Minería de datos e IA desde adentro, sin tanta carreta.
Pasé años entre compañías grandes como Microsoft y startups en etapa temprana. En ambos lados vi exactamente el mismo patrón: el back office se come la mayor parte del tiempo del equipo, y casi todo lo que ahí pasa son tareas repetitivas. La gente no falla por falta de criterio. Falla porque está atendiendo cosas que la herramienta debería estar haciendo sola.
La forma más rápida de tener a un trabajador al 100% (y a un negocio al 100%) es eliminando la fricción entre las herramientas que ya usan y los resultados que la compañía realmente necesita.
De ahí nació DataQuimbaya: estudiamos tu data para actuar con ella, no solo para reportarla. Diseñamos el flujo, conectamos las piezas y dejamos al humano decidiendo lo que solo un humano puede decidir.
Human-in-the-loop por defecto
La IA acelera, no reemplaza criterio. Diseño flujos donde la decisión final crítica siempre la toma una persona.
Soluciones, no plataformas
Si una herramienta existente resuelve el problema, la usamos. Si no, construyo lo justo y necesario, sin sobreingeniería.
Mediciones reales, no promesas
Cada automatización entrega métricas: horas ahorradas, conversión mejorada, errores reducidos. Si no mueve un número, no la cobramos.
El cambio no es abstracto. Son horas y plata.
Este es el primer proyecto del que nació DataQuimbaya. Antes de fundar la empresa, nuestro fundador fue uno de 10 lifecycle managers en una compañía con una organización comercial de 250+ personas. Cada uno tenía 20 SDRs agendándole reuniones. Construyó el sistema que le preparaba el día a todos: priorizaba el correo entrante, creaba las tareas, ordenaba las oportunidades para que los SDRs supieran a quién llamar primero, y escribía las notas de preparación de cada reunión: qué hace la empresa, dónde le duele, qué preguntarle.
Un día de trabajo, antes y después
De un sistema que nuestro fundador construyó en un rol anterior, para una organización comercial de 250+ personas. Tu operación es distinta: la tuya la medimos en el diagnóstico.
¿Cuántos trabajos extra al mes necesita traer esto para pagarse solo? Trae tu ticket promedio a la llamada y lo calculamos con tus números, no con los nuestros.
Cuatro cosas que hacemos distinto.
Hablamos tu idioma, no el de los ingenieros.
Entregamos decisiones y procesos que corren solos, no dashboards. Al final de cada proyecto sabes qué cambió en tu operación, no qué tecnología se usó.
Trabajamos dentro de tus sistemas.
No desde afuera con un PDF de recomendaciones. Entramos a tu CRM, tus hojas de cálculo, tu WhatsApp y tu facturación, y construimos ahí mismo.
Resultados medidos en horas y en plata.
Más de 4 horas diarias de trabajo manual eliminadas en un equipo comercial de 250+ personas. Fue el primer proyecto del que nació DataQuimbaya.
Ver los númerosEl sistema queda tuyo.
Documentado, en tus cuentas y sin depender de nosotros para que siga funcionando. Es lo que una gran empresa le exige a un proveedor y una pyme casi nunca recibe.
Stack técnico
Trabajo cómodo en:
- Automatización y orquestación: n8n self-hosted, Make, Zapier, y código a medida cuando el flujo se les queda grande
- Lenguajes: TypeScript/Node.js, Python, SQL
- IA: Claude API, OpenAI API, asistentes RAG entrenados con tu información, agentes de voz con ElevenLabs
- Data, CRMs e infra: Postgres, Supabase, HubSpot, Pipedrive, Salesforce, despliegues en DigitalOcean
- Integraciones: APIs REST, webhooks, WhatsApp Business API, Slack, Google Workspace