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.
Años de experiencia
Clientes confían en más proyectos
Profesionales
Países donde estamos presentes
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.
Data Governance · MLOps · Cumplimiento normativo (GDPR, MiFID, EU AI Act, etc)
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% menos tiempo en tareas administrativas
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"
Un modelo de IA no falla por azar: falla porque aprendió de datos que ya venían distorsionados, y esa distorsión pasó inadvertida durante el proceso de entrenamiento. El sesgo en los datos no se manifiesta con una alerta explícita: se instala de forma gradual, a través de historiales incompletos, categorías mal definidas o decisiones humanas […]
Una videollamada con el director financiero de su empresa puede ser falso, y nadie lo notaría mientras ocurre. Los deepfakes corporativos han dejado de ser una curiosidad técnica para convertirse en un vector de fraude que combina voz clonada, vídeo sintético y presión temporal para forzar transferencias o aprobar contratos. El caso de Arup en […]
Cuando un modelo de IA rechaza un crédito, prioriza un candidato o detecta una anomalía en una línea de producción, la pregunta que sigue casi siempre es la misma: ¿por qué? La IA explicable (XAI) responde a esa pregunta antes de que se convierta en un problema legal, operativo o de confianza. Para directores de […]
