Nuestra historia
2017
Primeros proyectos
Empezamos ayudando a pequeñas y medianas empresas a ordenar sus datos básicos, unificando fuentes dispersas y creando los primeros cuadros de mando que permitían ver, por fin, la misma realidad en toda la organización.
2018
Primeros modelos
Pasamos de informes descriptivos a modelos que anticipaban carga de trabajo y necesidades operativas, siempre con un enfoque prudente y mucha comunicación con los equipos de primera línea.
2019
Metodología propia
Consolidamos una forma propia de trabajar, basada en diagnósticos claros, pilotos acotados y documentación exhaustiva, que se convirtió en la base de nuestro modelo de transformación inteligente.
2020
Nuevos retos
Empezamos a acompañar a organizaciones con mayor complejidad regulatoria y tecnológica, poniendo el foco en gobierno del dato, trazabilidad y explicabilidad de modelos analíticos y de inteligencia artificial.
2021
IA en operación
Integramos capacidades de automatización y modelos de inteligencia artificial en procesos operativos, reduciendo tareas manuales repetitivas y mejorando la calidad de la información disponible para decisiones clave.
2022
Modelo continuo
Refinamos nuestro enfoque hacia un modelo de transformación continuo, con ciclos de revisión, indicadores claros y una relación más cercana con equipos directivos y de operaciones en España.
2024
Aprendizaje sectorial
Seguimos ampliando experiencias sectoriales, compartiendo buenas prácticas y adaptando nuestro modelo de trabajo a nuevos contextos, siempre con la misma premisa: datos fiables, decisiones explicables.
Nuestros principios para una transformación inteligente y sostenible
Los valores no son una lista en una pared, se notan en cómo se diseñan proyectos, se priorizan tareas y se responden preguntas difíciles cuando algo no sale como se esperaba.
01
Transparencia práctica en cada decisión basada en datos
Cuando trabajamos con datos y modelos de inteligencia artificial, lo fácil es enseñar solo el resultado bonito en un panel y ocultar las decisiones incómodas que hubo que tomar por el camino. Nosotros preferimos el camino largo pero sólido: documentar supuestos, explicar límites de los datos, detallar cómo se ha entrenado un modelo y qué puede salir mal si se usa fuera de contexto. Esa transparencia no elimina la incertidumbre, pero permite que los equipos directivos tomen decisiones con una visión completa, entendiendo riesgos y opciones. Creemos que la confianza se construye así, con conversaciones claras y trazas visibles, no con promesas grandilocuentes.
Transparencia radical en decisiones basadas en datos e inteligencia artificial aplicadas al negocio.
Impacto medible en decisiones reales
Para nosotros, impacto significa cambios concretos en cómo se decide, se planifica y
se ejecuta. En cada proyecto definimos, junto con el cliente, qué comportamientos
deberían cambiar y qué señales observar para ver si eso ocurre. Preferimos pocos
indicadores bien entendidos a largas baterías de métricas que nadie revisa.
Revisamos esos indicadores en ciclos regulares, ajustando decisiones y reconociendo
también los efectos no deseados que puedan aparecer en el camino.
03
Seguridad, cumplimiento y respeto por los datos
Trabajamos con datos que afectan a personas, procesos críticos y resultados de
negocio, por eso damos prioridad a la seguridad y al cumplimiento normativo.
Diseñamos soluciones teniendo en cuenta acceso, trazabilidad y retención de la
información, y nos coordinamos con los equipos internos responsables de
cumplimiento. Documentamos qué datos se usan, para qué y durante cuánto tiempo,
ayudando a que las decisiones técnicas estén alineadas con las obligaciones legales
y las expectativas de las personas implicadas.
Visión de largo plazo y mantenibilidad
Sabemos que un proyecto de analítica o de inteligencia artificial no termina con la puesta en producción de un modelo. Desde el inicio, pensamos en quién lo va a mantener, cómo se va a revisar y qué ocurrirá cuando cambien los datos o el contexto del negocio. Diseñamos soluciones que puedan evolucionar, con responsabilidades claras y procesos de revisión periódica, para que el trabajo realizado no se convierta en una pieza aislada difícil de sostener.
Relaciones de colaboración honestas y duraderas
Ningún proyecto de transformación funciona sin una relación honesta entre todas las partes. Decimos lo que pensamos aunque suponga replantear un alcance o retrasar un hito. Compartimos riesgos, dependencias y límites desde el principio, y esperamos la misma claridad por parte de los equipos con los que colaboramos. Esta forma de trabajar nos permite construir alianzas duraderas, en las que los resultados se revisan juntos y las decisiones se entienden en su contexto completo.
Un equipo que une ingeniería de datos, negocio y gestión del cambio
Andrés Herrera López, responsable de estrategia de datos
Líder de arquitectura de datos y analítica aplicada al negocio
Combina experiencia en diseño de arquitecturas de datos con una visión muy práctica de cómo se toman decisiones en la empresa. Lidera los diagnósticos iniciales y define, junto con los responsables internos, qué casos de uso tienen sentido abordar primero y qué deudas técnicas conviene resolver antes. Su enfoque se centra en soluciones que el equipo pueda mantener sin depender siempre de especialistas externos.
María Sánchez Rodríguez, especialista en soluciones de IA
Responsable de modelos de IA y automatización basada en datos
Ha coordinado múltiples proyectos donde la inteligencia artificial se integra en procesos existentes, desde planificación hasta soporte interno. Su prioridad es que los modelos sean trazables, estén bien documentados y respondan a preguntas concretas del negocio. Trabaja codo a codo con equipos técnicos y responsables de área para alinear expectativas y traducir requisitos en soluciones realistas.
