tAIss usa inteligencia artificial causal para que tus inversiones en marketing, operaciones y talento tengan impacto comprobable. Te ahorramos tiempo y costos en probar iniciativas que no funcionan.
Somos un equipo formado entre Oxford, MIT, Stanford y el Tec de Monterrey. Aplicamos métodos que se publican en revistas peer-reviewed a problemas que viven en hojas de cálculo y juntas de directorio.
Cada proyecto combina inferencia causal moderna (Pearl, Rubin, DML) con la disciplina operativa de una consultoría: alcance claro, entregables accionables, la honestidad de decir cuándo los datos no alcanzan y las herramientas para ayudar a tu negocio a que la información que se genere sea de utilidad para evaluar la efectividad y la probabilidad de éxito de tus nuevas iniciativas y modificaciones a tus procesos.
Mapeamos tus datos, sistemas y preguntas estratégicas. Identificamos qué decisiones realmente mueven la aguja.
Aplicamos Pearl, DML y Synthetic Controls para estimar el efecto real de cada intervención.
Entregamos un dashboard ejecutivo y una sesión de interpretación. Sabes qué funcionó y qué no.
Separamos el efecto puro de tu campaña de los factores estacionales, competitivos y de inercia del mercado. Sabrás cuánto del crecimiento es atribuible a la inversión publicitaria y cuánto hubiera ocurrido sin ella.
Peldaño 3 · ContrafactualReconstruimos el escenario contrafactual del producto sin rediseño y lo comparamos con el observado. El delta es el impacto real del cambio de imagen, aislado de otros factores simultáneos.
Peldaño 3 · ContrafactualSimulamos el efecto sobre productividad, calidad y rotación antes de tomar la decisión. Te mostramos rangos de impacto con intervalos de confianza, no proyecciones intuitivas.
Peldaño 3 · ContrafactualMapeamos tu proceso como un grafo causal y simulamos el efecto de modificar cada etapa. Si tu operación tiene 7 pasos y cambias el tercero, te decimos con qué probabilidad pasas de producir 5 unidades a 10 — antes de invertir en el cambio.
PELDAÑO 3 · CONTRAFACTUALDesde la primera limpieza hasta una plataforma de causalidad continua. Elegimos el método según tu pregunta — no al revés.
Conecta tus datos una vez y recibe reportes causales mensuales sobre campañas, productos y operaciones. Pearl + DML llave en mano.
Analizamos una campaña, política o intervención específica y entregamos su ATE, intervalos de confianza y un dashboard interpretado.
Convertimos archivos dispersos en un modelo de datos listo para análisis causal.
Procesos repetitivos automatizados con ML supervisado y agentes especializados.
CausAIlity opera en el Peldaño 3 de la escalera de Pearl: estima el contrafactual de cada intervención de tu negocio y te dice qué decisión maximiza el resultado.
Pipeline de ML para identificar transacciones atípicas en tiempo real sobre cientos de miles de operaciones.
Core NLP y arquitectura de chatbot para canalizar consultas hacia trámites correctos con clasificación intencional.
Publicación técnica con metodología contrafactual aplicada a series fiscales: cómo evaluar políticas sin sacrificar privacidad.
Pronto compartiremos análisis detallados de proyectos reales. Mientras tanto, podemos discutir tu reto en una llamada de descubrimiento.
Mientras tanto, agenda una demo“La causalidad no es correlación con un nombre bonito. Es la diferencia entre saber qué pasó y saber por qué pasó — y qué hacer al respecto.”
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