Alpha Tech · Intelligence

IA industrial.
Datos que deciden.

Modelos de inteligencia artificial diseñados para la realidad de la industria peruana: visión por computadora, mantenimiento predictivo y análisis de proceso. Sin proyectos piloto eternos.

Metodología

De la prueba de concepto a producción.
Sin riesgo de proyecto fantasma.

Cada proyecto sigue tres fases bien definidas con entregables concretos. El cliente decide si continuar al final de cada fase — sin compromisos de largo plazo hasta que el valor esté demostrado.

01
Discovery

Diagnóstico de datos y caso de uso

Entendemos el proceso productivo, identificamos dónde existe un problema real resoluble con IA y validamos la disponibilidad y calidad de los datos necesarios.

  • Mapeo del proceso y puntos de medición
  • Inventario de datos disponibles
  • Viabilidad técnica y económica
  • Definición de KPI de éxito
2–3 semanas
02
Pilot

Prueba de concepto acotada

Construimos un modelo funcional sobre un subconjunto real de datos, medimos el resultado contra el KPI definido y lo presentamos al equipo técnico y de negocio del cliente.

  • Pipeline de datos y preprocesamiento
  • Entrenamiento del modelo base
  • Métricas de rendimiento en datos reales
  • Informe de resultados y recomendación
4–6 semanas
03
Producción

Despliegue y transferencia

Integramos el modelo al entorno productivo del cliente, documentamos la arquitectura y transferimos el conocimiento al equipo interno para operación autónoma.

  • Integración con sistemas existentes
  • API / dashboard de monitoreo
  • Documentación técnica completa
  • Capacitación del equipo interno
6–10 semanas
Verticales de aplicación

Áreas donde la IA genera impacto real

Capacidades que construimos para generar valor medible en operaciones industriales, procesos productivos y gestión comercial. Empezamos siempre por el diagnóstico, no por la tecnología.

Clasificación y estandarización de insumos

IA para automatizar la identificación, categorización y estandarización de herramientas, insumos y componentes en taller o almacén. Sin búsquedas manuales ni etiquetado inconsistente entre áreas.

Reducción del tiempo de búsqueda de insumos y trazabilidad completa del stock desde el momento del ingreso al sistema.

Asistentes vocales para talleres y centros de trabajo

Configuración de asistentes de voz que conectan las diferentes áreas de un taller — almacén, producción, administración — para consultar stock, registrar avances, generar alertas y acceder a información técnica sin soltar las herramientas.

Comunicación fluida entre áreas sin fricción manual y registro automático de actividad operativa en tiempo real.

Análisis de datos de proceso

Identificación de las variables de proceso que más impactan en el resultado final (calidad, rendimiento, consumo energético). Correlaciones que no son visibles con análisis tradicional.

Mapa de causa-efecto cuantificado entre parámetros de proceso y KPIs productivos — base para optimización continua.

Realidad aumentada en producción I+D Interno

Superposición de información digital sobre el proceso físico para guía de operario, control de ensamblaje y trazabilidad en tiempo real. Nuestra línea de investigación y desarrollo actualmente activa — aplicada primero en nuestros propios procesos antes de llevarla al cliente.

Reducción de errores de ensamblaje y documentación automática del proceso productivo sin intervención manual.

Control de inventario y reabastecimiento inteligente

Modelos que monitorean el consumo de insumos, proyectan necesidades de reabastecimiento y generan alertas antes de que los faltantes afecten la operación. Aplicable a talleres, almacenes y líneas de producción.

Eliminación de paros por falta de material y reducción del capital inmovilizado en stock excesivo o mal clasificado.

IA para gestión y canales comerciales

Automatización de procesos de gestión, análisis de pipeline de ventas, segmentación de clientes y optimización de canales. IA aplicada no solo a producción — también a cómo una empresa vende, atiende y crece.

Mayor visibilidad del ciclo comercial con datos accionables para priorización de leads, retención y expansión de canales.

