Casos de éxito

Resultados medibles, no promesas.

Cada caso documenta el problema real, la solución técnica, el stack usado, las métricas alcanzadas y el equipo asignado. Si tu desafío se parece a alguno, hablemos.

Industria
Distribución farmacéutica
Año
2024

Transformación digital de Aceso, distribuidora de medicamentos

100 %
Facturación automatizada
IA
Proyecciones de compra
Tiempo real
Monitoreo de riesgos
Reactiva → Predictiva
Operación

El desafío

Distribuidora con procesos administrativos manuales, decisiones de compra basadas en intuición y monitoreo de riesgo reactivo. La operación crecía pero la visibilidad sobre dónde estaba el riesgo y cuándo recompra el inventario seguía dependiendo de hojas de cálculo y experiencia personal.

La solución

Plataforma integrada en 3 capas: facturación automatizada conectada al ERP, modelo de IA para proyección de compras (anticipa demanda por SKU y proveedor con confianza estadística) y panel de monitoreo de riesgos en tiempo real con alertas y propuestas de corrección de rumbo automáticas.

Stack

Pythonscikit-learnPostgreSQLn8nFastAPIGrafanaDocker

Plazo y equipo

Programa multi-fase · squad senior + equipo cliente

“Numoru lideró la transformación digital de Aceso. Integraron la facturación, construyeron proyecciones de compra con inteligencia artificial y desplegaron monitoreo de riesgos con correcciones de rumbo en tiempo real. Pasamos de operación reactiva a operación predictiva.”

Industria
Fintech
Año
2025

Reducción de 73 % en fraude para fintech LATAM con ML en tiempo real

−73 %
Fraude (90 días)
−74 %
Chargebacks
+$2.1M
Impacto anualizado
8 ms
Latencia p99

El desafío

Fintech con 2 millones de transacciones mensuales. Fraude representaba 4.2 % del volumen, más del doble del benchmark de la industria. Las reglas manuales bloqueaban transacciones legítimas (18 % falsos positivos) mientras dejaban pasar patrones sofisticados.

La solución

Sistema de detección en 3 capas: feature engineering (147 features transaccionales, de dispositivo, de comportamiento y de red), modelo XGBoost (AUC-ROC 0.96, latencia p99 de 8 ms) y sistema de decisión que combina reglas, modelo y revisión manual con thresholds adaptativos.

Stack

PythonXGBoostKafkaPostgreSQLRedisDockerKubernetes

Plazo y equipo

4 meses · 2 ingenieros senior

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Industria
Seguros
Año
2025

Más de 12 000 horas mensuales automatizadas para aseguradora regional

12 000 h
Horas / mes ahorradas
< 90 días
ROI positivo
85 %
Procesos automatizados
0
Despidos

El desafío

Aseguradora con procesos manuales repetitivos para cotización, validación de pólizas y reporte regulatorio. Equipo administrativo gastaba ~12 000 horas/mes en tareas que los analistas calificaban como "no agregan valor".

La solución

Plataforma de automatización inteligente combinando RPA, OCR (extracción estructurada de PDFs), modelos de NLP para clasificación de siniestros y orquestación con n8n. Workflow de aprobación humana para casos en zona gris (confianza < 0.85).

Stack

PythonspaCyTesseract OCRn8nPostgreSQLRedisDocker

Plazo y equipo

6 meses · squad de 3 + analista cliente

Industria
Marketplace / e-commerce
Año
2024

6× más rápido al mercado: marketplace pasa de releases de 6 semanas a releases diarios

6×
Más rápido al mercado
< 5 min
Tiempo medio de deploy
< 4 %
Tasa de rollback
99.95 %
Uptime

El desafío

Marketplace creciendo 80 % anual atascado en releases mensuales/bimestrales. Cada deploy era un evento manual de 8 horas con rollback ~30 % de las veces. La velocidad del producto estaba limitada por la velocidad de la infra.

La solución

Migración a arquitectura cloud-native sobre Kubernetes con CI/CD completo (GitHub Actions + ArgoCD), feature flags (GrowthBook), observabilidad (OpenTelemetry + Grafana) y gates automáticos de calidad (tests, performance, security scan).

Stack

KubernetesGitHub ActionsArgoCDGrowthBookOpenTelemetryGrafanaTerraform

Plazo y equipo

5 meses · squad de 4 + plataforma cliente

Preguntas sobre los casos

¿Por qué los nombres de los clientes están omitidos?+

La mayoría de los proyectos están bajo NDA. Compartimos métricas, arquitectura y stack porque eso es lo verificable. Los nombres y referencias se entregan bajo NDA en propuestas formales.

¿Cómo se calcularon estas métricas?+

Cada métrica se calculó comparando el estado pre-implementación contra el estado post 90 días en producción, usando los mismos KPIs declarados en la propuesta. Las métricas son auditables internamente por el cliente.

¿Replican estos casos en otras industrias?+

Sí. La detección con ML aplica a fintech, e-commerce, telco y seguros. La automatización inteligente aplica a cualquier proceso administrativo de alto volumen. La migración cloud-native aplica a cualquier producto digital con velocidad bloqueada por infra.

¿Cuánto tarda un caso similar?+

Entre 4 y 6 meses para llegar a producción con KPIs medidos. POCs validados se entregan en 6-8 semanas.

¿Tu caso aquí en 6 meses?

Cuéntanos tu desafío. La llamada de descubrimiento es gratuita y sin compromiso.

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