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Consultora de IA · Buenos Aires

Soluciones de IA que resuelven problemas reales de tu empresa.

Diseñamos e implementamos modelos a medida — desde chatbots hasta predicción de demanda — para empresas que quieren transformar su operación con inteligencia artificial.

Contanos tu caso Ver casos de éxito
20+
proyectos implementados
7
industrias diferentes
2 – 8 sem
del diagnóstico al MVP
Scroll
02 · Clientes

Empresas que confían en nosotros

Big School
Credivico
Dynamo
Metaclub
Tayron Capital
Traycco
Ubidata
+ y otros
casos en curso 2024 – 2026
03 · Soluciones

Cuatro verticales. Una sola forma de trabajar: resolver el problema real.

No vendemos un producto cerrado. Cada solución se diseña a medida del proceso, los datos y las personas de tu empresa.

Vertical 01 Conversacional

Atención al cliente y conocimiento interno

Asistentes con IA que responden a tus clientes y a tus empleados, con interacciones naturales y siempre conectados a la información real de tu empresa.

Caso · 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
En curso

Más casos en este vertical

Asistentes de conocimiento interno y búsqueda semántica de documentación para empresas que quieren liberar a sus expertos clave. Contáctanos si querés ver demos en vivo.

Servicios profesionales · Legal · Industria
Vertical 02 Predicción

Modelos predictivos y de optimización

Modelos que anticipan lo que va a pasar — ventas, demanda, riesgo, churn — y algoritmos de optimización que resuelven problemas operativos complejos. Para que tomes decisiones con datos, no con intuición.

Caso · 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
En curso

Predicción de demanda · Score crediticio · Forecasting

Modelos predictivos a medida para retail, fintech e industria. Si querés anticipar un comportamiento de tu negocio con datos, lo conversamos.

Retail · Fintech · Industria
Vertical 03 Marketing & Ventas

Inteligencia de marketing y ventas

Algoritmos que entienden a tus clientes mejor que vos: los segmentan, los matchean con tu producto correcto y descubren oportunidades de cross-selling y up-selling que estaban ocultas en tus datos.

Caso · 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
Caso · 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
Caso · 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 Datos & Búsqueda

Búsqueda y procesamiento de información

Convertimos información desordenada en datos estructurados que tu empresa puede usar: búsquedas semánticas, normalización, integración de fuentes y enriquecimiento automático.

Caso · 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
Caso · 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
En curso

Más casos en este vertical

Centralización de datos con grafos, generación de API flows desde documentación desestructurada y enriquecimiento de bases. Si tu empresa tiene información dispersa, podemos ayudar.

Holdings · SaaS · Industria
04 · Cómo trabajamos

Sprints cortos. Valor rápido. Iteración con resultados.

01

Diagnóstico

Entendemos tu problema, los datos disponibles y los objetivos de negocio. Sin promesas vacías.

Sem. 1
02

Diseño

Proponemos la solución técnica más adecuada — no la más compleja. Validamos el alcance contigo antes de codear.

Sem. 2
03

Desarrollo

Construimos el modelo o sistema con iteraciones cortas. Demo funcional cada dos semanas.

Sem. 3 – 6
04

Implementación

Integramos al stack existente y capacitamos al equipo. Soporte post-lanzamiento incluido.

Sem. 7 – 8
Las tres patas de cada proyecto

Cada solución se construye sobre tres patas. Las tres son indispensables: una define qué hacer, otra lo construye, la tercera lo lleva a producción.

01

Investigación

Leemos papers, exploramos enfoques de vanguardia y prototipamos rápido para validar hipótesis. Antes de comprometernos a una arquitectura, decidimos qué técnica resuelve mejor el problema. Es la pata que evita que un proyecto termine siendo un POC que nunca llega a producción.

02

Desarrollo de IA

Machine learning, NLP, visión por computadora, prompt engineering, ingeniería de agentes y sistemas predictivos. La pata que construye los modelos y sistemas que resuelven el problema central.

03

Ingeniería de software

Arquitectura, decisiones de stack, despliegue en producción e integración con los sistemas del cliente. La pata que empaqueta todo el trabajo técnico y lo convierte en una solución que opera en el día a día.

05 · Clientes

Lo que dicen los que nos eligieron.

“
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 · Equipo

Construido por gente que viene de hacer modelos, no de venderlos.

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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