01
IA predictiva y previsión
Demanda, ingresos, fuga, riesgo. Modelos que responden a las preguntas reales de tu negocio y siguen respondiendo.
- Previsión
- Fuga de clientes
- Precios
Ciencia de datos e IA predictiva
Tailwind
Ayudamos a pymes y medianas empresas a convertir sus datos en crecimiento, eficiencia y mejores decisiones, con IA predictiva construida para durar.
Madrid · Trabajamos en todo el mundo
Desplázate para explorarScroll31%
de mejora media en precisión
24
modelos en producción
6
sectores
12 M€
de valor generado
Capacidades
De los datos en bruto a decisiones en producción.
Cuatro formas de ayudar a tu equipo a pasar de la intuición a la evidencia, sin montar un departamento de IA.
02
Estrategia de datos y auditorías
Una hoja de ruta clara desde hojas de cálculo dispersas hasta datos fiables, priorizada por impacto de negocio y no por modas tecnológicas.
- Auditoría
- Hoja de ruta
- Gobierno del dato
03
Ingeniería de ML
Pipelines, APIs y monitorización. Llevamos los modelos a producción y nos aseguramos de que siguen siendo útiles cuando el mundo cambia.
- MLOps
- APIs
- Monitorización
04
Inteligencia para decidir
Previsiones, scores y escenarios traducidos a las herramientas que tu equipo ya abre cada mañana.
- Dashboards
- Simulación
- Reporting
Proyectos seleccionados
Casos en los que los números se movieron.
Una muestra de los problemas que resolvemos. Cada proyecto empieza con una decisión, no con un modelo.
Un retailer de tamaño medio planificaba el stock con hojas de cálculo. Sustituimos las corazonadas por un sistema de previsión semanal.
- El reto
- La estacionalidad, las promociones y 1.200 referencias hacían imposible planificar a mano. Las roturas de stock de los best sellers convivían con inventario muerto.
- Qué hicimos
- Unificamos datos de ventas, stock y promociones, construimos un modelo de previsión jerárquico y entregamos un flujo de planificación semanal que el equipo de compras usa de verdad.
- El resultado
- El error de previsión cayó un tercio en el primer trimestre. Ahora el equipo planifica por excepción en lugar de rehacer hojas de cálculo cada lunes.
Signal2025
Resultados
- menos roturas de stock
- 31%
- menos roturas de stock
- menos inventario sobrante
- 18%
- menos inventario sobrante
- del inicio a producción
- 12 sem
- del inicio a producción
- Python
- PyTorch
- dbt
- Databricks
Una fintech veía marchar a sus clientes, pero no sabía por qué ni quién sería el siguiente.
- El reto
- Las señales de fuga estaban enterradas entre producto, soporte y facturación. Las campañas de retención eran amplias y caras.
- Qué hicimos
- Construimos un score semanal de riesgo de fuga, explicamos sus factores e integramos el resultado en el CRM para que el equipo de retención pudiera actuar el mismo día.
- El resultado
- La retención pasó de campañas masivas a acciones dirigidas. La fuga cayó un 25% en dos trimestres.
Signal2024
Resultados
- menos fuga
- 24%
- menos fuga
- valor de vida del cliente
- +11%
- valor de vida del cliente
- retorno de la inversión
- 3,2×
- retorno de la inversión
- XGBoost
- Snowflake
- Airflow
- FastAPI
Las ventanas de entrega eran estáticas y erróneas. Soporte absorbía el coste.
- El reto
- Rutas, clima, tráfico y retrasos de almacén no formaban parte del mismo modelo. El cliente recibía una única estimación al pagar y ninguna actualización.
- Qué hicimos
- Combinamos telemetría en vivo con rutas históricas, entrenamos un modelo de ETA con gradient boosting y lo servimos mediante una API de baja latencia usada por la página de seguimiento.
- El resultado
- Las entregas tardías cayeron más de un 25% y las consultas a soporte sobre plazos de entrega bajaron un 38%.
Signal2025
Resultados
- menos entregas tardías
- 27%
- menos entregas tardías
- más precisión en la ETA
- 41%
- más precisión en la ETA
- menos tickets de soporte
- 38%
- menos tickets de soporte
- LightGBM
- Kafka
- GCP
- Terraform
Una planta perdía horas de producción por averías que avisaban con tiempo, en datos que nadie estaba leyendo.
- El reto
- Cientos de sensores generaban datos de alta frecuencia, pero el mantenimiento seguía siendo por calendario.
- Qué hicimos
- Construimos un pipeline de fusión de sensores, entrenamos modelos de riesgo de fallo por activo y enviamos alertas con la acción recomendada al equipo de mantenimiento.
- El resultado
- El tiempo de parada no planificado cayó un 42% en seis meses, con un 96% de recall en fallos críticos.
Signal2024
Resultados
- menos paradas no planificadas
- 42%
- menos paradas no planificadas
- ahorrados el primer año
- 2,4 M€
- ahorrados el primer año
- de recall en fallos críticos
- 96%
- de recall en fallos críticos
- PyTorch
- Azure
- TimescaleDB
- Grafana
Cómo trabajamos
Equipo pequeño. Ciclos cortos. Resultados medibles.
Sin presentaciones de descubrimiento de seis meses. Entregamos algo útil pronto y nos ganamos el derecho a ir más lejos.
01
Descubrir
Mapeamos la decisión, los datos y las restricciones. Ningún modelo antes de tener clara la pregunta.
02
Modelar
Baselines, variables y validación. Construimos el modelo más simple que supera el statu quo.
03
Validar
Backtests, modo sombra y métricas de negocio. Evidencia antes que promesas.
04
Desplegar
APIs, pipelines y monitorización. Modelos que siguen funcionando después del lanzamiento.
Sobre Tailwind
Pensado para las empresas que mueven la economía.
Somos un equipo pequeño y sénior de científicos de datos e ingenieros. Trabajamos con empresas familiares y scale-ups que necesitan respuestas, no otra plataforma.
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