Marta Solís
Directora general
Ingeniera de telecomunicaciones por la UPC. Antes de fundar Apex AI trabajó ocho años en Telefónica diseñando sistemas de detección de fraude en redes móviles.
Cómo empezamos
Apex AI Integrity nació en 2019 en un piso de 60 metros cuadrados del barrio del Raval, en Barcelona. Éramos tres personas: una ingeniera de telecomunicaciones, un matemático especializado en estadística bayesiana y una consultora de operaciones que llevaba doce años optimizando cadenas de suministro en el sector farmacéutico.
El primer encargo fue modesto. Una distribuidora de alimentación nos pidió un modelo que predijera cuántas unidades de cada referencia iban a necesitar sus almacenes cada semana. Tardamos cuatro meses en entregarlo. El modelo redujo el exceso de stock un 31% y el desperdicio de productos perecederos un 19% en los seis meses siguientes.
Ese proyecto nos enseñó algo que todavía guía nuestro trabajo: la IA no funciona si no entiendes el negocio del cliente antes de escribir la primera línea de código. Pasamos tres semanas enteras en sus almacenes antes de abrir un notebook de Python.
Hoy somos catorce personas. Seguimos en Barcelona, ahora en una oficina cerca del Port Olímpic con vistas al mar y, lo más importante, con una sala de reuniones lo bastante grande para sentarnos con los clientes todo el tiempo que haga falta.
En qué creemos
No tenemos un manifiesto de veinte páginas. Tenemos cuatro ideas que aplicamos en cada proyecto.
Transparencia técnica
Explicamos cada decisión de diseño a nuestros clientes. Si elegimos un modelo de gradient boosting en lugar de una red neuronal profunda, decimos por qué: menos datos de entrenamiento necesarios, más fácil de interpretar para el equipo interno y tiempo de inferencia inferior a 200 milisegundos. El cliente no tiene que confiar a ciegas.
Resultados antes que tecnología
A veces la mejor solución no es un modelo de deep learning sino una regresión logística bien calibrada o incluso una hoja de cálculo con macros. Si eso resuelve el problema, lo decimos. Cobrar por complejidad innecesaria perjudica al cliente y a nuestra reputación.
Propiedad del cliente
Todo el código, los modelos entrenados y la documentación técnica pertenecen al cliente una vez pagado el proyecto. No creamos dependencia. Entregamos repositorios Git documentados y formamos al equipo interno para que pueda mantener y reentrenar los modelos sin nuestra ayuda.
Privacidad por diseño
Antes de tocar un solo dato, auditamos su origen, su clasificación según el RGPD y las medidas de anonimización necesarias. Hemos rechazado proyectos donde el cliente no podía demostrar que tenía base legal para tratar los datos que quería usar.
Quiénes somos
Catorce personas repartidas en tres áreas: ingeniería de datos, ciencia de datos y consultoría de negocio. Aquí presentamos a las cuatro personas que lideran esas áreas.
Jordi Puig
Director de ciencia de datos
Doctor en matemáticas aplicadas por la UAB. Su tesis trató sobre métodos bayesianos para series temporales con datos faltantes, que es exactamente lo que ocurre en la vida real con los datos de la mayoría de empresas.
Lucía Herrera
Directora de consultoría
MBA por Esade y doce años de experiencia en consultoría de operaciones. Habla con los directores financieros en su idioma y traduce sus necesidades a requisitos técnicos que el equipo de ingeniería puede ejecutar.
Amadou Diallo
Responsable de ingeniería de datos
Ingeniero informático por la UPF. Diseña las arquitecturas de datos que alimentan nuestros modelos: pipelines de ETL, bases de datos vectoriales para búsqueda semántica y despliegues en Kubernetes para producción.
Nuestra trayectoria
Seis años dan para mucho cuando cada proyecto te obliga a aprender algo nuevo.
2019 — Fundación
Tres personas, un piso en el Raval y un primer cliente del sector alimentario. Entregamos un modelo de previsión de demanda que sigue en producción a día de hoy, con actualizaciones trimestrales.
2020 — Crecimiento durante la pandemia
Varias empresas necesitaron urgentemente digitalizar procesos manuales. Desarrollamos un sistema de clasificación automática de documentos para una aseguradora que procesaba 4.000 reclamaciones al mes. El tiempo medio de gestión bajó de 72 horas a 11.
2021 — Primer proyecto de visión artificial
Una fábrica de componentes electrónicos en Sabadell nos contrató para detectar defectos en placas de circuito impreso. Entrenamos un modelo YOLOv5 con 12.000 imágenes etiquetadas a mano por inspectores de calidad de la propia fábrica. La tasa de detección superó el 96%.
2023 — Integración de modelos de lenguaje
Empezamos a integrar LLM en flujos empresariales: asistentes internos que responden preguntas sobre normativa, generación automática de resúmenes de reuniones y clasificación semántica de tickets de soporte. Desplegamos todo en infraestructura europea para cumplir con el RGPD.
2025 — Catorce personas, 78 proyectos
Hemos trabajado con empresas de alimentación, farmacia, logística, seguros, retail y manufactura. La oficina nueva junto al Port Olímpic tiene espacio para crecer hasta veinte personas, que es el tamaño máximo que queremos alcanzar. Preferimos un equipo compacto donde todos conozcan cada proyecto.
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