Lo que dicen nuestros clientes y los resultados que hemos conseguido juntos. Cada testimonio viene de un proyecto real con métricas verificables.
Pedimos a nuestros clientes que describan su experiencia con honestidad. No editamos las respuestas.
Llevábamos meses intentando predecir la demanda de nuestros 120 productos refrigerados. El modelo que construyó Harmonious AI Future nos dio proyecciones semanales con un margen de error del 8%. Antes desperdiciábamos entre 15 y 20 kilos de producto al día. Ahora son menos de 4.
Necesitábamos un chatbot que entendiera las preguntas de nuestros clientes sobre trámites aduaneros. El asistente que nos entregaron maneja vocabulario técnico en español e inglés y responde el 74% de las consultas sin intervención humana. Mi equipo de servicio al cliente pasó de atender 200 tickets diarios a enfocarse en los 50 que realmente necesitan criterio humano.
Lo que más valoro es que nos dijeron la verdad desde el principio. Queríamos automatizar todo nuestro proceso contable con IA, y Camila nos explicó que solo tenía sentido automatizar la clasificación de facturas y la conciliación bancaria. El resto era más eficiente con macros bien hechas. Esa honestidad nos ahorró unos 40 millones de pesos en desarrollo innecesario.
Implementamos visión por computadora en dos de nuestras líneas de envasado. El sistema detecta defectos en las tapas y etiquetas a una velocidad que el ojo humano no alcanza. En los primeros tres meses redujimos las devoluciones por defecto de empaque en un 61%. El equipo de Diego hizo la instalación en planta sin parar la producción.
Tres proyectos representativos con datos concretos sobre lo que hicimos, cómo lo hicimos y qué resultados obtuvimos.
Distribuciones del Caribe maneja 120 referencias de productos refrigerados con vida útil de 5 a 12 días. Antes del proyecto, el equipo de compras hacía pedidos basándose en promedios históricos mensuales. El problema: la demanda varía mucho entre lunes y sábado, y cambia con el clima y las festividades locales.
Construimos un modelo de series temporales que incorpora día de la semana, temperatura promedio, calendario de fiestas patronales y datos de punto de venta en tiempo real. El entrenamiento inicial tomó tres semanas con datos de 14 meses. Ahora el modelo se reentrena cada domingo por la noche con los datos de la semana anterior.
-78% desperdicio 8% margen de error 6 semanas de implementaciónAgencia Marítima Bolívar recibe unas 200 consultas diarias sobre estado de contenedores, documentación aduanera y tarifas de almacenaje. El 70% de esas preguntas tienen respuestas que están en manuales internos o en la base de datos del sistema de gestión portuaria.
Entrenamos un asistente basado en un modelo de lenguaje grande, alimentado con 340 documentos internos de la agencia. El asistente se integró con WhatsApp Business y con el portal web del cliente. Cuando no tiene suficiente confianza en una respuesta, transfiere la conversación a un agente humano con el contexto completo de lo que se habló.
En los primeros 90 días, el asistente resolvió el 74% de las consultas sin intervención humana. El tiempo promedio de respuesta bajó de 47 minutos a 12 segundos para las consultas automatizadas.
74% resolución autónoma 12 seg. tiempo de respuesta 340 documentos indexados
Alimentos Caribe S.A.S. tenía un problema recurrente: tapas mal selladas y etiquetas desalineadas pasaban el control de calidad visual y llegaban al cliente final. Las devoluciones por defectos de empaque representaban el 3.2% de la producción mensual.
Instalamos dos cámaras industriales en la línea de envasado, conectadas a un modelo de detección de objetos entrenado con 4,200 imágenes etiquetadas de productos conformes y defectuosos. El sistema procesa 18 unidades por segundo y marca con un chorro de aire las que presentan anomalías, desviándolas a una bandeja de revisión.
Tres meses después de la instalación, las devoluciones por defecto de empaque bajaron al 1.2%. El modelo tiene una precisión del 97.3% y un recall del 95.8%. Lo más importante para el cliente: la instalación se hizo en un fin de semana sin detener la producción del lunes.
-61% devoluciones 97.3% precisión 18 unidades/segundoCalificación promedio de nuestros clientes
Tasa de renovación de contratos
Proyectos entregados a la fecha
Industrias diferentes atendidas