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KaiOne
Casos

Problemas reales, resueltos con números a la vista.

Cada caso describe el problema técnico, cómo se atacó y qué se midió al final.

Los casos se publican identificados solo por industria. No incluimos nombres de cliente, datos de contrato ni información que permita identificarlos: la confidencialidad es parte del servicio.

01Retail · operación logísticaPlataforma de datos + aplicaciones

Cada área con su verdad. Una sola plataforma de datos.

El reto

Envíos, incidencias, reasignaciones y tarifas vivían en hojas de cálculo separadas. Ninguna área compartía vista y cada reporte llegaba con un número distinto.

Cómo se atacó

Primero la base: un modelo canónico que reconcilia el ERP con las fuentes que viven fuera de él, con catálogos maestros, APIs y seguridad por rol. Encima, aplicaciones por rol sobre ese mismo modelo. La IA entró en shadow mode y solo pasó a producción cuando sus sugerencias se midieron contra la operación real.

Entregado

  • Plataforma de datos canónica que integra el ERP y las fuentes externas
  • Aplicaciones web por rol, todas sobre el mismo modelo de datos
  • IA en lectura de evidencias y sugerencias de reasignación
  • Paso de shadow mode a producción con métricas de acierto medidas
Un modelo
todas las áreas sobre la misma base, cada una con su vista
Cero
capturas duplicadas entre áreas tras la unificación
Shadow → prod
la IA se midió antes de decidir en automático

Stack

  • Python
  • PostgreSQL
  • Next.js
  • APIs REST

Evolutivo por etapas · hoy en producción

02Sector público · inteligencia de mercadoBúsqueda semántica + operación administrada

Lo construimos, lo entregamos — y hoy lo seguimos operando nosotros.

El reto

Las publicaciones oficiales describen los mismos productos con un vocabulario distinto al del catálogo interno. El cruce manual dejaba pasar oportunidades todos los días — y una vez resuelto, la plataforma con cargas de IA necesitaba operación continua sin montar un equipo de guardia interno.

Cómo se atacó

Búsqueda semántica para entender contexto y sinónimos donde el texto no coincide, coincidencia exacta donde el negocio no admite ambigüedad, y aprendizaje supervisado que mejora con cada corrección del operador. Entregado el repositorio, el mismo equipo que lo construyó tomó la operación continua: monitoreo, respaldos verificados y postura de seguridad, reportados mes a mes.

Entregado

  • Motor de búsqueda híbrido: semántico y exacto según el campo
  • Repositorio enterprise: código, documentación, pipeline y QA formal
  • Operación continua con respaldos verificados con pruebas de restauración
  • Reporte mensual de disponibilidad, incidentes y consumo
98%
de coincidencia exacta donde el negocio no admite ambigüedadDesempeño medido del motor que construimos.
93%
de acierto semántico con sinónimos y contextoDesempeño medido del motor que construimos.
1
equipo: el que construyó el motor es el que lo opera

Stack

  • Python
  • Búsqueda vectorial
  • ML supervisado
  • PostgreSQL
  • SecOps continuo

En producción · operado por el mismo equipo que lo construyó

03Sector público · operación documentalIngeniería de datos + IA asistida

De hojas de cálculo aisladas a una base gobernada que opera con IA.

El reto

Archivos paralelos, criterios de captura divergentes y ningún registro de quién cambió qué. El diagnóstico sobre los archivos reales midió el tamaño del problema antes de proponer nada.

Cómo se atacó

Migración a una base gobernada con tres roles, versionado y bitácora de cada cambio. La captura asistida con IA propone desde el documento fuente y el operador aprueba — con los mismos controles y permisos que la captura manual, así que activarla no generó retrabajo.

Entregado

  • Migración de los archivos dispersos a una base gobernada
  • Captura con gobierno: tres roles, versionado y bitácora por cambio
  • Captura asistida con IA con revisión y aprobación humana
  • IA-first desde el día cero: mismos controles de propuesta, revisión y aplicación
Cientos de miles
de filas capturadas a mano con criterios divergentesDiagnóstico medido sobre los archivos reales — dolor de partida, no resultado.
Más de un tercio
de registros duplicados: el mismo expediente, capturado varias vecesDiagnóstico medido sobre los archivos reales — dolor de partida, no resultado.
Una sola base
reemplaza los archivos paralelos que cada área mantenía aparte

Stack

  • PostgreSQL
  • Python
  • Next.js
  • LLM con revisión humana

En producción con captura asistida activa

04Nube empresarial · entorno productivoFinOps

De auditoría a operación FinOps automatizada en 12 semanas.

El reto

Gasto creciente sin explicación por área, etiquetado incompleto y reservas que ya no coincidían con lo que realmente corría.

Cómo se atacó

Tres fases: entender, optimizar y operar. Los primeros quick wins de bajo riesgo salieron en la semana 1, y el programa cerró con transferencia y certificación del equipo interno del cliente.

Entregado

  • Assessment de madurez y auditoría técnica del gasto
  • Matriz de oportunidades por impacto y esfuerzo
  • Re-etiquetado automatizado con scripts propios desplegados en la cuenta
  • Playbook FinOps y plan a 12 meses, con el equipo interno certificado
12 semanas
de auditoría a operación automatizada, en 3 fases
Semana 1
primeros quick wins de bajo riesgo aplicados
Transferido
playbook y certificación al equipo interno

Stack

  • Azure
  • Python
  • Automatización de etiquetado
  • Presupuestos y alertas

Programa cerrado · operación transferida al equipo interno

Siguiente paso

Trae el problema. Entregamos oportunidades.

Sesión de 60 a 90 minutos con tu equipo, sin costo y sin tocar tus sistemas: traes el problema y salimos con el planteamiento y las preguntas que faltan. Después elegimos una o dos áreas y las medimos, todavía sin acceso a producción. Solo entonces hay propuesta con alcance y precio cerrado.

Agendar sesión de descubrimiento

60–90 min · Sin costo · Sin compromiso

  1. 01

    Sesión de descubrimiento

    60 a 90 minutos con tu equipo. Traes el problema; salimos con el planteamiento y las preguntas que faltan.

  2. 02

    Diagnóstico preliminar

    Elegimos una o dos áreas de valor y las medimos. Sin acceso a producción y sin costo.

  3. 03

    Propuesta formal

    Alcance, plan y precio cerrado. Con la aritmética abierta y sin letra chica.

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