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AI Consultancy · Buenos Aires

AI solutions that solve real problems in your business.

We design and implement custom models — from chatbots to demand forecasting — for companies that want to transform their operations with artificial intelligence.

Tell us your case See case studies
20+
projects shipped
7
different industries
2 – 8 wks
from diagnosis to MVP
Scroll
02 · Clients

Companies that trust us

Big School
Credivico
Dynamo
Metaclub
Tayron Capital
Traycco
Ubidata
+ and other
ongoing cases 2024 – 2026
03 · Solutions

Four verticals. One way of working: solve the real problem.

We don't sell a packaged product. Every solution is custom-designed for your process, your data, and your people.

Vertical 01 Conversational

Customer support and internal knowledge

AI assistants that answer your customers and your employees — natural conversations always grounded in your company's real information.

Case · Big School

Chatbot multiagéntico para pre-venta

Atiende preguntas de miles de estudiantes en simultáneo durante los picos de lanzamiento, con experiencia conversacional natural, customizada a la operativa de Big School.

1,000+
mensajes diarios en picos, sin tiempos de espera
Educación · Argentina
In progress

More cases in this vertical

Internal knowledge assistants and semantic documentation search for companies that want to free up their key experts. Get in touch to see live demos.

Professional services · Legal · Industry
Vertical 02 Prediction

Predictive and optimization models

Models that anticipate what's coming — sales, demand, risk, churn — and optimization algorithms that solve complex operational problems. So you make decisions with data, not intuition.

Case · Traycco

Optimización de rutas de reparto con restricciones múltiples

Algoritmo de ruteo que considera ventanas horarias, capacidad de cada vehículo, doble reparto y prioridades simultáneamente. Reduce costos operativos y aumenta el rendimiento de la flota.

1 min
de planificación vs. días con el método anterior
Logística · Repartos urbanos
In progress

Demand forecasting · Credit scoring · Forecasting

Tailored predictive models for retail, fintech, and industry. If you want to anticipate a behavior in your business with data, let's talk.

Retail · Fintech · Industry
Vertical 03 Marketing & Sales

Marketing and sales intelligence

Algorithms that understand your customers better than you do: they segment them, match them with the right product, and surface cross-sell and up-sell opportunities hidden in your data.

Case · Dynamo

Distribución inteligente de campañas

Decisiones de pauta optimizadas automáticamente con cada interacción: el sistema reasigna presupuesto y audiencia para maximizar conversión, sin reglas manuales.

Marketing · Media buying
Case · Metaclub

Fidelización de kioscos con OCR de facturas

Suma de puntos por compras reales: lectura automática de facturas con OCR, validaciones cruzadas y prevención de fraude. Los kioscos cargan en segundos.

99%
de precisión en la lectura automática
Consumo masivo · Retail · OCR
Case · Tayron Capital

Buscador inteligente de inmuebles

Matchea compradores con la propiedad ideal usando modelos de predicción y segmentación. Entiende intención más allá de los filtros literales.

Segundos
para matchear comprador y propiedad ideal
Real Estate · Matching semántico
Vertical 04 Data & Search

Information search and processing

We turn messy information into structured data your company can actually use: semantic search, normalization, source integration, and automated enrichment.

Case · Ubidata

Buscador inteligente de direcciones

Matching semántico entre queries informales y datos geográficos estructurados, basado en embeddings. Funciona con barrios, referencias y errores de tipeo.

99%+
de precisión en el matcheo
Data infrastructure · Argentina
Case · Credivico

Centralizador inteligente de datos

Unifica información pública y privada de personas a partir de fuentes dispersas, con enriquecimiento automático. Una sola verdad para evaluar crédito.

10+
fuentes consolidadas automáticamente
Financiera · Argentina
In progress

More cases in this vertical

Data centralization with graphs, generating API flows from unstructured documentation, and database enrichment. If your company has scattered information, we can help.

