La inteligencia artificial, práctica y aplicable.
Hedon Data & IA acompaña a las empresas que quieren incorporar la inteligencia artificial de forma práctica, útil y directamente aplicable a sus retos de negocio, para ganar eficiencia, optimizar sus procesos y mejorar su rendimiento.
6 especialidades, un problema de negocio a la vez.
Cada pilar se presenta a partir del problema que resuelve y no de la tecnología, para partir de sus retos reales antes de hablar de herramientas o de modelos.
Cloud e infraestructura de IA
«No sé dónde ni cómo ejecutar mis modelos de forma fiable y escalable.»
Migración a la nube, MLOps, operación en producción, despliegue on-premise, nube soberana o air-gapped según la sensibilidad de sus datos.
Data, plataformas y gobernanza
«Mis datos están dispersos y no puedo aprovecharlos.»
Pipelines, calidad del dato, catálogo, gobernanza y trazabilidad: para convertir datos dispersos en un activo aprovechable.
Machine Learning e IA industrial
«Tengo datos, pero ningún ROI medible.»
Mantenimiento predictivo, visión por ordenador, optimización (programación, planificación, rutas) a partir de sus datos de sensores y de campo.
IA generativa y agentes
«Quiero automatizar y que mis equipos ganen tiempo.»
RAG sobre contenidos técnicos, copilotos de negocio, agentes de automatización de procesos: al servicio de sus equipos, no en su lugar.
Modernización mediante IA
«Mi sistema de información es antiguo y crítico, no puedo permitirme romperlo todo.»
Reescritura y migración asistidas por IA, recuperación del conocimiento de los sistemas heredados, IA incorporada a lo que ya tiene, sin rupturas.
Seguridad de la IA y ciberseguridad
«No me atrevo a desplegar la IA porque no controlo los riesgos.»
Ciberseguridad para entornos críticos y seguridad específica de la IA: red teaming de modelos, protección frente a la inyección de prompts y la fuga de datos, gobernanza y auditabilidad.
Consultoría y planteamiento de Data/IA
Auditoría de madurez, priorización de casos de uso, análisis de cumplimiento normativo: el mejor punto de partida para definir su hoja de ruta de IA antes de comprometerse.
Formación y sensibilización en IA
Programas para dotar a sus equipos de las herramientas necesarias y consolidar el uso de la inteligencia artificial en la organización a largo plazo.
Definir antes de elegir herramientas.
Un enfoque progresivo y estructurado, pensado para evitar los proyectos de IA que nunca pasan de la fase de prueba de concepto.
Partir de sus retos reales
Identificamos con usted los temas en los que la IA puede tener un impacto concreto y medible.
Dar estructura antes de desplegar
Definimos la necesidad antes de hablar de herramientas, para convertir el problema en un proyecto aplicable.
Un despliegue progresivo
Acompañamos la ejecución de manera estructurada, con un impacto verificable en sus resultados.
Hacer que la IA sea comprensible y útil en la práctica.
Nuestra diferencia no está solo en las tecnologías que utilizamos, sino en cómo abordamos cada proyecto.
Centrados en resultados
Un enfoque pragmático, basado en la eficacia y en resultados reales, no en el lucimiento tecnológico.
Definir antes de ejecutar
Definimos bien cada proyecto antes de hablar de herramientas, para no perder tiempo en caminos sin salida.
Ejecución real
Llevamos las soluciones hasta producción, no nos quedamos en el prototipo.
Lenguaje claro
Temas complejos explicados con claridad y llevados a la práctica, sin jerga innecesaria ni promesas exageradas.
Las preguntas que más nos hacen.
Algunas respuestas a las preguntas que nos hacen los clientes antes de empezar un proyecto con Hedon Data & IA.
¿Por dónde empezamos si nunca hemos hecho un proyecto de IA?
Por la Consultoría y planteamiento de Data/IA, que ofrecemos como Auditoría de IA en 2 semanas: evaluamos su madurez, priorizamos los casos de uso de mayor impacto y definimos los requisitos de cumplimiento normativo antes de cualquier compromiso.
¿Cuánto cuesta una Auditoría de IA en 2 semanas?
Cada auditoría se dimensiona según su alcance y sus prioridades. Cuéntenos su contexto y le responderemos en breve con una primera valoración y una propuesta adaptada.
¿Hay que reconstruir toda nuestra infraestructura de datos para hacer IA?
No necesariamente. Empezamos por la calidad, el catálogo y la gobernanza de los datos que ya tiene, para convertir lo que existe en un activo aprovechable antes de plantear cambios mayores.
¿Se ocupan solo del modelo de IA o también de la infraestructura sobre la que funciona?
De ambos. La migración a la nube, el MLOps y la operación en producción forman parte de nuestro alcance, para que sus modelos funcionen de forma fiable y escalable, no solo en una demostración.
¿Pueden desplegar una solución de IA en un entorno seguro, on-premise o soberano?
Sí. El modo de despliegue (nube, on-premise, nube soberana o air-gapped) se elige en función de la sensibilidad de sus datos y de sus restricciones normativas, nunca por defecto.
¿Cómo gestionan los riesgos de seguridad específicos de la IA, como la fuga de datos o la inyección de prompts?
Es una parte esencial de nuestra oferta: red teaming de modelos, protección frente a la inyección de prompts y la fuga de datos, gobernanza y auditabilidad, integrados desde el diseño y no añadidos después.
¿Podemos modernizar nuestro sistema existente sin reconstruirlo todo?
Sí. Trabajamos con reescritura y migración asistidas por IA, recuperando el conocimiento de los sistemas heredados para incorporar la IA a lo existente sin interrumpir el servicio.
¿Forman a nuestros equipos para que ganen autonomía con la IA?
Sí, mediante programas de formación y sensibilización en IA pensados para dotar a sus equipos de las herramientas necesarias y consolidar los nuevos usos en la organización a largo plazo, más allá del despliegue inicial.
¿Un reto de negocio que convertir en un proyecto de IA?
Hablemos.
Cuéntenos su contexto. Le responderemos en breve para identificar los casos de uso que tengan sentido.
