No prototipos que mueren en una demo: clientes reales que ya operan con lo que construimos. Las recomendaciones son textuales de cada CEO.
más es mejor
menos es mejor
menos es mejor
Nuestra metodología: especificar, planificar, construir y operar con IA en cada paso, dejando un artefacto verificable. Es lo que convierte la velocidad de la IA en software que aguanta producción, en vez de deuda técnica.
Nuestras propias herramientas de IA en producción —memoria, agentes y automatización— hacen el trabajo pesado y dejan traza de cada decisión. Usamos lo que construimos antes de aplicarlo a tu producto.
Recuperación de pagos fallidos asistida por IA
Construimos un motor de flujos que orquesta el recobro de punta a punta: detecta el pago caído, decide la jugada según el caso —reintento, recordatorio, link de pago—, notifica por WhatsApp y email, cobra y deja trazabilidad de cada paso. Suma un Payment Score que prioriza dónde vale la pena insistir y soporte al cliente asistido por IA.
Inteligencia agronómica satelital con modelos de ML
Dos sistemas que operan en campo real bajo liderazgo técnico de hyperz: SAT Explorer, monitoreo continuo de cultivos vía imágenes satelitales (Google Earth Engine, Sentinel, Landsat) con indicadores NDVI, NDRE, NDWI, EVI y MSI; y un Sistema Inteligente de Planes Nutricionales que integra análisis de savia, microbiología, suelo, clima y datos satelitales con ML y trazabilidad completa.
“Demostró capacidad para diseñar sistemas que combinan datos diversos en una arquitectura coherente y trazable, ML aplicado a datos productivos reales, y comunicación efectiva con equipos no técnicos. Recomiendo a hyperz sin reservas para proyectos que requieran diseño de sistemas de inteligencia aplicada, integración de datos complejos, machine learning y arquitectura de soluciones orientadas a la toma de decisiones.”
IA en pipeline de sustentabilidad, en producción
Plataforma de Análisis de Sustentabilidad y Doble Materialidad, del concepto a producción con diseño y desarrollo completos a cargo de hyperz: scraping automatizado de portales web dinámicos, análisis y clasificación de información empresarial con LangChain y OpenAI, y generación automatizada de reportes PDF. No un piloto: un componente que corre en el pipeline todos los días.
“Capacidad para incorporar modelos de IA en un pipeline de datos operativo — no solo como prototipo sino como componente en producción — y visión end-to-end sobre todo el ciclo. Llevó el proyecto desde concepto hasta producción real cumpliendo plazos y estándares de calidad.”
Cifras de volumen y calidad medidas en una auditoría de 30 días sobre producción real (junio 2026), con método basado en DORA y DX Core 4, y comparadas con promedios públicos de la industria del software. El costo es una estimación derivada de horas-persona, no auditada. Metodología y datos disponibles a pedido.