Holdings · SaaS · Industry
04 · How we work

Short sprints. Fast value. Iteration with results.

01

Diagnosis

We understand your problem, the data available, and the business goals. No empty promises.

Wk. 1
02

Design

We propose the most appropriate technical solution — not the most complex one. We validate scope with you before writing code.

Wk. 2
03

Development

We build the model or system in short iterations. Working demo every two weeks.

Wk. 3 – 6
04

Deployment

We integrate with your existing stack and train your team. Post-launch support included.

Wk. 7 – 8
The three legs of every project

Every solution stands on three legs. All three are essential: one defines what to do, another builds it, the third takes it to production.

01

Research

We read papers, explore cutting-edge approaches, and prototype fast to validate hypotheses. Before committing to an architecture, we decide which technique best solves the problem. This is the leg that keeps a project from ending up as a POC that never makes it to production.

02

AI development

Machine learning, NLP, computer vision, prompt engineering, agent engineering, and predictive systems. The leg that builds the models and systems that solve the core problem.

03

Software engineering

Architecture, stack decisions, production deployment, and integration with the client's systems. The leg that packages all the technical work into a solution that operates day-to-day.

05 · Clients

What the people who chose us have to say.

“
Trabajamos con Use Data en el desarrollo de un chatbot multiagéntico para responder preguntas de pre-venta, con el objetivo de brindar una experiencia conversacional natural y escalable a miles de estudiantes a la vez. El equipo entendió rápidamente la necesidad, trabajamos en conjunto en el diseño de una solución customizada a la medida de nuestro negocio y nos ofrecieron un trabajo altamente ágil y adaptado a nuestras necesidades técnicas y especificaciones. Como resultado, logramos atender más de 1000 mensajes diarios en los picos de lanzamiento, con disponibilidad continua y sin tiempos de espera. Recomiendo sin duda trabajar con el equipo de Use Data a empresas que busquen automatizar procesos con soluciones pensadas para su negocio e impacto real en la operativa diaria.
Maia Gutter
Jefa de Operaciones
Big School
Use Data se destacó por su capacidad para entender en profundidad un problema altamente específico y convertirlo en una solución sólida y bien pensada. Valoramos especialmente el nivel técnico del equipo, su criterio para abordar un desafío complejo y el compromiso con el que siguieron cada detalle hasta encontrar un enfoque realmente útil.
Adolfo López Scala
CEO
Ubidata
Use Data se destacó por la profundidad con la que encaró el problema y por la claridad para proponer caminos posibles. Más allá del conocimiento técnico, valoro especialmente el compromiso, el seguimiento y la forma en que se involucraron en todo el proceso. También fue muy valiosa su capacidad para adaptarse a las dificultades que fueron surgiendo y encontrar alternativas concretas para seguir avanzando.
LS
Luciano Sielecki
Director
Credivico
06 · Team

Built by people who come from making models, not from selling them.

Tomás Ravel FOUNDER

Tomás Ravel

Ciencia de Datos · Estadística · LLMs
  • Estudió Ciencia de Datos en la Universidad de Buenos Aires, con especialización en Estadística y Modelos de Lenguaje.
  • En Asesores Inteligentes, desarrolló un algoritmo de trading totalmente automatizado que logró un 19% de retorno anual en el índice QQQ usando modelos como LightGBM.
  • Enseña Ingeniería en IA en la Universidad de San Andrés.
Gonzalo Finkelstein FOUNDER

Gonzalo Finkelstein

Ciencia de Datos · Matemática · Visión por computadora
  • Estudió Ciencia de Datos y Matemática en la Universidad de Buenos Aires.
  • En Equifax, desarrolló modelos de scoring crediticio y lideró un proyecto de investigación en ML con Estadística Bayesiana.
  • En Marvik, trabajó en proyectos de generación de imágenes con modelos de difusión (probador virtual de ropa, sistema de detección en video).
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Form · 60 seconds

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