Ai Pillar Systems nació en 2019 en una oficina compartida del barrio El Poblado, Medellín. Los fundadores, Mariana Torres y Diego Arango, se conocieron trabajando en un proyecto de analítica para una cadena de supermercados en el Valle de Aburrá. Esa experiencia les mostró que muchas empresas medianas en Colombia tenían datos valiosos que nadie estaba usando.
El primer proyecto propio fue un sistema de pronóstico de ventas para una panadería industrial en Itagüí. No era glamuroso, pero funcionó: la panadería redujo el desperdicio de masa en un 22 % en dos meses. Ese resultado abrió la puerta a otros clientes del sector alimentos.
Hoy el equipo tiene 12 personas. Seguimos en Medellín, seguimos trabajando con empresas que necesitan resolver problemas concretos, y seguimos midiendo nuestro éxito por los resultados que obtienen nuestros clientes, no por la complejidad del algoritmo que usamos.
No tenemos un manifiesto de 20 páginas. Estas son las cuatro ideas que guían cada decisión que tomamos en un proyecto.
Un algoritmo sofisticado con datos sucios produce basura sofisticada. Invertimos el tiempo necesario en limpiar, organizar y validar la información antes de entrenar cualquier modelo. A veces eso significa decirle al cliente que necesita arreglar su proceso de captura de datos antes de pensar en IA.
La inteligencia artificial no resuelve todos los problemas. Si después del diagnóstico vemos que una regla de negocio simple o una hoja de cálculo bien hecha resuelve el problema, lo decimos. Preferimos perder un proyecto que entregar algo que no va a funcionar.
Cada proyecto tiene una métrica de éxito definida antes de empezar. Puede ser "reducir el tiempo de procesamiento de facturas de 3 horas a 20 minutos" o "predecir la demanda semanal con un error menor al 8 %". Si no podemos definir una métrica clara, no empezamos.
No queremos que nuestros clientes dependan de nosotros para siempre. Documentamos todo, capacitamos al equipo interno y diseñamos las herramientas para que puedan operarse sin conocimientos de programación. El objetivo es que usted pueda funcionar sin nosotros después de la implementación.
Doce personas con perfiles complementarios. Aquí están los cuatro que probablemente conozca primero si trabaja con nosotros.
Cofundadora y directora de proyectos. Ingeniera de sistemas de la Universidad de Antioquia con maestría en ciencia de datos de la Universidad Nacional. Antes de fundar Ai Pillar Systems, trabajó 6 años en analítica para retail.
Cofundador y director técnico. Ingeniero electrónico de la UPB con experiencia en procesamiento de señales y machine learning. Diego lidera la arquitectura técnica de cada proyecto y supervisa el entrenamiento de modelos.
Científica de datos senior. Matemática de la Universidad del Valle, especializada en modelos de series temporales. Luisa diseñó el sistema de predicción de demanda para AgroDistribuciones del Valle.
Ingeniero de datos. Se encarga de construir las tuberías de datos que alimentan los modelos: extracción, limpieza, transformación y carga. Andrés es quien asegura que la información llegue en el formato correcto y a tiempo.
Fundación de Ai Pillar Systems con dos personas y un primer cliente en el sector alimentos. Oficina compartida en El Poblado.
Primer proyecto en el sector salud: modelo de predicción de ocupación hospitalaria durante la pandemia para una clínica en Envigado. El equipo crece a cinco personas.
Entrada al sector fintech con un sistema de detección de fraude para una pasarela de pagos en Bogotá. Nos mudamos a una oficina propia en Puerta Patricio.
Lanzamiento del servicio de consultoría en datos para empresas que todavía no están listas para IA pero necesitan organizar su información. Ocho personas en el equipo.
Primer proyecto de automatización con modelos de lenguaje para clasificación automática de documentos legales. Alianza con una firma de abogados en Medellín.
18 proyectos entregados en un solo año. El equipo llega a 12 personas. Empezamos a trabajar con clientes en Cali y Barranquilla de forma remota.
Programe una videollamada de 30 minutos con Mariana o Diego. Le contamos cómo trabajamos y evaluamos si podemos ayudarle.
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