Lo que sabemos hacer.
Algoritmos y optimización
Problemas de decisión con demasiadas combinaciones para mirarlas todas: qué se fabrica, cuánto, cuándo y en qué máquina; qué turno hace cada persona; qué ruta hace cada camión. Planificación de fábrica y de cadena de suministro con la capacidad y el coste reales delante.
En una fábrica eso son dos fases encadenadas y las cubrimos las dos. De la previsión de demanda sale el plan: qué se fabrica, cuánto, cuándo, en qué planta y si sale más barato comprarlo o hacerlo. Del plan sale la secuencia: qué entra en cada máquina, en qué orden y a qué hora. La previsión es lo que entra, no la inventamos nosotros.
Y junto al plan entregamos cuánto le falta a ese plan para el mejor posible. Sin ese número un plan no se puede juzgar: parece bueno hasta que aparece otro mejor. Es la misma medida con la que nos examinamos fuera. El motor se entrega también como pieza suelta, para meterlo dentro de un sistema que ya funciona. Cómo planificamos, con un caso.
Los mismos problemas los resolvemos contra los casos públicos con los que se mide todo el mundo. Ahora mismo hay dos cierres de problemas abiertos en manos del archivo MIPLIB y quince resultados de planificación hospitalaria en las de la Universidad de Udine, unos y otros a la espera de respuesta. Lo que ya han publicado otros archivos está al final de esta página.
Planificación con capacidad finita · secuenciación por máquina y por turno · el modelo se entrega en formato estándar, resoluble por cualquier otro programa
Datos financieros y de sistemas de gestión
Leer el fichero del banco y el del ERP como salen, sin que nadie tenga que prepararlos: extractos, apuntes contables, maestros y pedidos. Y cruzarlos para decir qué cobro corresponde a qué factura, explicado línea a línea.
Norma 43, camt.053, MT940, CSV, Excel y JSON reconocidos por su contenido y no por la extensión · lectura de SAP en modo consulta, sin instalar nada dentro · NIF, IBAN, correos y teléfonos sustituidos antes de que el dato salga del navegador
Series temporales y riesgo de mercado
Estimar si un precio entra en una semana de movimientos grandes, y encadenar una materia prima con los sectores que dependen de ella. Es riesgo de cadena de suministro: qué exposición mirar antes de cerrar una compra.
Se estima cuánto se va a mover un precio, no si sube o baja · cada tramo se valida solo con datos anteriores a él · tablas oficiales de dependencia entre sectores · las noticias se usan como aviso y no entran en el cálculo
Qué hay dentro de esos cien gigas
Ese disco, ese repositorio o ese archivo que nadie ha abierto en años. Se descarga entero, se ordena, se enlaza cada pieza con su ficha oficial y se entrega el mapa: qué hay, cuánto, qué falta y qué está mal.
Descarga reanudable y repetible, sin depender de que nadie esté delante · cada dato queda enlazado a su fuente · recuento por dimensiones y revisión a mano de una muestra antes de dar nada por bueno
Relaciones sacadas de un texto oficial
Miles de páginas de prosa oficial donde está la respuesta pero no en forma de tabla: fichas de producto, pliegos, normativa sectorial, catálogos. Se convierten en una red consultable, y cada relación viene con la frase exacta que la sostiene.
Sin modelo de lenguaje de por medio: reglas y diccionario sobre el texto, que es lo que permite auditar una por una y responder a quien pregunte de dónde ha salido cada una.
El software que ya nadie sabe cómo funciona
Ese programa que lleva quince años funcionando, que no tiene documentación y cuyo autor se fue. Lo leemos entero y devolvemos qué hace, cómo y por dónde se toca sin romperlo, con cada afirmación apuntando a la línea de código que la respalda.
Sirve para tres cosas distintas: documentar lo que hay, mirar el código de una empresa antes de comprarla y saber qué se rompe antes de tocar una pieza compartida.
Documentación con cita de fichero y línea · radiografía del código y su historial para una compra, probada sobre once operaciones reales · mapa de quién depende de quién, que en 17 módulos de tres repositorios encontró 541 dependencias que una búsqueda de texto no ve
Soporte e incidencias
Años de incidencias resueltas y archivadas que nadie vuelve a abrir. Cuando entra una nueva, se busca ahí: esto ya le pasó a alguien y así se arregló. Y se ordena la cola por lo que va a costar dinero, no por orden de llegada.
