Diseñamos modelos de IA a la medida de tu operación. Desde predicción de demanda hasta análisis de documentos, cada solución parte de tus datos y se entrega lista para producción.
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Un equipo de ingenieros de machine learning, científicos de datos y desarrolladores de software radicados en Bogotá.
Fundamos Talent AI Forge en 2021 con una premisa simple: la inteligencia artificial no debería quedarse en un laboratorio. Nuestros primeros clientes fueron distribuidoras de alimentos en Cundinamarca que necesitaban predecir cuánto producto pedir cada semana. Hoy atendemos empresas de logística, salud, fintech y comercio electrónico en toda Colombia y Latinoamérica.
Cada proyecto empieza con una auditoría de datos. Revisamos qué información existe, qué calidad tiene y dónde están los vacíos. Solo después de esa auditoría proponemos una arquitectura de modelo. No vendemos tecnología por moda; vendemos resultados medibles.
Nuestro equipo combina experiencia en investigación académica con años de implementación en entornos productivos. Tres de nuestros ingenieros tienen publicaciones en conferencias como NeurIPS e ICML, y todos han desplegado modelos que procesan millones de registros diarios.
Soluciones de inteligencia artificial diseñadas para industrias específicas, con métricas claras de retorno.
Predicción de demanda, churn de clientes, riesgo crediticio y mantenimiento preventivo. Usamos series temporales (Prophet, LSTM) y gradient boosting (XGBoost, LightGBM) según la naturaleza de tus datos. Entregamos el modelo empaquetado en un contenedor Docker con API REST documentada.
Clasificación de tickets de soporte, extracción de entidades en contratos, resúmenes automáticos de documentos legales y chatbots con comprensión contextual. Trabajamos con modelos transformer fine-tuneados en español colombiano para capturar regionalismos y jerga sectorial.
Detección de defectos en líneas de producción, conteo de inventario por cámara, reconocimiento de placas vehiculares y análisis de imágenes médicas. Nuestros modelos de detección de objetos (YOLOv8, Detectron2) corren en GPU o en dispositivos edge según tu infraestructura.
Flujos de trabajo que combinan RPA con modelos de IA para procesar facturas, validar documentos de identidad, generar reportes y disparar alertas. Reducimos tiempos de procesamiento manual entre un 60 % y un 90 % según la complejidad del proceso.
Evaluamos la madurez analítica de tu organización, definimos una hoja de ruta de IA con hitos trimestrales y capacitamos a tu equipo interno. El entregable incluye un documento de arquitectura de datos, estimación de costos en la nube y un plan de gobernanza.
Configuramos pipelines de entrenamiento continuo, monitoreo de drift y re-entrenamiento automático. Trabajamos con Kubernetes, MLflow, Airflow y servicios gestionados de AWS, GCP o Azure según tu infraestructura existente.
Cuatro fases claras con entregables definidos en cada una.
Revisamos tus datos, entrevistamos a los equipos de negocio y definimos el problema con métricas de éxito concretas. Duración típica: una a dos semanas.
Construimos un modelo mínimo viable con un subconjunto de datos. Lo validamos con tu equipo antes de invertir en la versión completa. Entre dos y cuatro semanas.
Entrenamos el modelo final, lo empaquetamos en contenedores, escribimos pruebas automatizadas y documentamos la API. De cuatro a ocho semanas según complejidad.
Ponemos el modelo en producción, configuramos monitoreo de rendimiento y ofrecemos soporte técnico durante los primeros tres meses sin costo adicional.
Empresas reales con resultados medibles.
Implementaron un modelo de predicción de demanda que redujo nuestro desperdicio de inventario en un 34 % durante el primer trimestre. El equipo fue transparente con las limitaciones del modelo y nos enseñó a interpretarlo.
Necesitábamos clasificar miles de documentos médicos al día. El modelo de NLP que desarrollaron tiene una precisión del 96 % y procesa un documento en menos de dos segundos. Antes tardábamos ocho minutos por documento de forma manual.
El sistema de visión por computadora detecta defectos en nuestra línea de envasado con mayor consistencia que la inspección humana. La inversión se recuperó en cinco meses gracias a la reducción de devoluciones.
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