Empresa de Software
AI Native

Inteligencia Artificial
para el mundo real

Software propio, nativo de IA, listo para integrarse en entornos empresariales reales

Publicación en redes sociales

Cancelado por el usuario

Lista de leads

70% preparado

Recordatorio de pago

enviado a clientes seleccionados

Gestión de nómina

Vence el 2 de julio

Seguimiento de empleados

Hace 2 días

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70% preparado

Recordatorio de pago

enviado a clientes seleccionados

Gestión de nómina

Vence el 2 de julio

Seguimiento de empleados

Hace 2 días

Automatización empresarial

TM DATA desarrolla software propio basado en IA para automatizar procesos empresariales internos o externos, de modo que los equipos puedan orientar el esfuerzo a tareas de mayor valor estratégico.

Digitalización y evolución: procesos tradicionales convertidos en flujos digitales inteligentes, sostenidos por tecnología propia.

Equipos más ágiles: sistemas que facilitan el trabajo colaborativo y reducen fricción operativa.

Decisiones basadas en datos: mayor trazabilidad e información en tiempo real para apoyar la toma de decisiones.

Escalabilidad: producto concebido para crecer con la organización y adaptarse a necesidades futuras.

Automatización de procesos empresariales con IA

Las empresas reducen tareas repetitivas y optimizan flujos mediante productos de software desarrollados por TM DATA con IA integrada en el núcleo. Las soluciones están pensadas para despliegue repetible y evolución continua, no solo para un proyecto puntual.

Producto y roadmapWorkflows automatizadosAnálisis de datosSeguridad y control de procesosIntegraciones con sistemas y APIs

Agentes de Inteligencia Artificial

Los agentes de IA forman parte del catálogo de producto: sistemas capaces de razonar, aprender y colaborar con equipos humanos. Se integran en distintas áreas de la empresa —operaciones, comunicación, ventas u otras— como componentes distribuibles del software TM DATA.

Agentes de VozAgentes de comunicaciónAgentes comercialesAgentes de atención al clienteAgentes de soporte interno

¿En qué puedo ayudarte hoy?

Atención al cliente, análisis de datos o acciones sobre sistemas empresariales: basta con formular la instrucción deseada

Nuestro Proceso,
Simple, Eficiente y Escalable

Construimos tecnología y herramientas que piensan contigo.

Paso 1

Análisis Inteligente

Se analizan el contexto y las necesidades del entorno para identificar oportunidades de IA que optimicen flujos de trabajo y la eficiencia.

Analizando flujo de trabajo actual..

Grado de digitalización

Infraestructura actual

Capacidad de absorción

Punto de partida

Necesidades específicas

Paso 2

Hoja de Ruta Estratégica

Se define la hoja de ruta a medio-corto plazo para una transición fluida, con coordinación con los equipos del cliente en cada fase.

Análisis y Planificación

Definición de objetivos y recursos

Desarrollo Iterativo

Implementación por fases graduales

Formación de Equipos

Capacitación y acompañamiento

Paso 3

Prototipos y Validación

Se elaboran prototipos funcionales en todas las fases para validar el producto y mantener alineación con los requisitos y prioridades del cliente.

Prototipo v1.0

Validado

class DataValidator:

def __init__(self):

self.status = "validated"

self.accuracy = 0.98

def validate_data(self, data):

if self.check_integrity(data):

return "Data approved"

return "Validation failed"

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

class DataValidator:

def __init__(self):

self.status = "validated"

self.accuracy = 0.98

def validate_data(self, data):

if self.check_integrity(data):

return "Data approved"

return "Validation failed"

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

class DataValidator:

def __init__(self):

self.status = "validated"

self.accuracy = 0.98

def validate_data(self, data):

if self.check_integrity(data):

return "Data approved"

return "Validation failed"

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

class DataValidator:

def __init__(self):

self.status = "validated"

self.accuracy = 0.98

def validate_data(self, data):

if self.check_integrity(data):

return "Data approved"

return "Validation failed"

