Ia Analítica Startup — M3

Soluciones de analítica avanzada y modelos de IA diseñados para startups: validación rápida, métricas accionables y pipelines listos para producción.

  • Lanzamiento en 6 semanas
  • Métricas que impulsan la retención
  • Cumplimiento y privacidad (ES)
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Dashboard IA

Desafíos comunes en startups

Las startups afrontan datos dispersos, decisiones basadas en intuición y dificultad para desplegar modelos en producción con pocos recursos. IA Analítica M3 unifica datos y crea pipelines repetibles.

  • Escasez de señales limpias
  • Falta de métricas de producto
  • Costes y tiempo de infra demasiado altos
Problemas de datos

Qué entregamos

Ingesta & ETL

Conectores y normalización listos para producción.

Modelos IA

Modelos supervisados y de recomendación, explicables.

Pipelines CI/CD

Despliegue reproducible y monitorización.

Privacidad & cumplimiento

Soporte GDPR/ES y buenas prácticas de anonimización.

Arquitectura de solución

Métricas de impacto (ejemplo)

Métrica Antes Después (M3)
Retención 30d12%18% (+50%)
Conversión prueba->pago2.6%4.1% (+58%)
Coste por adquisición€28€20 (-29%)

Casos de uso

Caso ecommerce

Ecommerce: personalización

Recomendaciones en tiempo real que incrementaron AOV y retención.

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Caso SaaS

SaaS: churn prediction

Modelo de churn que permitió acciones proactivas y ahorro en CAC.

Ver estudio
Caso logistica

Logística: optimización

Rutas y predicción de demanda para reducir tiempos y costes.

Ver estudio

Metodología M3

  1. Mapeamos señales y objetivos comerciales (Métrica Norte).
  2. Prototipo rápido con experimentos A/B y validación.
  3. Construcción del pipeline y despliegue continuo.
  4. Monitorización, retraining y soporte semanal.

Nuestro enfoque es resultado-orientado: hipótesis + datos + despliegue.

Stack tecnológico

Python / scikit-learn / PyTorch

Airflow / DBT / Kafka

Kubernetes / Docker / CI

Equipo

Fundador

María López — Lead IA

Responsable de modelos y producción. 8 años implementando sistemas de recomendación y ML en SaaS y ecommerce.

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Preguntas frecuentes

Fase de diagnóstico 1 semana, prototipo 3-4 semanas, despliegue inicial en 6-8 semanas, dependiendo de datos y alcance.

Idealmente eventos de producto, transacciones y usuarios con 8-12 semanas de historial. Podemos trabajar con muestras menores para un prototipo.

Usamos minimización de datos, pseudonimización, controles de acceso y documentación de tratamiento adaptada a la normativa ES/EU.

Listos para impulsar tus métricas con IA

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