Cuando no hay precedente, el sistema se calla y pasa el caso a una persona. Callarse es parte del diseño, no un fallo.
Clasificación y enrutado de lo que entra · respuesta propuesta con los casos anteriores en los que se apoya · escalado a persona cuando la confianza no llega · base de conocimiento por producto
Predicción y aviso temprano
Ver venir un problema en los datos que ya tienes: qué pieza va a dar guerra, qué expediente va a costar dinero, qué precio se va a mover. El sistema se coloca en una fecha del pasado, se le pide el futuro de entonces y se compara con lo que ocurrió de verdad.
Modelos entrenados solo con lo que se sabía en cada fecha · reglas y umbrales fijados por escrito antes de mirar el resultado · medición de cuánto se adelanta el aviso, no solo de si acierta
Inteligencia artificial aplicada
Modelos de lenguaje que redactan, resumen, clasifican y buscan sobre documentación propia. Cuando la decisión tiene que sostenerse ante alguien de fuera, el modelo prepara el material y la decide un motor de reglas.
Búsqueda y respuesta sobre tus propios documentos · agentes que ejecutan tareas largas sin vigilancia · medición del acierto contra un conjunto de control apartado de antemano
La búsqueda y respuesta sobre documentación propia está hecha producto: Supión cita el documento y la página de cada respuesta, y se instala en la máquina del cliente sin que salga nada de su red.
Producto de extremo a extremo
Del concepto a las tiendas de aplicaciones, con su base de datos, su cobro y su soporte. Tenemos aplicaciones propias en App Store y Google Play, en producción y con tráfico real.
Aplicación de móvil para iOS y Android, y su web, con el mismo código · pasarela de pago y suscripciones · publicación en las dos tiendas · varios idiomas desde el primer día
Operación y seguridad
Lo que mantiene en pie lo entregado cuando ya nos hemos ido: vigilancia, avisos que llegan a una persona y entregas que no rompen lo que funcionaba.
Monitorización con avisos · soporte de primer nivel automatizado · despliegues que se revierten solos si rompen algo · revisión de vulnerabilidades y pruebas de intrusión
Normativa convertida en reglas
Pasar un texto normativo a reglas que una máquina puede aplicar, y responder citando las que ha usado. Quien decide es un motor de reglas, no el modelo de lenguaje: la respuesta se sostiene delante de un inspector o de un abogado.
Cada regla queda anclada a su cita literal y a la fecha desde la que está vigente · seis comprobaciones automáticas y una revisión humana antes de que una regla entre en juego · la respuesta viene con las reglas que la sostienen
Contenido generado por código
Vídeo, animación técnica y gráficos de datos escritos como código. Cuando cambia el dato se vuelven a generar, no se encargan otra vez.
Vídeo en 4K · animación matemática · gráficos que se rehacen solos · imagen y voz
Publicado por terceros
Los problemas, las reglas y la tabla de resultados los pone la universidad. Estas son sus páginas.
Cuadrantes de turnos de enfermería, Universidad de Nottingham
schedulingbenchmarks.org/nrp/bounds.htmlTres resultados publicados a nuestro nombre. El primero mejora el mejor cuadrante que había publicado para ese hospital.
- 7080 caso MER, el mejor cuadrante conocido. Publicado el 17 de agosto de 2026.
- 3277 caso BCV-3.46.1. Publicado el 22 de agosto de 2026.
- 83 caso HED01b, el mejor posible, demostrado. Publicado el 22 de agosto de 2026.
Planificación de proyectos con recursos limitados, Universidad de Gante
solutionsupdate.ugent.be/mrcpspLa universidad publica a nuestro nombre resultados en los tres conjuntos de su tabla, obtenidos con un método exacto. Las soluciones y sus certificados están depositados y son públicos.
- 81 casos: 49 en MM50, 9 en MM100 y 23 en MMplus. Publicado el 14 de septiembre de 2026.
- 70 casos en los que el mejor valor conocido es el nuestro.
- 34 casos con el mejor plan posible, demostrado.