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

Aprobado por equipo

Prototipo v2.0

En revisión

class ReviewProcessor:

def __init__(self):

self.status = "pending"

self.feedback_queue = []

def process_feedback(self):

while self.feedback_queue:

item = self.feedback_queue.pop()

self.analyze_feedback(item)

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

class ReviewProcessor:

def __init__(self):

self.status = "pending"

self.feedback_queue = []

def process_feedback(self):

while self.feedback_queue:

item = self.feedback_queue.pop()

self.analyze_feedback(item)

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

class ReviewProcessor:

def __init__(self):

self.status = "pending"

self.feedback_queue = []

def process_feedback(self):

while self.feedback_queue:

item = self.feedback_queue.pop()

self.analyze_feedback(item)

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

class ReviewProcessor:

def __init__(self):

self.status = "pending"

self.feedback_queue = []

def process_feedback(self):

while self.feedback_queue:

item = self.feedback_queue.pop()

self.analyze_feedback(item)

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

Feedback pendiente

Prototipo v3.0

En desarrollo

class DevelopmentEngine:

def __init__(self):

self.status = "developing"

self.features = []

def add_feature(self, feature):

self.features.append(feature)

self.compile_code()

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

class DevelopmentEngine:

def __init__(self):

self.status = "developing"

self.features = []

def add_feature(self, feature):

self.features.append(feature)

self.compile_code()

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

class DevelopmentEngine:

def __init__(self):

self.status = "developing"

self.features = []

def add_feature(self, feature):

self.features.append(feature)

self.compile_code()

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

class DevelopmentEngine:

def __init__(self):

self.status = "developing"

self.features = []

def add_feature(self, feature):

self.features.append(feature)

self.compile_code()

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

Iteración activa

Prototipo v4.0

Planificado

class FuturePlanner:

def __init__(self):

self.status = "planned"

self.roadmap = []

def plan_next_phase(self):

self.roadmap.append("v4.0")

self.schedule_tasks()

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

class FuturePlanner:

def __init__(self):

self.status = "planned"

self.roadmap = []

def plan_next_phase(self):

self.roadmap.append("v4.0")

self.schedule_tasks()

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

class FuturePlanner:

def __init__(self):

self.status = "planned"

self.roadmap = []

def plan_next_phase(self):

self.roadmap.append("v4.0")

self.schedule_tasks()

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

class FuturePlanner:

def __init__(self):

self.status = "planned"

self.roadmap = []

def plan_next_phase(self):

self.roadmap.append("v4.0")

self.schedule_tasks()

def get_status(self):

return f"Status: {self.status}"

Próxima fase

Paso 4

Integración Fluida

Las soluciones se integran en la infraestructura existente del cliente con la menor interrupción posible del servicio.

Producto TM DATA

Stack del cliente

Paso 5

Formación

Formación orientada a la cultura del dato y la IA, para que los equipos del cliente adopten el cambio y utilicen con solvencia el software desplegado.

Cultura del Dato

Fundamentos de análisis y toma de decisiones basada en datos

75%

Introducción a IA

Conceptos básicos y aplicaciones prácticas de IA

50%

Trabajo Colaborativo

Gestión del cambio y adopción de nuevas herramientas

100%

Uso de Herramientas

Formación práctica en las soluciones implementadas

33%

Paso 6

Soporte y Evolución

Soporte continuo y colaboración con el equipo responsable en el cliente para asegurar la adopción, incorporar nuevas necesidades y evolucionar el producto en línea con los objetivos de la organización.

Soporte Continuo

24/7

Asistencia técnica permanente para resolver dudas y garantizar el funcionamiento óptimo.

Evolución Alineada

Estratégico

Crecimiento alineado con los objetivos estratégicos y la visión a largo plazo de la organización.

Casos de Éxito

Descubre alguno de nuestros
Casos de Éxito

Inteligencia Artificial optimiza operaciones, impulsa la eficiencia y genera crecimiento.