Elena Martín García, responsable de gestión del cambio
Líder de adopción, gobierno del dato y comunicación interna
Aporta una mirada transversal sobre personas, procesos y tecnología. Se encarga de que cada proyecto tenga una gobernanza clara, con responsables, ritmos de seguimiento y espacios de comunicación definidos. Facilita talleres con equipos directivos y operativos, ayudando a que los cambios derivados de la analítica y la IA se integren en la rutina diaria de forma ordenada y sostenible en el tiempo.
Jorge Pérez Ramírez, ingeniero de datos senior
Responsable de ingeniería de datos y calidad de la información
Su foco está en la calidad y disponibilidad del dato. Diseña procesos para que la información crítica llegue completa, consistente y a tiempo a los sistemas analíticos. Colabora estrechamente con equipos de sistemas y responsables funcionales, identificando puntos de fallo, proponiendo mejoras y estableciendo controles que permitan confiar en los informes y modelos construidos sobre esa base.
Reconocimientos y colaboraciones relevantes
Mención en comunidad europea de datos
Reconocimiento de una comunidad europea de analítica por nuestra forma transparente de documentar proyectos de datos complejos en entornos regulados.
2019
Programa de innovación empresarial
Colaboración destacada en un programa de innovación empresarial centrado en automatizar procesos críticos con analítica responsable y explicable.
2020
Iniciativa de IA responsable
Participación seleccionada en una iniciativa sectorial que promueve el uso responsable de la inteligencia artificial en cadenas de suministro.
2021
Certificación en gobierno del dato
Certificación profesional de miembros clave del equipo en gobierno del dato y gestión de calidad, aplicada a proyectos en empresas españolas.
2018
Premio interno de cliente industrial
Reconocimiento interno de un cliente industrial por nuestra contribución a estandarizar métricas operativas entre plantas y regiones distintas.
2022
Grupo de trabajo sobre transparencia algorítmica
Participación en grupos de trabajo que discuten buenas prácticas de transparencia algorítmica y explicabilidad para directivos no técnicos.
2023
Cómo describen nuestro trabajo quienes han colaborado con nosotros
Antes de trabajar con nosotros, su equipo dedicaba gran parte del tiempo a reconciliar hojas de cálculo y discutir qué dato era el correcto. Durante el proyecto, fuimos desmontando juntos cada supuesto, alineando definiciones y creando indicadores compartidos entre plantas. Lo que más valoró no fue solo el panel final, sino la forma en que fuimos documentando decisiones, límites de los datos y riesgos de interpretación. Hoy pueden discutir capacidad, incidencias y planes de mejora sobre una base común, sin discusiones estériles sobre qué informe es el válido.Laura Gómez Directora de operaciones
Perfil cliente
Directora de operaciones en una compañía industrial española, con amplia experiencia coordinando equipos técnicos y de negocio en proyectos de transformación basados en datos.
Contexto proyecto
Proyecto de analítica operativa y automatización de reportes para varias plantas con procesos y sistemas heterogéneos.
01
Venía de experiencias donde la tecnología mandaba y el negocio se adaptaba como
podía. Con vuestro equipo fue diferente, empezamos por las decisiones clave que
queríamos tomar mejor y desde ahí fuimos bajando al dato, a la arquitectura y a
los modelos. El resultado es que ahora entendemos qué indicadores miramos, de
dónde salen y qué limitaciones tienen, lo que nos da mucha más seguridad en los
comités internos.
Miguel Ruiz
Director general
Leer experiencia
Proyecto centrado en unificar métricas comerciales y operativas en una empresa de servicios B2B.
02
Nos preocupaba acabar con una solución difícil de mantener y dependiente de
perfiles muy especializados. Desde el primer día insististeis en que cualquier
modelo debía poder explicarse en una reunión operativa normal. Esa exigencia se
nota en la documentación, en los ejemplos que preparasteis y en cómo habéis
entrenado a los equipos para interpretar resultados y saber cuándo revisar los
modelos.
Sara Martínez
Responsable de planificación
Ver comentario
Iniciativa para introducir modelos predictivos en planificación de demanda y capacidad.
03
Agradecí especialmente vuestra franqueza al señalar qué iniciativas de datos no tenían sentido en este momento y cuáles sí podían generar aprendizaje rápido. El informe final no fue una lista interminable de proyectos, sino un mapa claro de decisiones, riesgos y dependencias, que utilizamos como base para priorizar inversiones en tecnología y en equipo interno.
Javier López
Director de transformación
Más detalles
Trabajo de diagnóstico de madurez de datos y priorización de casos de uso con un grupo empresarial.
Equipo Duskorenti
Construyamos un modelo de datos y IA que tu equipo pueda explicar
La transformación inteligente no empieza con una gran herramienta, empieza con
una conversación honesta sobre lo que está frenando al negocio. Cuando nos
sentamos con un equipo directivo, revisamos juntos procesos, datos disponibles y
restricciones reales, desde la capacidad operativa hasta el marco regulatorio. A
partir de ahí, diseñamos un modelo de trabajo que combina analítica,
automatización e inteligencia artificial aplicada, siempre con indicadores
claros, ciclos de revisión y responsables definidos. Si buscas un socio que
hable el lenguaje del negocio y de la tecnología, y que documente cada decisión,
estamos listos para empezar.