Casos de éxito
AI en Ingeniería de procesos
Mejorar la eficiencia mediante la IA
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Nuestro cliente, una PYME innovadora, pretendía mejorar la eficiencia operativa integrando la inteligencia artificial en sus procesos. El objetivo era mejorar la velocidad y la calidad de los informes, reduciendo al mismo tiempo el tiempo dedicado a tareas repetitivas.
Desafío: Preparing good reports and proposals is business-critical but labor-intensive and often means repetitive work. The quality varied significantly depending on the author’s language skills, especially when multiple contributors worked on a single report. Additionally, the team lacked practical knowledge of generative AI tools like ChatGPT and how to effectively use them to improve quality and streamline report production.
Solución: Colaboramos estrechamente con el cliente para afrontar estos retos. Se diseñaron talleres a medida para formar al equipo en técnicas avanzadas de generación de mensajes para ChatGPT, centrándose en la creación de informes coherentes y de alta calidad. Se integraron herramientas de IA sencillas pero eficaces en los flujos de trabajo diarios, y ChatGPT se utilizó también para apoyar el análisis de datos.
Resultado: The project achieved measurable outcomes. Routine reporting time decreased while the quality and consistency of language improved. This allowed the team to focus on higher-value tasks. Reports became more aligned with the company’s operational goals.
El equipo también desarrolló confianza y competencia en el uso de herramientas de IA, impulsando mejoras continuas y fomentando una cultura de innovación.
Análisis avanzado de datos en AgTech
Gestión de nutrientes basada en datos
Rendimientos mejorados
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Nuestro cliente pretendía comprender el impacto de las distintas estrategias de gestión de nutrientes en el rendimiento del maíz en diversos campos. El objetivo era extraer información procesable de datos de campo complejos para permitir recomendaciones de fertilización más precisas y específicas para cada lugar.
Desafío: Gestionar la complejidad de las múltiples combinaciones de nutrientes y los plazos de aplicación en condiciones de campo heterogéneas. Distinguir las variables de impacto a partir de una avalancha de datos sobre el suelo y los tejidos recogidos en distintas fases del cultivo.
Solución: We used quartile-based statistical techniques and predictive modeling—including neural networks—to isolate variables strongly linked with yield. Some soil and leaf data proved particularly effective for predicting treatment response.
Resultado: El análisis reveló que el momento de aplicación del fósforo es una palanca clave del rendimiento e identificó variables del suelo y la planta que predicen rendimientos superiores a la media con una precisión superior a 70%. Esta información orienta ahora las estrategias de fertilización, aumentando la eficiencia y el rendimiento y minimizando los insumos y la huella ambiental.
Consultoría en productos químicos
Liberar el potencial de los créditos de carbono
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Nuestro cliente necesitaba evaluar la viabilidad de generar créditos de carbono sustituyendo un fumigante con alto potencial de calentamiento atmosférico por su nuevo producto. El objetivo era realizar una evaluación preliminar de los beneficios medioambientales y financieros, garantizando al mismo tiempo el cumplimiento de las metodologías de acreditación de carbono.
Desafío: Validar las reducciones de gases de efecto invernadero mientras se sortean las complejidades técnicas y normativas. Desarrollar un caso de negocio creíble para alinearlo con las oportunidades de mercado.
Solución: Un análisis riguroso cuantificó la reducción de emisiones utilizando estimaciones conservadoras. Un modelo financiero proyectaba grandes beneficios, lo que reforzaba la viabilidad económica de la transición.
Resultado: El estudio confirmó el potencial de reducción significativa de emisiones y presentó un argumento comercial convincente para los créditos de carbono. Ahora estamos trabajando con el cliente para seguir explorando y aplicando estas oportunidades.
Análisis avanzado de datos en AgTech
Los análisis avanzados ayudan a los pioneros en la gestión sanitaria de las aves de corral
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Nuestro cliente desarrolló un producto pionero que revoluciona la salud intestinal de los animales sin utilizar antibióticos. Se pusieron en contacto con nosotros para realizar un análisis detallado e independiente de sus datos, centrado en la eliminación satisfactoria de un patógeno no deseado en animales infectados. El conjunto de datos incluía casi 7.000 mediciones independientes de varios ensayos.
Desafío: The challenge was multifaceted: not only to provide independent validation of the already proven efficacy of this innovative non-antibiotic solution but also to unravel its mechanism of action across different environmental conditions. The complexity of the data, coupled with the imperative of providing statistically sound evidence of the product’s effect, demanded an approach that went beyond conventional methodologies.
Solución: To navigate these complexities, we employed a sophisticated blend of advanced statistical analysis and probabilistic modelling. This choice was driven by the need to unearth patterns not readily visible through traditional means, particularly in understanding how the product performed in high-risk scenarios relating to pathogen concentrations. This methodological approach allowed us to validate the product’s efficacy.
Resultado: Our analysis led to groundbreaking findings. Our analysis showed that the product was exceptionally effective, especially in environments with heightened infection risks. A novel insight from our probabilistic approach evidence showing significant reduction in the presence of the pathogen in treated birds critically when assessing infections at the limits of detection using standard biological counting methods – a critical factor often overlooked in standard analyses. These birds showed a markedly lower prevalence suggesting that the product could significantly mitigate environmental contamination risks.
Análisis avanzado de datos en AgTech
Datos para mejorar el suelo
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Una empresa emergente buscaba optimizar la aplicación de un novedoso potenciador del suelo diseñado para mejorar el rendimiento de los cultivos. Los ensayos de campo a gran escala proporcionaron un conjunto de datos diversos que revelaron respuestas muy variables en función del tipo de suelo y la dosis de aplicación.
Desafío: Los resultados mostraron una variabilidad significativa, con aumentos de rendimiento superiores a 20% en algunos casos pero reducciones en otros. Era crucial comprender las condiciones necesarias para obtener resultados positivos constantes. Los datos de alta dimensionalidad (más de 40 variables de suelo y planta) complicaron aún más el análisis.
Solución: Using comparative case analysis, statistical modeling, and neural networks, we identified key factors influencing effectiveness. Advanced modeling revealed optimal application rate “windows”—too much or too little led to diminished or negative results. Additionally, soil type influenced the enhancer’s impact, with some soils showing improved nutrient availability while others required careful rate adjustments.
Resultado: The analysis provided actionable insights, enabling a site-specific application strategy rather than a one-size-fits-all approach. The startup refined its guidelines to maximize yield benefits while minimizing risks such as soil salinity buildup or nutrient imbalances. The study also highlighted the enhancer’s potential role in stimulating beneficial microbial activity under optimal conditions.
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