El 95% de los proyectos de IA fracasan por falta de enfoque. En QALEON llevamos más de 8 años siendo parte del 5% que tiene éxito. Obtienes mejor información, decides más rápido, reduces costes y ganas tiempo. Todo desde las primeras semanas.
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Clientes confían en más proyectos
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Sectores con proyectos activos
Tecnología de IA escalable para entornos reales
Computer Vision · Procesamiento del lenguaje natural · Redes neuronales y Deep Learning · Análisis predictivo.
Machine Learning aplicado · IA agéntica · Orquestación de agentes · Fine-tuning de modelos · Integración en workflows.
Análisis de la percepción de los clientes con técnicas de PLN sobre reseñas y menciones en todos los canales, con alertas antes de que el problema escale.
40% de impacto sobre la cifra de negocio
Gestión energética con IA que integra sensores IoT y SCADA con modelos predictivos de consumo y demanda en tiempo real.
60% ahorro energético
Asistente corporativo que conecta SAP, SharePoint, email y otras herramientas como una sola capa de inteligencia, garantizando una trazabilidad completa.
48% ahorro de tiempo en gestión administrativa, autorización de volantes, facturación y petición de pruebas.
Analizamos datos de clima espacial y utilizamos técnicas y modelos innovadores para mejorar la precisión en la predicción de eventos climáticos extremos, con mayor fiabilidad y eficacia que los modelos meteorológicos convencionales.
El nombre no es casualidad: está inspirado en nuestro camaleón, símbolo de cambio, evolución y adaptación. Cinco fases, cada una con enfoque técnico y acompañamiento cercano.
Investigamos hoy lo que mañana será estándar en cada proyecto.
No partimos de un modelo genérico sobredimensionado para adaptarlo después: diseñamos el tamaño y la arquitectura pensando en la tarea real, con pruning, cuantización y destilación de conocimiento.
Medimos el consumo real de cada modelo, no solo su rendimiento: el gasto en kWh por inferencia es una métrica de producto más, con el mismo seguimiento que la precisión.
Auditamos sesgos con métricas de equidad cuantificables, aplicamos frameworks de explicabilidad como SHAP y LIME, y anticipamos el EU AI Act antes de que sea obligatorio.
"Reducción de un 50-80% en el consumo energético, con el mismo rendimiento"
Cada vez que un modelo recomienda un precio, un candidato o una ruta de mantenimiento, el directivo se enfrenta a una pregunta incómoda: ¿sigo la sugerencia o confío en mi experiencia? El liderazgo con IA ya no consiste en implementar herramientas, sino en decidir cuándo delegar un juicio y cuándo reservarlo. Los equipos que tratan […]
Los equipos de seguridad no fallan por falta de alertas, sino por falta de tiempo. Cuando el SOC confirma un movimiento lateral, el atacante lleva días dentro y la ventana para contenerlo se ha reducido a horas. La ciberseguridad predictiva invierte ese orden: cruza datos históricos y señales en tiempo real para estimar dónde es […]
El piloto funcionó. En seis semanas el equipo tenía un modelo con buenos resultados sobre datos históricos, una demo convincente y la aprobación del comité. Nueve meses después, ese sistema consume buena parte del tiempo del equipo de datos y nadie se atreve a tocarlo. Ese desfase tiene nombre: deuda técnica en IA. No aparece […]
