Un equipo de ingenieros y científicos de datos en Medellín que cree en resolver problemas reales antes de hablar de algoritmos.
Brilliant AI Pros nació en 2021 en una oficina de 40 metros cuadrados cerca del Parque Lleras. Éramos tres personas: una ingeniera de machine learning que venía de trabajar en Rappi, un desarrollador backend con experiencia en fintech y un consultor de procesos que había pasado ocho años optimizando operaciones en una empresa de logística del Eje Cafetero.
La idea surgió de una frustración compartida. Las tres habíamos visto cómo grandes consultoras vendían proyectos de inteligencia artificial por cientos de millones de pesos a empresas medianas colombianas, y los resultados rara vez justificaban la inversión. Modelos que nunca llegaban a producción. Dashboards que nadie usaba. Informes de 80 páginas que terminaban en un cajón.
Decidimos hacer las cosas de otra forma: proyectos cortos, con entregables concretos cada dos semanas, y un compromiso explícito de que el modelo tiene que funcionar en el entorno real del cliente antes de cobrar la última cuota. Esa filosofía nos ha traído hasta aquí.
No tenemos un manifiesto de 12 puntos colgado en la pared. Pero sí hay cuatro ideas que repetimos en cada reunión de equipo y que influyen en cómo tomamos decisiones.
Si un problema se resuelve con una hoja de cálculo bien hecha, lo decimos. No vendemos modelos de deep learning donde no hacen falta. El objetivo es que el cliente gane dinero o ahorre tiempo, no que usemos la librería más nueva.
Compartimos el código, documentamos cada decisión de modelado y explicamos las métricas en un lenguaje que entienda alguien sin formación técnica. Si el cliente quiere llevar el proyecto internamente después de la entrega, le damos todo lo necesario para hacerlo.
Entregamos un primer prototipo funcional en las primeras tres semanas. Ese prototipo no es una demo: es un modelo que corre con datos reales y produce resultados que el cliente puede evaluar. A partir de ahí iteramos según lo que funciona y lo que no.
Entendemos el contexto colombiano: la calidad variable de los datos en pymes, las limitaciones de infraestructura en ciudades intermedias, los ciclos de pago a 60 y 90 días. Eso nos permite diseñar soluciones que funcionan aquí, no solo en un paper académico.
Hoy somos 11 personas. Nueve trabajan desde Medellín y dos desde Bogotá. No tenemos gerentes de cuenta ni vendedores: la persona que te presenta la propuesta es la misma que va a construir tu modelo.
Ingeniera electrónica de la Universidad de Antioquia con maestría en machine learning de la Universidad Nacional. Antes de fundar Brilliant AI Pros trabajó tres años en el equipo de datos de Rappi, donde construyó modelos de predicción de tiempos de entrega para seis ciudades latinoamericanas.
Ingeniero industrial de EAFIT con ocho años de experiencia en optimización de cadenas de suministro. Diseñó el sistema de inventario predictivo que hoy usa uno de los distribuidores farmacéuticos más grandes del Valle de Aburrá. Es quien lidera la fase de diagnóstico en cada proyecto nuevo.
Responsable de la infraestructura de datos. Diseña los pipelines ETL, configura los entornos de entrenamiento en la nube y se asegura de que los modelos funcionen en producción con la misma precisión que en el laboratorio. Antes trabajó en una fintech de Bogotá procesando 2 millones de transacciones diarias.
Cuatro años de proyectos entregados, cada uno con lecciones que incorporamos al siguiente.
Arrancamos con un proyecto de clasificación de tickets de soporte para una empresa de software contable en Medellín. El modelo redujo el tiempo de asignación de 12 minutos por ticket a menos de 30 segundos. Ese caso nos abrió la puerta a dos clientes más en el sector salud.
Pasamos de tres a siete personas. Entregamos nuestro primer asistente virtual para una clínica de Medellín que necesitaba gestionar 800 citas diarias por WhatsApp. El bot manejó el 68 % de las solicitudes sin intervención humana desde la primera semana.
Implementamos un sistema de inspección visual para un fabricante de empaques plásticos. También comenzamos a trabajar con clientes en Barranquilla y Cali, lo que nos obligó a mejorar nuestros procesos de trabajo remoto y documentación.
Desplegamos 18 modelos de predicción de demanda para cadenas de retail y distribuidores. Abrimos una segunda oficina en Bogotá con dos ingenieros dedicados a clientes del sector financiero. Cerramos el año con 43 modelos en producción activa.
Estamos desarrollando una plataforma interna que permite a nuestros clientes monitorear el rendimiento de sus modelos en tiempo real, sin depender de nosotros para cada consulta. La primera versión estará lista en el tercer trimestre.
No somos la opción más barata del mercado. Tampoco la más cara. Lo que ofrecemos es previsibilidad: sabes cuánto vas a pagar, cuándo vas a recibir cada entregable y qué métricas va a cumplir el modelo antes de que lo pongamos en producción.
Cada contrato incluye un periodo de diagnóstico pagado donde evaluamos si la IA tiene sentido para tu problema. Si concluimos que no, te lo decimos y te devolvemos el dinero del diagnóstico. Eso nos ha pasado cuatro veces en cuatro años, y en los cuatro casos el cliente volvió después con un problema diferente donde sí pudimos ayudar.
Nuestro equipo habla español colombiano, entiende los tiempos del mercado local y puede reunirse contigo en persona si estás en Medellín o Bogotá. Para clientes en otras ciudades o países, trabajamos por videollamada con la misma cadencia: una reunión semanal de avance de 45 minutos y un informe escrito cada viernes.
Si quieres saber si podemos ayudarte, el primer paso es una conversación de 30 minutos sin costo. Escríbenos y agendamos.