de llegar a producción. No por falta de talento, sino porque nadie conectaba el modelo con el flujo de trabajo diario. Así nació esta consultora.
Redujimos el tiempo de aprobación de créditos de 72 horas a 9 horas con el modelo de scoring que nos construyeron.— Directora de riesgos, cooperativa financiera en Medellín
Llevábamos dos intentos fallidos con otras firmas. Aquí entendieron nuestro ERP antes de proponer nada.— Gerente de operaciones, distribuidora de alimentos, Cali
Recorrido de un proyecto típico
Diagnóstico de datos
Revisamos las fuentes de datos que ya tiene la empresa: bases SQL, hojas de cálculo, APIs de terceros, logs de sistemas. No pedimos datos perfectos. Documentamos la calidad real, los vacíos y las oportunidades rápidas.
Definición del caso de uso
Elegimos un problema concreto con impacto medible. Puede ser predecir la deserción de clientes, clasificar tickets de soporte o detectar anomalías en inventario. Lo importante es que el resultado se pueda medir en pesos o en horas ahorradas.
Prototipo funcional
Construimos un modelo mínimo viable. Lo conectamos al flujo de trabajo real, no a un dashboard bonito que nadie abre. Si el modelo clasifica tickets, lo integramos al sistema de soporte que ya usan. Si predice demanda, lo conectamos al módulo de compras del ERP.
"El prototipo nos mostró en tres semanas que estábamos sobre-comprando insumos por un 18%. Eso pagó todo el proyecto."
— Jefe de compras, empresa manufacturera, Bogotá
Refinamiento y validación
Ajustamos el modelo con datos nuevos. Medimos la precisión en condiciones reales, no en un laboratorio. Entrenamos al equipo interno para interpretar los resultados y saber cuándo el modelo necesita reentrenamiento.
Despliegue en producción
El modelo pasa a infraestructura estable. Puede ser en la nube del cliente, en AWS, Azure o GCP, según lo que ya tengan contratado. Configuramos monitoreo de rendimiento y alertas de deriva del modelo.
Autonomía progresiva
Transferimos conocimiento hasta que el equipo interno pueda mantener y mejorar el sistema sin depender de nosotros. Seguimos disponibles para consultas puntuales, pero el objetivo es que no nos necesiten a diario.
Dato de contexto
De los últimos 14 proyectos que completamos, 11 alcanzaron retorno positivo antes del sexto mes. Los tres restantes operaban en sectores con ciclos de venta largos y alcanzaron retorno entre el mes 8 y el 10.
Mapa de capacidades
No todas las empresas necesitan lo mismo. Esta tabla muestra lo que hacemos, para qué tipo de empresa funciona mejor y en qué nivel de madurez de datos conviene aplicarlo.
| Capacidad | Aplicación típica | Madurez mínima | Plazo habitual |
|---|---|---|---|
| Modelos predictivos | Demanda, churn, scoring crediticio | Datos estructurados en BD relacional | 6–10 semanas |
| Procesamiento de lenguaje natural | Clasificación de tickets, análisis de sentimiento, chatbots internos | Histórico de texto de al menos 6 meses | 8–14 semanas |
| Visión por computador | Control de calidad visual, conteo de inventario, lectura de documentos | Imágenes etiquetadas o proceso de etiquetado viable | 10–16 semanas |
| Automatización con IA generativa | Generación de reportes, resúmenes ejecutivos, borradores de contratos | Acceso a APIs de modelos de lenguaje grandes | 4–8 semanas |
| Consultoría estratégica de datos | Auditoría de datos, hoja de ruta de IA, gobierno de datos | Cualquier nivel | 2–4 semanas |
El indicador verde señala capacidades con casos de éxito documentados en Colombia. El ámbar indica capacidades en fase de adopción temprana en el mercado local.
Cómo pensamos los proyectos
La tentación en inteligencia artificial es empezar por la tecnología. Alguien lee sobre un modelo nuevo, quiere probarlo y busca un problema donde encajarlo. Nosotros hacemos lo contrario.
Empezamos por el dolor de negocio. Si una empresa pierde dinero porque sus vendedores visitan clientes que no van a comprar, el problema no es tecnológico: es de priorización. Un modelo de propensión de compra resuelve eso, pero solo si se integra en la ruta diaria del vendedor.
Por eso dedicamos las primeras semanas a entender procesos, no a escribir código. Hablamos con las personas que van a usar el resultado. Si el jefe de bodega no confía en la predicción de demanda, no la va a usar. Punto. Hay que diseñar la interfaz y la comunicación del resultado pensando en esa persona concreta.
Tampoco prometemos precisiones del 99%. Un modelo con 78% de acierto que se usa todos los días genera más valor que uno con 95% que nadie entiende.
¿Es el momento adecuado para su empresa?
No toda empresa está lista para un proyecto de IA. Estas preguntas le ayudan a evaluar si tiene sentido empezar ahora o si conviene preparar el terreno primero.
¿Tiene datos históricos de al menos 6 meses?
Los modelos necesitan ejemplos del pasado para aprender patrones. Si su empresa lleva poco tiempo registrando datos digitalmente, podemos ayudarle a estructurar la captura de datos primero y volver al modelo después.
¿Hay una persona interna que pueda ser dueña del proyecto?
No necesita ser ingeniero. Puede ser alguien de operaciones, finanzas o comercial. Lo que importa es que entienda el problema de negocio y tenga autoridad para tomar decisiones sobre el proceso que se va a automatizar.
¿El problema que quiere resolver tiene impacto medible?
Si puede expresar el problema en dinero perdido, horas desperdiciadas o clientes que se van, es un buen candidato. Si el objetivo es vago ("queremos innovar"), conviene afinarlo antes de invertir.
Señales de que sí es el momento
Su equipo toma decisiones basadas en intuición cuando podría usar datos. Tiene procesos repetitivos que consumen horas de personas calificadas. Ha intentado soluciones manuales y ya llegó al límite de lo que escalan.
Señales de que conviene esperar
Los datos están en papel o en archivos dispersos sin estructura. No hay presupuesto definido para un proyecto de 3 a 5 meses. El equipo directivo no ha alineado expectativas sobre qué puede y qué no puede hacer la IA.
Caso: distribuidora de repuestos automotrices
Una distribuidora en Bogotá con 12.000 referencias activas tenía un problema: el 23% de su inventario no rotaba en más de 90 días, pero al mismo tiempo perdía ventas por falta de stock en las 200 referencias más demandadas.
Construimos un modelo de predicción de demanda por referencia, alimentado con datos de ventas de los últimos tres años, estacionalidad y variables externas como el precio del dólar (que afecta el costo de importación de repuestos).
Resultado después de 5 meses: el inventario muerto bajó al 14% y las ventas perdidas por falta de stock se redujeron en un 31%. El modelo se actualiza cada semana con datos nuevos y el equipo de compras lo consulta antes de hacer cada pedido.
Principios de trabajo
Transparencia en los límites
Si un modelo no va a funcionar con los datos disponibles, lo decimos en la segunda semana, no al final del proyecto.
Integración antes que precisión
Un modelo que nadie usa tiene precisión irrelevante. Priorizamos que el resultado llegue a la persona correcta en el momento correcto.
Transferencia real
Documentamos todo. Entrenamos a su equipo. El código es suyo. No creamos dependencia artificial.
Cuéntenos su caso
Si tiene un problema de negocio donde cree que los datos podrían ayudar, escriba. Respondemos en menos de 48 horas hábiles.
Contacto directo
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Dirección: Gran Subida Luz s/n., 110111 Bogotá, Bogotá D.C., Colombia
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