Resultados

Sistemas en producción, operando bajo carga real.

No prototipos que mueren en una demo: clientes reales que ya operan con lo que construimos. Las recomendaciones son textuales de cada CEO.

01

DontGo

Recuperación de pagos fallidos asistida por IA

[por confirmar]

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.

02

EcosueloLab

Inteligencia agronómica satelital con modelos de ML

[por confirmar]

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.
Sebastián Puelma, CEO de EcosueloLab
03

Adaptia

IA en pipeline de sustentabilidad, en producción

[por confirmar]

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.
Diego Reyeros, CEO de Adaptia