What types of AI models can you build?

We build a wide range — from predictive models (churn, demand forecasting, anomaly detection) to NLP solutions (chatbots, document processing, semantic search) and recommendation engines. We always start with your business problem and choose the right approach.

Do I need a lot of data to start with AI?

Not necessarily. We can start with small datasets and use techniques like transfer learning and pre-trained models to deliver value quickly. We also help you build the data collection infrastructure to grow over time.

How long does it take to build a data pipeline?

A basic ETL pipeline can be operational in 2-4 weeks. More complex data platforms with multiple sources, real-time processing, and ML integration typically take 2-3 months.

What cloud platforms do you support for data?

We work with AWS (S3, Redshift, SageMaker), GCP (BigQuery, Vertex AI), and Azure (Synapse, Azure ML). We recommend the best fit based on your existing infrastructure and requirements.

Can you integrate AI into our existing systems?

Absolutely. We specialize in embedding AI capabilities into existing applications through APIs, plugins, and microservices — without requiring a full rebuild of your current stack.

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IA e Ingeniería de Datos

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Datos procesados mensualmente

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La transformación

Pasa el cursor o toca cada tarjeta para ver la transformación

01Antes

Exportaciones manuales de datos y hojas de cálculo

Después

01Después

Pipelines de datos automatizados en tiempo real

02Antes

Decisiones basadas en intuición

Después

02Después

Predicciones y recomendaciones con IA

03Antes

Datos aislados entre departamentos

Después

03Después

Data lake unificado accesible a todos los equipos

04Antes

Semanas para obtener informes de negocio

Después

04Después

Dashboards en vivo con insights instantáneos

05Antes

Resolución reactiva de problemas

Después

05Después

Decisiones proactivas basadas en datos

Por qué importa

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Lo que entregamos

IA e Ingeniería de Datos

Pipelines de datos

Diseñamos y automatizamos procesos ETL/ELT que ingestan datos desde cualquier fuente — bases de datos, APIs, archivos, streams en tiempo real — los transforman y entregan limpios y listos para análisis. Utilizamos herramientas como Apache Airflow, dbt y Apache Spark para garantizar fiabilidad, trazabilidad y escalabilidad.

Tecnologías que usamos

Cómo lo abordamos

IA e Ingeniería de Datos

01
Auditoría de datos
Analizamos en profundidad tus fuentes de datos, su calidad, estructura e infraestructura actual. Identificamos oportunidades de mejora y definimos qué problemas de negocio podemos resolver con los datos disponibles.
02
Diseño de arquitectura
Diseñamos la arquitectura técnica completa: pipelines de datos, modelos de almacenamiento, capas de procesamiento y arquitectura ML. Todo adaptado a tus necesidades actuales pero preparado para escalar.
03
Construcción iterativa
Desarrollamos de forma iterativa con sprints de 2 semanas. Pipelines de datos, modelos de IA y dashboards se construyen y validan incrementalmente con datos reales y feedback de tu equipo.
04
Despliegue y monitorización
Desplegamos en producción con monitorización automática, alertas de rendimiento, triggers de reentrenamiento de modelos y dashboards operativos. Formamos a tu equipo y ofrecemos soporte continuo.

Por qué elegir LakeTab

Propiedad de extremo a extremo

Desde la ingestión de datos en bruto hasta modelos ML funcionando en producción. Un solo equipo que domina toda la cadena, sin traspasos ni dependencias externas que ralenticen la entrega.

IA con ROI medible

Cada proyecto de IA que construimos tiene un caso de negocio claro y métricas definidas desde el día uno. No perseguimos tendencias: optimizamos para generar retorno real, medible en euros.

Arquitectura preparada para el futuro

Construimos sobre estándares abiertos, herramientas cloud-native y arquitecturas modulares que escalan con tus datos y se adaptan a nuevas fuentes, modelos y requisitos sin necesidad de rehacer lo construido.

Preguntas Frecuentes

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Preguntas Frecuentes

¿Qué tipos de modelos de IA podéis construir?

¿Necesito muchos datos para empezar con IA?

¿Cuánto tiempo lleva construir un pipeline de datos?

¿Con qué plataformas cloud trabajáis para datos e IA?

¿Podéis integrar IA en nuestros sistemas actuales?

¿Qué coste tiene un proyecto de IA para una empresa mediana?

¿Cómo garantizáis la calidad y fiabilidad de los modelos de IA?

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