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Automatizamos el trabajo que hoy hace tu equipo a mano.

Una sola oferta, con un orden. Primero ordenamos los datos, porque nada se automatiza sobre datos que nadie entiende. Con eso listo, el reporte se arma solo — es lo primero que tu equipo deja de hacer a mano. Y encima de ese orden aplicamos IA al resto de la operación. Empezamos por un proceso y una métrica; el alcance se define en una llamada, no sale de un catálogo.

Etapas 01 y 02 · Ordenar los datos, y el reporte se arma solo

El reporte del lunes, listo el lunes.

Alguien de tu equipo dedica horas todas las semanas a juntar datos de tres lugares, pegarlos en una planilla y mandar el mismo archivo de siempre. Ese trabajo desaparece apenas los datos están ordenados: el reporte se arma solo desde las mismas fuentes, tu equipo lo revisa y lo aprueba antes de que salga. No te entregamos un tablero nuevo — te sacamos de encima la tarea de armarlo. Es lo primero que se automatiza, y la prueba de que el orden de abajo sirvió.

Antes de hablar de precio, haz la cuenta con tus números: cuántas horas por semana se van armando ese reporte, cuántas personas lo tocan y cuántos días pasan entre que el dato existe y que alguien decide con él. Multiplica las horas por lo que te cuesta una hora de esa gente, y eso por 52. Ese es el costo anual de seguir armándolo a mano — y es tu número, no el nuestro.

Cuando ese reporte ya sale de Looker o BigQuery, el problema suele estar más abajo: consultas sin optimizar, modelos que crecieron sin dueño y gasto de nube que nadie está midiendo. Ahí la reducción típica es de 30 a 60 % de la factura mensual, medida siempre contra tu facturación real: sobre una factura de USD 10.000 al mes son USD 36.000 a 72.000 al año de vuelta. Súmalo a la cuenta de arriba. Y si tu stack ya está sano, ese tramo simplemente no aplica y no se cobra.

Saber de dónde sale el reporte
Antes de automatizar hay que mapear qué se junta, de dónde y quién lo hace. Si el origen es LookML: revisión completa del código, problemas P0/P1/P2, anti-patrones, campos sin uso y riesgos de fan-out, con un plan de remediación priorizado.
Dejar de pagar de más por generarlo
Encuentra dónde se filtra tu factura de BigQuery: las 10 queries más caras, uso de slots, ineficiencias de PDT y huecos de particionado. Reducción típica de 30 a 60 %, medida contra tu facturación real.
Que el reporte muestre lo que nadie más muestra
Cuando el dato que necesitas ver no entra en un gráfico de barras. Visualizaciones a medida con JavaScript: Sankey, mapas de calor geoespaciales, cascadas, grafos de red. En producción en empresas enterprise.
Que no dependa de una sola persona
Cuando el reporte lo sostiene alguien que se puede ir mañana. Acompañamiento continuo sobre Looker y BigQuery — sprints semanales, revisiones de arquitectura, revisiones de PR y escalaciones on-call. Sin contratar, sin onboarding.
Cuando la fuente está rota de raíz
Tres versiones de la misma métrica y nadie sabe cuál es la buena. Ahí hay que arreglar el origen: modelado de la capa semántica, optimización de BigQuery, migraciones desde Power BI o Tableau y traspaso al equipo. Se ajusta a tu entorno.

Nada de esto se vende como un proyecto de analítica ni se cotiza aparte: es el primer tramo del mismo trabajo, y va adentro. El entregable es siempre el mismo, el reporte deja de armarse a mano — lo de arriba es lo que hay que tocar para que eso pase, y solo entra lo que tu caso necesita. Empieza con una llamada de 30 minutos y a partir de ahí recibes una propuesta de alcance fijo. Cómo trabajamos esta etapa →

Etapas 02 y 03 · Automatizar, y aplicar IA encima

Lo que se vuelve posible cuando abajo hay orden.

Seis tareas que hoy ocupan personas completas y mañana pueden ocupar minutos de revisión. Cada tarjeta dice en qué etapa cae: las de etapa 02 se resuelven apenas los datos están ordenados; las de etapa 03 son IA aplicada encima de ese orden. Elige la que más duele y empieza por ahí — cada proyecto arranca con una llamada de descubrimiento, analizamos tu contexto, cerramos el alcance por escrito y entregamos.

Tres personas respondiendo las mismas preguntas de WhatsApp ocho horas al día cuestan como mínimo $4,500/mes — y el volumen crece cada trimestre. Contratar a otra persona no resuelve el problema; lo posterga. Analizamos tus operaciones, identificamos las tareas manuales que están comprimiendo tus márgenes y las dejamos operando solas — liberando a tu equipo para el trabajo que sí necesita una persona. Cada proyecto arranca con una llamada de descubrimiento gratuita de 30 minutos. Si no vemos un ROI claro para tu contexto, te lo decimos en la llamada.

Sin precio fijo en Automatización con IA. El contexto de cada empresa es distinto — flujos de trabajo, datos, stack tecnológico, volumen. Definimos alcance y precio después de una llamada de descubrimiento gratuita, y solo firmas cuando ambos coincidimos en que tiene sentido.

