Casos de estudio

Resultados que hablan.

Cada proyecto arranca con un problema real y termina con métricas concretas. Sin renders bonitos que no llegan a producción.

Luminar Academy
Educación
Luminar Academy

Plataforma de aprendizaje adaptativo que aumentó la retención estudiantil un 41%

Desafío

Deserción del 38% en cursos online, contenido genérico sin personalización por nivel.

Sistema LMS con rutas de aprendizaje adaptativas por IA, evaluaciones en tiempo real y dashboards para instructores. Integración con Zoom y calendario académico institucional.

+41%
Retención
18,720
Estudiantes activos
10 sem
Tiempo a MVP
Next.jsPythonOpenAIPostgreSQL
Meridian Health
Salud
Meridian Health

Plataforma de operaciones clínicas que redujo tiempos de triaje un 62%

Desafío

Triaje manual con formularios en papel, retrasos críticos en asignación de pacientes.

Sistema integral de gestión clínica con dashboards en tiempo real, asignación automática de pacientes y reportes regulatorios. Integrado con su EHR existente sin interrumpir operaciones.

-62%
Reducción triaje
3,420
Usuarios activos
9 sem
Tiempo a MVP
ReactNode.jsPostgreSQLAWS
Kairo Freight
Logística
Kairo Freight

Motor de ruteo inteligente que optimizó un 34% los costos de despacho

Desafío

Rutas manuales con Excel, sin visibilidad en tiempo real de la flota.

Algoritmo de optimización de rutas con restricciones de peso, ventanas horarias y prioridad. Panel de despacho con mapa en vivo y notificaciones push a conductores.

-34%
Ahorro en costos
890
Rutas diarias
11 sem
Tiempo a MVP
PythonReactAWSFlutter
Certera Finance
Finanzas
Certera Finance

App móvil de inversión que capturó 12K usuarios en 3 meses

Desafío

Onboarding KYC de 20+ minutos, abandonos del 73% en registro.

Aplicación iOS y Android con portafolio en tiempo real, análisis de riesgo automatizado y onboarding KYC en menos de 4 minutos. Certificación PCI-DSS incluida.

12,340
Usuarios Q1
4.8
Rating App Store
14 sem
Tiempo a MVP
FlutterNode.jsPostgreSQLStripe
Paralax Energy
Energía
Paralax Energy

Dashboard predictivo de consumo energético con IA para plantas industriales

Desafío

Sin visibilidad de consumo en tiempo real, picos de demanda no anticipados.

Sistema de monitoreo con sensores IoT, predicción de demanda con ML y alertas de anomalías. Redujo el consumo energético no planificado un 28% en el primer trimestre.

-28%
Ahorro energético
1,240
Sensores activos
12 sem
Tiempo a MVP
PythonReactTensorFlowAWS IoT

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