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Tres áreas de práctica, escritas para quien opera, no para el dashboard.
Abajo está lo que hacemos de verdad. Cada área empieza con una conversación real — la sesión de audit — y termina con documentación que un equipo sucesor podrá leer dentro de tres años.
Pilar 1
IA para la agricultura
La práctica principal. Cultivos premium, márgenes finos, datos duros. Diseñamos y ponemos en producción los componentes de IA que mueven una decisión — lecturas de humedad de suelo que cambian el riego del día, visión por computadora que detecta un foco de enfermedad temprano, modelos predictivos que adelantan una cosecha en 48 horas.
Qué incluye
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Inteligencia del suelo y del microclima
Redes de sensores multi-fuente, calibradas al sitio, con detección de anomalías que no grita lobo.
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Visión por computadora para sanidad vegetal
Pipelines de imágenes desde smartphone o desde dron que marcan patologías, plagas y estrés antes de que el recorrido las detecte.
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Modelos predictivos de cosecha
ML phenology-aware entrenado sobre la parcela real, no sobre una curva regional genérica. Mejora cada temporada.
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Pronóstico de rendimiento e ingresos
Modelos probabilísticos que devuelven el rango, no un punto que el banco va a odiar.
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Monitoreo acústico y conductual
Para apiarios, ganadería y sitios de alto valor. Alertas en tiempo real sobre las condiciones que importan.
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Trazabilidad regulatoria y de calidad
Flujos documentales asistidos por IA para DOP, IGP, orgánico y protocolos bilaterales de exportación.
Ejemplos aplicados
- Una bodega boutique mendocina que pasa de la poda intuitiva a un modelo calibrado sobre tres temporadas de micro-estación.
- Una asociación trufera ibérica que construye una capa compartida de detección de anomalías entre los socios, sin exponer la curva de rendimiento de cada productor.
- Una cooperativa apícola premium que reemplaza las inspecciones manuales con sensórica acústica, ahorrando el 60 por ciento del tiempo durante el pico de pecoreo.
Pilar 2
IA para cadena y gastronomía
El segundo pilar cubre todo lo que pasa después del campo: transformación, trazabilidad, hospitalidad, R&D food-tech. Trabajamos con transformadores, distribuidores, grupos de gastronomía y startups food-tech que ya pasaron el Excel pero no pueden pagar un equipo de ML interno.
Qué incluye
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Trazabilidad de cadena
De la parcela al plato, con documentación auditable generada con IA y alertas de excepción sobre las interrupciones en la cadena.
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Control de calidad automatizado
Visión por computadora para clasificación visual; fusión de sensores para perfiles aromáticos, cromáticos y de textura.
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Pronóstico de demanda para hospitalidad
Predicción por cubierto que aguanta la realidad del sábado a la noche, no solo el promedio de la planilla.
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Ingeniería de carta con solver de restricciones
Rentabilidad, estacionalidad y abastecimiento resueltos juntos en vez de en compartimentos estancos.
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Aceleración de R&D alimentario
Formulación asistida por IA y búsqueda de perfil sensorial para nuevos productos y sustituciones de ingredientes.
Ejemplos aplicados
- Un fraccionador de aceite de oliva andaluz que estandariza la documentación de origen sobre once almazaras con un pipeline compartido de OCR y clasificación.
- Un grupo de alta gastronomía que consolida reservas, patrones de no-show y pedidos de insumos en una decisión semanal única.
Pilar 3
Automatización de procesos con IA
Práctica transversal para el trabajo operativo que no entra en el Pilar 1 o 2 pero al que aplica la misma metodología. Sobre todo flujos document-heavy o multilingüe que agotan a un equipo de operaciones chico.
Qué incluye
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Flujos documentales bilingües o trilingües
Pipelines ES / EN / IT / FR que respetan el matiz legal y comercial, no traducción automática cruda.
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Triage y enrutamiento de entrada
Clasificación asistida por IA de consultas, contratos y tickets entrantes, con umbrales de confianza prudentes.
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Base de conocimiento y sistemas de retrieval
Búsqueda interna que funciona cuando nadie se acuerda en qué carpeta está el contrato correcto.