De datos dispersos a decisiones claras
La información ya existe. Está repartida entre el software contable, hojas de cálculo y correos, y responder una pregunta simple toma días. Construimos los sistemas que la ponen a tu alcance.
Qué construimos
Tableros y reportes
Un lugar donde ver margen, flujo de caja o ventas sin volver a armar la hoja de cálculo cada vez, actualizado solo.
Integración de datos
Conectar el software contable, el punto de venta y las hojas de cálculo para que dejen de contar historias distintas. Python, dbt y SQL sobre bases de datos en la nube.
Automatización de trabajo manual
El informe que alguien arma cada lunes, la conciliación que toma media jornada: procesos que corren solos y avisan cuando algo no cuadra.
IA donde se puede verificar
Extraer datos de facturas y documentos, clasificar movimientos, resumir. Solo donde la respuesta se puede comprobar contra la fuente.
Cómo trabajamos juntos
Un desarrollo de alcance fijo: un sistema que funciona, entregado y explicado. No es una asesoría abierta ni un informe con recomendaciones — es algo que queda funcionando.
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Conversación inicial
Sin costo
Nos cuentas qué no puedes ver hoy con tus datos y te decimos con franqueza si es algo que debamos resolver nosotros.
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Semana 1 — diagnóstico
Se cobra por separado, se continúe o no
Revisamos dónde viven tus datos hoy y qué se está haciendo a mano. Termina de una de dos maneras: con un alcance y un precio confirmados, o con el diagnóstico entregado por escrito y ahí queda.
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Semana 2 en adelante — construcción
Precio fijo, acordado antes de empezar
Se construye lo acordado, con un plazo definido al final de la semana 1 según el alcance real — no un número inventado antes de mirar tus datos. Se entrega funcionando y te explicamos cómo mantenerlo, sin dependencia permanente de nosotros.
Puedes parar al final de la semana 1 sin explicaciones. El diagnóstico es tuyo de todas formas.
Por qué nosotros
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Cinco años construyendo sistemas de datos Juan Felipe Salcedo, ingeniero de datos con maestría en Estadística y Ciencia de Datos. Ha trabajado en industrias muy distintas — fidelización de clientes y marketing en Leal, en Colombia, y hoy manufactura industrial en una empresa global — y esa variedad enseña algo concreto: cada negocio mide cosas diferentes. El modelo de datos sale del negocio, no de una plantilla.
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Traducimos necesidades, no recibimos especificaciones Casi nadie llega con un requerimiento escrito. Llegan diciendo «no sé si este producto me está dejando plata». Convertir eso en un modelo de datos es la parte difícil, y es la que hacemos todos los días.
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Rigor antes que novedad Construimos sistemas de IA que citan sus fuentes y miden qué tan fundamentada está cada respuesta, de modo que sea evidente cuándo el modelo está especulando.
IA que puedes verificar
La objeción más común a usar IA con información financiera es que se inventa cosas. Es una objeción correcta, y conviene tomarla en serio.
Por eso los sistemas que construimos devuelven la fuente junto con la respuesta, y una medida de qué tan respaldada está. Cuando el modelo no tiene con qué sostener algo, se nota. Tratándose de números que terminan en una declaración o en una decisión de negocio, esa diferencia no es un detalle técnico.
Qué no hacemos
- No desarrollamos aplicaciones ni sitios web a medida.
- No reemplazamos el trabajo contable. Se apoya en él.
- No proponemos IA cuando una hoja de cálculo bien hecha resuelve el problema.
- No tomamos proyectos que exijan soporte inmediato a toda hora. Trabajamos con alcance definido y tiempos acordados.