Reseñas de Artificial Intelligence

Lo que dicen nuestros clientes después de trabajar con nosotros. Casos reales con métricas verificables.

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★★★★★

Basado en 43 evaluaciones de clientes entre 2019 y 2024

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Testimonios de clientes

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Teníamos 4 años de datos de ventas en un Excel con 200 pestañas. Prime AI Perspectives los limpió, construyó un modelo de predicción de demanda y lo conectó a nuestro ERP en 5 semanas. El primer mes con el modelo activo, redujimos el sobreinventario en un 19 %. Ahora el equipo de compras toma decisiones con datos, no con intuición.
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Mariana Ochoa
Gerente de operaciones, distribuidora de alimentos, Medellín
★★★★★
Necesitábamos clasificar automáticamente las solicitudes de crédito que llegan por correo electrónico. El modelo de NLP que nos entregaron tiene una precisión del 94 % en la categorización, y el tiempo de respuesta al cliente bajó de 48 horas a 6. Lo que más valoro es que nos explicaron exactamente cómo funciona el modelo, sin jerga innecesaria.
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Ricardo Peña
Director de tecnología, cooperativa financiera, Bogotá
★★★★☆
Contratamos a Prime AI Perspectives para un proyecto de detección de defectos en nuestra línea de ensamblaje. El modelo identifica grietas en piezas metálicas con una tasa de falsos negativos menor al 2 %. La implementación tomó más tiempo del estimado porque tuvimos que cambiar la iluminación de las cámaras, pero el equipo fue transparente con el retraso y no cobró horas adicionales por la reconfiguración.
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Felipe Duarte
Jefe de producción, fábrica de autopartes, Bogotá
★★★★★
Llevábamos meses evaluando proveedores de IA para optimizar nuestras rutas de entrega en Lima. Prime AI Perspectives fue el único que nos pidió ver los datos antes de firmar contrato. Después del análisis inicial, nos dijeron que con los datos que teníamos podían lograr una mejora del 15 al 20 %, no del 40 % que otros prometían. Al final, la mejora real fue del 17 %. Esa honestidad nos convenció de renovar.
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Patricia Salazar
Directora de logística, empresa de distribución, Lima
★★★★★
Implementaron un sistema de triaje automático en nuestra red de clínicas. El modelo lee las notas de admisión y sugiere la especialidad más probable. Antes, una enfermera tardaba 12 minutos en asignar cada paciente. Ahora tarda 3, porque solo revisa la sugerencia del modelo y confirma. En hora pico, eso significa atender 15 pacientes más por turno.
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Dr. Hernán Cárdenas
Director médico, red de clínicas, Bogotá
★★★★★
Queríamos un chatbot interno para que nuestros abogados pudieran consultar jurisprudencia sin salir de su herramienta de trabajo. Prime AI Perspectives conectó un modelo de lenguaje a nuestra base de 80.000 documentos legales. La búsqueda que antes tomaba 25 minutos ahora toma 40 segundos. Los abogados junior son los que más lo usan, porque les ahorra horas de lectura exploratoria.
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Valentina Ruiz
Socia directora, firma de abogados, Bogotá

Casos de estudio

Almacén de distribución de alimentos con líneas de inspección

Distribución de alimentos

Predicción de demanda para reducir desperdicio

Una distribuidora con 340 SKU de productos perecederos perdía el 11 % de su inventario mensual por vencimiento. Construimos un modelo de series temporales (Prophet + gradient boosting) que predice la demanda por producto y por punto de venta con 5 días de anticipación.

El modelo se alimenta de datos de ventas históricas, calendario de festivos, clima y promociones activas. Después de 3 meses en producción, el desperdicio bajó al 8.5 %, lo que representó un ahorro de 42 millones de pesos al trimestre.

-23 %
Desperdicio de perecederos
5 semanas
Tiempo de implementación
42 M COP
Ahorro trimestral
Recepción de clínica moderna con pantalla digital de triaje

Salud

Triaje automático con procesamiento de lenguaje natural

Una red de 12 clínicas en Bogotá recibía 800 pacientes diarios. Las enfermeras de admisión leían las notas del paciente y asignaban manualmente la especialidad. El proceso tomaba 12 minutos por paciente en promedio.

Entrenamos un modelo de clasificación de texto sobre 45.000 notas de admisión históricas, etiquetadas por especialidad. El modelo sugiere la especialidad con una precisión del 91 %. La enfermera revisa la sugerencia y confirma o corrige. El tiempo promedio de asignación cayó a 3 minutos.

91 %
Precisión del modelo
-75 %
Tiempo de asignación
6 semanas
Desarrollo y despliegue

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