Somos un equipo de ingenieros, científicos de datos y diseñadores de producto con sede en Barranquilla. Desde 2021 ayudamos a empresas colombianas y latinoamericanas a incorporar inteligencia artificial en sus operaciones diarias.
En 2021 tres ingenieros que trabajaban en proyectos de machine learning para multinacionales decidieron resolver un problema que veían repetirse: las empresas medianas en Colombia querían usar IA, pero las consultoras grandes les cotizaban proyectos de seis cifras con plazos de un año. No existía una opción intermedia.
Montamos una oficina pequeña en Barranquilla y empezamos con un solo cliente, una distribuidora de alimentos que necesitaba predecir la demanda semanal de 400 referencias. El modelo redujo el desperdicio de producto perecedero en un 18 % durante el primer trimestre.
Ese resultado nos trajo tres clientes más por referencia directa. Hoy somos un equipo de once personas y hemos trabajado con empresas de logística, salud, manufactura y servicios financieros en cuatro países.
Nuestra misión es hacer que la inteligencia artificial sea accesible para empresas que no tienen un departamento de ciencia de datos propio pero sí tienen datos valiosos y problemas que resolver.
Explicamos cómo funciona cada modelo, qué datos usa y dónde puede fallar. Si un enfoque no es viable con los datos disponibles, lo decimos antes de cobrar. Preferimos perder un proyecto a entregar algo que no funcione en producción.
A veces la mejor solución no es una red neuronal profunda sino una regresión logística bien calibrada. Elegimos la herramienta que resuelve el problema, no la que suena más impresionante en una presentación.
Cada proyecto incluye sesiones de capacitación para el equipo del cliente. Queremos que puedan interpretar los resultados del modelo, detectar cuándo necesita reentrenamiento y tomar decisiones informadas sin depender de nosotros para siempre.
Los datos del cliente nunca salen de su infraestructura sin autorización explícita. No entrenamos modelos propios con información de nuestros clientes. Seguimos las directrices de la Ley 1581 de 2012 y aplicamos principios de IA responsable en cada diseño.
Un equipo pequeño donde cada persona tiene responsabilidad directa sobre los proyectos que entrega.
Cofundador y director técnico
Ingeniero electrónico de la Universidad del Norte. Trabajó cinco años en proyectos de NLP para una fintech en Bogotá antes de fundar Bravo AI Brain. Lidera la arquitectura de modelos y la integración con sistemas del cliente.
Cofundadora y líder de datos
Estadística con maestría en ciencia de datos de la Universidad de los Andes. Su especialidad es el análisis predictivo en series temporales. Diseña los pipelines de datos y define las métricas de éxito de cada modelo junto con el cliente.
Ingeniero de MLOps
Se encarga de que los modelos funcionen fuera del notebook de Jupyter. Configura los pipelines de despliegue, monitoreo y reentrenamiento automático. Antes de unirse al equipo administraba infraestructura cloud para una empresa de e-commerce en Medellín.
Directora de proyectos
Con 15 años de experiencia en gestión de proyectos tecnológicos, Carmen coordina los entregables, gestiona expectativas y se asegura de que cada sprint termine con algo que el cliente pueda probar. Es PMP certificada y habla con los equipos técnicos y de negocio con la misma fluidez.
Algunos momentos que nos marcaron.
Fundación en Barranquilla. Primer proyecto: predicción de demanda para una distribuidora de alimentos con 400 SKU activos.
Desplegamos nuestro primer sistema de visión por computador para inspección de calidad en una planta de manufactura en Cartagena. El modelo detectaba grietas en piezas metálicas con una precisión del 94 %.
Ampliamos el equipo a siete personas. Firmamos contrato con una cadena de clínicas para automatizar la clasificación de imágenes de radiología, reduciendo el tiempo de triaje de 45 minutos a 8 minutos por caso.
Primer proyecto internacional: un banco en Panamá nos contrató para construir un modelo de scoring crediticio alternativo basado en datos transaccionales, no solo en historial de buró.
Lanzamos nuestro servicio de chatbots empresariales entrenados con bases de conocimiento propias del cliente. En seis meses implementamos asistentes para cuatro empresas de servicios.