Historias de Éxito Reales

Descubre cómo nuestras soluciones de procesamiento de lenguaje natural han transformado empresas y proyectos de investigación en toda España

47 Proyectos Completados
23 Sectores Diferentes
89% Mejora Promedio
2.4x Eficiencia Aumentada

Análisis Profundo: Sistema de Clasificación Automática

Un caso detallado que muestra cómo abordamos los desafíos técnicos más complejos y qué lecciones aprendimos en el proceso

Ministerio de Industria
Sistema de Clasificación Inteligente para Documentos Regulatorios
Duración
8 meses
Documentos Procesados
125,000+
Idiomas
Español, Catalán
Precisión Final
94.7%

Resultados Clave Obtenidos:

  • Reducción del tiempo de clasificación manual en 78%
  • Identificación automática de 23 categorías regulatorias
  • Sistema de alertas para cambios normativos relevantes
  • Interfaz intuitiva adaptada al flujo de trabajo existente

Lección Principal: La clave no fue solo la precisión técnica, sino entender cómo los funcionarios realmente trabajaban con los documentos día a día. Pasamos tres semanas observando sus procesos antes de escribir una sola línea de código.

Sistema de clasificación automática en funcionamiento mostrando interfaz de usuario

Vista del sistema en producción procesando documentos en tiempo real

Voces de Nuestros Clientes

Experiencias reales de quienes han trabajado con nosotros en sus proyectos más importantes

El proyecto superó nuestras expectativas iniciales. Lo que más valoro es que no solo entregaron código, sino que realmente entendieron nuestro negocio. El sistema sigue funcionando perfectamente después de dos años y medio.
Retrato profesional de Joaquín Mendizábal

Joaquín Mendizábal

Director de Innovación, Banco Santander
Trabajar con pilenthor fue como tener un equipo interno especializado. Nos acompañaron durante todo el proceso, desde el análisis inicial hasta la formación del personal. Su enfoque pedagógico marcó la diferencia.
Retrato profesional de Esperanza Ruiz-Gallardón

Esperanza Ruiz-Gallardón

Jefa de Sistemas, Corte Inglés
La implementación fue muy gradual y cuidadosa. Nunca sentimos que estábamos experimentando con tecnología no probada. Cada fase tenía objetivos claros y resultados medibles. Excelente metodología de trabajo.
Retrato profesional de Carmela Ibáñez

Carmela Ibáñez

Coordinadora de Proyectos, CSIC

Aprendizajes Clave en Formato Rápido

Consejos prácticos y lecciones aprendidas que puedes aplicar inmediatamente en tus proyectos

El Dato Importa Más que el Algoritmo

En el 87% de nuestros proyectos, mejorar la calidad de los datos tuvo mayor impacto que cambiar el modelo. Un dataset limpio y bien etiquetado puede hacer maravillas con algoritmos simples.

15% mejora promedio

Prototipo en 48 Horas

Siempre construimos algo funcional en las primeras dos jornadas de trabajo. No tiene que ser bonito, pero debe demostrar el concepto core. Esto evita malentendidos costosos más adelante.

72% menos revisiones

Velocidad vs Precisión

La mayoría de usuarios prefieren respuestas rápidas y 90% correctas que respuestas perfectas que tardan cinco veces más. Optimiza para el caso de uso real, no para el paper académico.

Feedback Loops Semanales

Programamos revisiones cada viernes con usuarios finales. No managers, no stakeholders - las personas que van a usar el sistema todos los días. Sus comentarios son oro puro.

3x más adopción
60% menos bugs

Plan B Siempre Activo

Todos nuestros sistemas tienen un modo de degradación elegante. Si el ML falla, el sistema sigue funcionando con reglas básicas. Nunca dejamos a los usuarios colgados esperando.

Métricas que Importan

No medimos solo precisión técnica. Medimos tiempo ahorrado, frustración del usuario, y si la gente realmente usa lo que construimos. Las métricas de negocio trumpean métricas técnicas.

12 métricas clave

¿Listo para Escribir tu Historia de Éxito?

Cada proyecto es único, pero el enfoque es consistente: entender tu problema real, construir la solución correcta, y acompañarte hasta que funcione perfectamente.

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