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Impacto medible

Resultados reales
en 8 industrias.

No mostramos demos ni prototipos. Mostramos proyectos entregados, en producción, con métricas reales de impacto en el negocio de nuestros clientes.

30+
Proyectos en producción
87%
Eficiencia operativa promedio
340h
Horas ahorradas al mes por cliente
100%
Entregados en tiempo y presupuesto
Industrias

Hemos resuelto
problemas en:

🏦
FinTech
🛍️
Retail
🏥
Healthcare
🚚
Logística
📚
EdTech
🏭
Manufactura
🏗️
Construcción
Energía

Proyectos seleccionados.

FinTech · Automatización

Sistema de reportes regulatorios automatizado

Una fintech mediana en CDMX generaba 40+ reportes mensuales manualmente para la CNBV. El proceso tomaba 3 semanas de trabajo de 2 analistas.

80%
menos tiempo en generación de reportes — de 3 semanas a 3 días
0
errores en reportes regulatorios desde implementación
2
analistas reubicados a análisis de alto valor
PythonAirflowPostgreSQLML
Retail · Datos & IA

Motor de demanda predictiva para cadena de tiendas

Una cadena de 45 tiendas en México tenía 23% de pérdida por inventario mal calculado. Los pedidos se hacían en base a intuición del gerente de compras.

23%
reducción en pérdida por inventario en los primeros 90 días
94%
precisión en predicción de demanda por SKU y tienda
$2.3M
MXN ahorrados en el primer año de operación
MLBigQuerydbtLooker
Healthcare · Software

Plataforma de gestión operativa para clínica privada

Una clínica con 12 especialistas manejaba agenda, expedientes y facturación en Excel y WhatsApp. Los médicos perdían 4+ horas diarias en administración.

4h
ahorradas por médico por día en tareas administrativas
0
citas perdidas por falta de confirmación desde el lanzamiento
3.2x
más pacientes atendidos al mes con el mismo equipo
ReactNode.jsPostgreSQLAWS
Logística · IA

Optimización de rutas con IA para transportista

Una empresa de transporte de última milla en CDMX asignaba rutas manualmente para 80+ vehículos. El proceso tomaba 2 horas cada mañana y las rutas eran subóptimas.

18%
ahorro en combustible por optimización de rutas con ML
7 min
para generar rutas de 80 vehículos (antes 2 horas)
97%
de entregas a tiempo vs 81% anterior
PythonOR-ToolsFastAPIReact
EdTech · IA & Software

Plataforma de aprendizaje adaptativo con NLP

Una plataforma de educación en línea con 50k usuarios tenía 68% de abandono a los 30 días. Los estudiantes no recibían contenido relevante para su nivel.

3.2x
mejora en retención a 30 días (de 32% a 74%)
89%
precisión del modelo en recomendación de contenido
2.1x
más tiempo de estudio promedio por sesión
NLPPythonNext.jsAWS
Manufactura · Computer Vision

Control de calidad automatizado con visión IA

Una planta manufacturera en Monterrey hacía inspección de calidad visual manualmente. Cada pieza era inspeccionada por 2 operadores, con 1.8% de defectos pasando sin detectar.

99.1%
tasa de detección de defectos (vs 98.2% inspección humana)
12x
más rápido que la inspección manual anterior
$4.1M
MXN ahorrados en recalls y devoluciones en el primer año
Computer VisionPyTorchCUDAFastAPI
Testimonios

Lo que dicen
nuestros clientes.

Shift entregó exactamente lo que prometió, en el tiempo prometido. Para nosotros fue la primera vez en 5 años que un proyecto de tecnología no se desvió del plan original. El equipo es serio, técnico y muy claro en su comunicación.

MR
Miguel Reyes
Director de Operaciones · Retail

Lo que más me sorprendió fue la propuesta técnica. En 48 horas después de nuestra primera llamada, Shift nos presentó una solución detallada con arquitectura, costos y cronograma. Fue más sólido que propuestas de despachos que tardaron 3 semanas en mandarnos algo.

LG
Laura González
CTO · FinTech

Nuestros médicos recuperaron 4 horas diarias que ahora usan para atender pacientes. El ROI del proyecto fue de menos de 4 meses. Además, el código que entregaron está perfectamente documentado y nuestro equipo lo puede mantener sin depender de Shift.

PH
Pedro Hernández
Director General · Clínica Privada

Trabajamos con Alejandro y Carlos directamente, no con un project manager intermediario. Eso hace una diferencia enorme — las decisiones técnicas las toman las personas que van a construir el sistema, no alguien que lo va a subcontratar.

AR
Ana Rodríguez
VP Operaciones · Logística
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