Caso de estudio Mikel Adellac Nutrition & Wellness

"Potenciamos la generación y la captación de nuevos clientes mediante un sistema automatizado y basado en Inteligencia Artificial"

Adellac no contaba con un sistema efectivo para generar y gestionar clientes potenciales. Su proceso de captación era manual, lo que generaba una gran inversión de tiempo y recursos

Impacto:

100% Trazabilidad del Lead (potencial cliente)
75% Reducción de tiempo en buscar clientes potenciales
20% Incremento en agendar primeras reuniones con clientes potenciales
2 Usuarios beneficiados

DESLIZA PARA EXPLORAR

Sobre Nosotros

Apasionados por la Tecnología

La Inteligencia Artificial genera valor cuando se traduce en productos de software fiables y reutilizables. TM DATA desarrolla soluciones propias, nativas de IA, y las pone a disposición del mercado para que las organizaciones las integren con rigor y escalabilidad.

Control de datos empresariales

Gobierno y organización de los datos empresariales mediante capacidades de Inteligencia Artificial

Integración de sistemas con IA

Integración de los datos de negocio en la operativa diaria a través de IA

Coordinación de equipos

Coordinación de equipos y sistemas con automatización e Inteligencia Artificial

Seguridad de datos

Políticas de datos y de trabajo transversales respaldadas por IA

Misión

Misión y objetivos

Diseñar, construir y distribuir productos de software AI-native que permitan a las empresas integrar capacidades de Inteligencia Artificial en la operación de forma práctica, segura y escalable.

Nuestros Valores

Valores que nos definen

Los valores orientan el desarrollo de producto, la relación con clientes y partners, y la forma en que la empresa aporta valor al mercado.

Personas en el centro

La adopción de IA implica cambio organizativo y cultural además del componente técnico. Los productos se diseñan para que los equipos adopten la Inteligencia Artificial con confianza y de forma alineada con los objetivos de la organización.

Innovación tecnológica

La innovación se canaliza en evolución continua del producto y en integrar IA de forma estratégica: optimización de procesos, mejor soporte a la decisión e impacto medible en la operación de las organizaciones cliente.

Inteligencia Artificial práctica

El potencial de la IA se materializa en herramientas prácticas, accesibles y sostenibles en el tiempo. El software desarrollado prioriza la comprensión y la utilidad para organizaciones de distinto tamaño y sector.

TM DATA

Empresa de SoftwareAI Native

Inteligencia Artificial para el mundo real

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Seguimiento de empleados

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Gestión de nómina

Seguimiento de empleados

Automatización empresarial

Automatización de procesos empresariales con IA

Agentes de Inteligencia Artificial

¿En qué puedo ayudarte hoy?

Nuestro Proceso, Simple, Eficiente y Escalable

Paso 1

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Análisis Inteligente

Paso 2

Paso 2

Hoja de Ruta Estratégica

Análisis y Planificación

Desarrollo Iterativo

Formación de Equipos

Paso 3

Paso 3

Prototipos y Validación

Paso 4

Paso 4

Integración Fluida

Paso 5

Paso 5

Formación

Cultura del Dato

Introducción a IA

Trabajo Colaborativo

Uso de Herramientas

Paso 6

Paso 6

Soporte y Evolución

Soporte Continuo

Evolución Alineada

Descubre alguno de nuestrosCasos de Éxito

Impacto:

Apasionados por la Tecnología

Control de datos empresariales

Integración de sistemas con IA

Coordinación de equipos

Seguridad de datos

Misión y objetivos

Valores que nos definen

Personas en el centro

Innovación tecnológica

Inteligencia Artificial práctica

Nuestro Proceso, Simple, Eficiente y Escalable

Paso 1

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Análisis Inteligente

Paso 2

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Hoja de Ruta Estratégica

Análisis y Planificación

Desarrollo Iterativo

Formación de Equipos

Paso 3

Paso 3

Prototipos y Validación

Paso 4

Paso 4

Integración Fluida

Paso 5

Paso 5

Formación

Cultura del Dato

Introducción a IA

Trabajo Colaborativo

Uso de Herramientas

Paso 6

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