Etapa 03 · IA aplicada

Las preguntas de siempre, contestadas sin tu equipo

Resuelve 60 a 80 % de los tickets de Nivel 1 automáticamente

Entrenado con tu documentación y tus tickets pasados, el soporte rutinario se resuelve solo. Lo que de verdad necesita una persona llega escalado y con el contexto ya armado.

Stack: motor de razonamiento IA · n8n · Zendesk / Intercom / Freshdesk
Agenda una llamada de descubrimiento →
Etapa 03 · IA aplicada

Se acabó el «anda a preguntarle a fulano»

Lo que la empresa ya sabe, disponible para cualquiera, 24/7

Todo lo que está escrito en Notion, Google Drive, Confluence y Slack deja de estar enterrado. Los empleados preguntan y obtienen la respuesta precisa al instante, sin interrumpir a la persona que la tenía en la cabeza.

Stack: motor de razonamiento IA · vector store · Slack / MS Teams
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Etapa 03 · IA aplicada

El vendedor entra cuando el lead ya está listo

Enriquecimiento, scoring y seguimiento sin nadie encima

Los leads se enriquecen, se califican por intención y se siguen con secuencias personalizadas sin que nadie los toque. El trabajo repetitivo de un SDR junior desaparece y tus vendedores senior se dedican a cerrar.

Stack: n8n · motor de razonamiento IA · HubSpot / Salesforce · Apollo
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Etapa 02 · Lo primero que se automatiza

El reporte del lunes, listo el lunes

Cero horas de tu equipo armando el resumen semanal

Los datos se juntan solos desde BigQuery y Looker, las anomalías se detectan solas y el resumen escrito con recomendaciones llega a Slack o al correo cada semana. Tu equipo lo revisa, no lo construye.

Stack: BigQuery · Looker API · motor de razonamiento IA · Slack / Email
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Etapa 02 · Lo primero que se automatiza

Facturas y remitos que se cargan solos

Cero tipeo entre el PDF que llega y el sistema que lo registra

Los PDFs, escaneos y adjuntos de correo se leen, se validan y entran directo a tu ERP, tu sistema contable o tu base de datos. Nadie vuelve a copiar un número de una pantalla a otra.

Stack: Google Document AI · motor de razonamiento IA · Cloud Functions
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Etapa 03 · IA aplicada

El proceso que no entra en ninguna caja

Tu flujo específico, automatizado a medida de punta a punta

Cuando ninguno de los anteriores encaja del todo. Diseñamos, construimos y ponemos en producción un equipo de agentes de IA para tu flujo operativo puntual: investigación, operaciones de contenido, QA, monitoreo y más.

Stack: motor de razonamiento IA · n8n · Cloud Run · framework a medida
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Cómo funciona

De la primera llamada a la entrega

01

Llamada de descubrimiento

30 minutos. Miramos tu stack, tu dolor, tu equipo. Sin pitch — solo un diagnóstico de dónde estás perdiendo tiempo y dinero.

02

Análisis de contexto

Mapeamos tu entorno — integraciones, volumen de datos, herramientas actuales, restricciones. Aquí dimensionamos el trabajo con precisión.

03

Alcance cerrado por escrito

Qué se hace, en cuánto tiempo y a qué precio. Nada vago. Si a ambos nos convence, empezamos dentro de la semana.

04

Entrega con agentes de IA

Nuestros agentes hacen la primera pasada. Nuestros expertos entregan. Rápido, documentado y totalmente tuyo — sin lock-in.

Qué te pedimos, y qué no

No instalas nada. No migras nada. No te metemos gente ni herramientas adentro.

Nos conectamos a los sistemas que ya usas —tu ERP, tus planillas, tus documentos, tus canales— y de ahí en adelante el trabajo pasa a nuestro lado: la ingeniería de datos, el almacenamiento ordenado y el reporte se construyen y se operan en nuestra plataforma. Tu equipo no tiene que aprender una herramienta nueva, ni sostener un servidor, ni sumar una licencia más a la factura.

No te pedimos infraestructura de datos
Si ya la tuvieras, no nos necesitarías. Esa es exactamente la razón por la que se contrata este trabajo: la infraestructura la ponemos nosotros, y no te queda un proyecto de sistemas abierto esperando presupuesto.
Extraemos solo los datos necesarios
Únicamente lo que el proceso acordado necesita, nunca un volcado completo de tu base, y con el permiso mínimo por cada sistema. Nada se usa para entrenar modelos.
Los datos son tuyos
Si el contrato termina, se te ponen a disposición y los accesos se revocan. No quedas atado por dónde están guardados.
Corre sobre Google Cloud
La plataforma se apoya en la nube de Google. Todo viaja y se almacena cifrado, y cada operación queda registrada.

Si te lo va a revisar alguien técnico: privilegio mínimo, permiso individual por componente, cifrado por defecto e infraestructura como código auditable, sobre Google Cloud. Es el mismo protocolo de datos con el que Martín trabajó en Stitch Fix, MadHive, Human Cybersecurity, XPO y DealerOn — empresas donde trabajó nuestro fundador, no clientes de RavencoreX.

¿En qué etapa estás hoy?

No hace falta que lo sepas. Describe el trabajo que hoy se hace a mano: miramos tu contexto, tus datos y la métrica que quieres mover, y te decimos dónde estás parado, qué hay que ordenar antes y qué es realista automatizar primero.