Diseñamos e implementamos modelos de IA que resuelven problemas concretos: desde predecir la demanda de tu almacén hasta clasificar miles de documentos en minutos. Trabajamos en Bilbao con empresas industriales, logísticas y de servicios que necesitan resultados medibles, no promesas vagas.
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Fundamos Trust Anchor AI en 2021 con una idea sencilla: que las pymes del País Vasco puedan acceder a la misma tecnología de IA que usan las grandes corporaciones, pero a una escala y precio razonables. Nuestro equipo lo forman seis ingenieros y dos lingüistas computacionales con experiencia en proyectos reales de manufactura, retail y salud.
Cada proyecto empieza con una auditoría de datos de dos semanas. Revisamos qué información genera tu empresa, dónde se almacena y qué calidad tiene. Solo después proponemos un modelo, un calendario y un presupuesto cerrado. Si los datos no son suficientes para obtener un resultado fiable, lo decimos antes de firmar nada.
Nos importa la transparencia. Documentamos cada decisión técnica en un informe que cualquier directivo puede leer sin ser programador. Y entregamos el código fuente: el modelo es tuyo, no nuestro.
Cada servicio se adapta al volumen de datos y la infraestructura que ya tienes. No vendemos licencias de software genérico: construimos soluciones a medida.
Modelos de series temporales y regresión que anticipan ventas, roturas de stock o fallos en maquinaria. Entrenamos con tus datos históricos de al menos 12 meses y entregamos un panel de control donde consultar las predicciones en tiempo real.
Clasificación automática de correos, extracción de datos de facturas PDF, chatbots internos para recursos humanos. Trabajamos con modelos de lenguaje afinados para castellano y euskera, lo que mejora la precisión frente a soluciones genéricas en inglés.
Inspección visual de piezas en líneas de producción, lectura automática de matrículas, conteo de personas en espacios comerciales. Configuramos cámaras, entrenamos el detector y lo integramos con tu sistema ERP o SCADA existente.
Combinamos RPA con modelos de IA para automatizar tareas repetitivas: conciliación bancaria, generación de informes mensuales, validación de formularios. Un proyecto típico reduce entre 15 y 30 horas semanales de trabajo manual.
¿No sabes si la IA encaja en tu caso? Hacemos un diagnóstico de viabilidad en cinco días laborables. Analizamos tus datos, tu infraestructura y tus objetivos de negocio. El resultado es un documento con recomendaciones concretas, estimación de coste y retorno esperado.
Talleres prácticos de 8 a 24 horas para que tu equipo entienda los fundamentos de machine learning, sepa evaluar proveedores y pueda mantener los modelos que entregamos. Los cursos se imparten en vuestras oficinas o en remoto, con ejercicios basados en datos reales de vuestra empresa.
Seguimos un proceso de cuatro fases que hemos refinado en más de 80 proyectos. Cada fase tiene entregables claros y un criterio de aceptación definido antes de empezar.
Revisamos bases de datos, hojas de cálculo, logs de sensores o cualquier fuente relevante. Medimos volumen, calidad y frecuencia de actualización. Duración habitual: dos semanas.
Seleccionamos el algoritmo más adecuado al problema y al volumen de datos disponible. Preparamos un prototipo funcional con un subconjunto de datos para validar la viabilidad técnica.
Entrenamos el modelo definitivo, lo empaquetamos como API o microservicio y lo conectamos a vuestros sistemas. Hacemos pruebas de carga y de seguridad antes de pasar a producción.
Durante los tres primeros meses monitorizamos el rendimiento del modelo. Si la precisión baja por cambios en los datos, reentrenamos sin coste adicional dentro del contrato de mantenimiento.
Respondemos las dudas que más nos plantean las empresas antes de iniciar un proyecto de IA.
Depende del problema. Para análisis predictivo de ventas, pedimos al menos 12 meses de histórico con granularidad diaria. Para visión por computador, necesitamos entre 500 y 2.000 imágenes etiquetadas del defecto o del objeto que queremos detectar. En la auditoría inicial evaluamos si lo que tienes es suficiente o si hay que recopilar más antes de empezar.
Un proyecto de complejidad media (por ejemplo, un clasificador de documentos o un modelo de predicción de demanda) dura entre 8 y 14 semanas desde la firma del contrato hasta la puesta en producción. Proyectos de visión por computador con hardware específico pueden alargarse hasta 20 semanas por los plazos de entrega de cámaras y servidores de inferencia.
Firmamos un acuerdo de confidencialidad antes de acceder a cualquier dato. Trabajamos en entornos cifrados y, si lo prefieres, todo el desarrollo se hace en tus propios servidores sin que los datos salgan de tu red. Cumplimos con el RGPD y con la normativa sectorial que aplique a tu industria.
Por eso hacemos un prototipo antes de comprometernos con el desarrollo completo. Si el prototipo no alcanza la métrica de rendimiento acordada (por ejemplo, un 90% de precisión en clasificación), paramos y te devolvemos el 60% del importe del proyecto. Esto está recogido en el contrato.
No siempre. Muchos modelos de tamaño medio pueden ejecutarse en un servidor local con GPU. Si tu volumen de datos crece mucho o necesitas alta disponibilidad, te ayudamos a configurar la infraestructura en AWS, Azure o Google Cloud, pero la decisión es tuya. Estimamos el coste mensual de cada opción para que puedas comparar.
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