Cómo trabajamos

Un diagnóstico antes de cualquier propuesta

No vendemos IA — resolvemos problemas con IA. La diferencia es que empezamos por entender el problema, no por proponer una solución.

01
Gratuito · 60 min

Diagnóstico de datos y proceso

Conversación estructurada de 60 minutos para mapear el proceso, identificar el problema concreto y evaluar la disponibilidad de datos. Al final tienes claridad sobre si IA tiene sentido para tu caso — aunque no trabajes con nosotros.

02
Propuesta

Propuesta técnica acotada

Si el diagnóstico confirma viabilidad, presentamos una propuesta técnica con el alcance exacto del PoC, los datos necesarios, el KPI de éxito, el timeline y el costo. Sin compromisos de fases futuras.

03
Discovery · 2-3 sem

Exploración de datos y arquitectura

Análisis exploratorio de los datos reales, limpieza, feature engineering y selección de arquitectura del modelo. El cliente tiene acceso completo a este proceso.

04
Pilot · 4-6 sem

Entrenamiento y validación del modelo

Entrenamiento del modelo sobre datos reales, validación cruzada, análisis de errores y ajuste. Entrega de informe técnico con métricas de rendimiento y recomendación de despliegue.

05
Producción · 6-10 sem

Despliegue, integración y transferencia

Integración al entorno productivo, dashboard de monitoreo, documentación técnica completa y capacitación del equipo. El objetivo es que el cliente opere el sistema de forma autónoma.

Preguntas frecuentes

Lo que nos preguntan antes de empezar

¿Necesito mucho presupuesto para empezar con IA? +

No. El diagnóstico inicial es gratuito. Si hay viabilidad, la propuesta del PoC está diseñada para ser un proyecto acotado que demuestra valor antes de comprometer inversión mayor. El punto de partida es entender el problema — no firmar un proyecto de 6 meses.

¿Mis datos son suficientes para entrenar un modelo? +

Depende del problema y del tipo de datos disponibles. En el diagnóstico evaluamos exactamente esto: qué datos tienes, qué calidad tienen, qué volumen se necesitaría y si hay alternativas cuando el historial es corto. En algunos casos, técnicas de transfer learning o data augmentation permiten trabajar con datasets más pequeños de lo esperado.

¿Qué pasa si el PoC no da los resultados esperados? +

Es una posibilidad real y por eso cada fase tiene un punto de decisión explícito. Si el PoC no alcanza el KPI definido, entregamos un informe técnico honesto explicando por qué y qué se necesitaría para lograrlo. El cliente nunca está obligado a continuar si los resultados no justifican la inversión.

¿El modelo funciona solo con nuestros datos o necesita datos externos? +

En la mayoría de casos industriales los modelos se entrenan exclusivamente sobre los datos internos del cliente, que son los que mejor reflejan la realidad operativa específica. Los datos nunca se comparten con terceros ni se usan para entrenar otros modelos.

¿Qué equipo técnico necesitamos de nuestra parte? +

Para el diagnóstico y el PoC, solo necesitamos acceso a los datos y tiempo de una persona que conozca el proceso (no tiene que ser ingeniero de datos). Para producción, idealmente alguien con conocimientos básicos de Python o SQL para la operación diaria, aunque esto se define caso a caso.

¿Cuánto tiempo toma ver los primeros resultados? +

El PoC entrega resultados medibles en 4 a 6 semanas desde que tenemos acceso a los datos. El despliegue completo en producción toma entre 3 y 5 meses en total, dependiendo de la complejidad de la integración con los sistemas existentes.

Diagnóstico gratuito

60 minutos para saber
si la IA tiene sentido en tu proceso.

¿Prefieres hablar primero?

El diagnóstico de 60 minutos es completamente gratuito. No es una reunión de ventas — es una conversación técnica estructurada para entender tu proceso y decirte con honestidad si la IA puede ayudarte.

WhatsApp
+51 922 877 190