PaliMind SpA · Santiago, Chile Consultora y plataforma de IA
001 · Inicio

Inteligencia artificial aplicada con criterio de negocio.

Implementamos IA que genera resultados medibles, no proyectos piloto que no escalan. Conocemos el negocio antes que la herramienta — por eso llegamos directo al resultado.

002 · Metodología

La IA es la herramienta. El producto es saber dónde aplicarla.

La mayoría de los proveedores de IA aprende el negocio del cliente mientras lo desarrolla. Nosotros venimos del negocio.

Servicios financieros, wealth management, family offices, operaciones B2B en minería. Lo que para otros es discovery, para nosotros es validación de hipótesis. Ese conocimiento nos permite ejecutar más rápido, acotar el scope antes de comprometerlo y emitir juicio sobre el output del modelo — porque sabemos cuándo se equivoca.

Esto se traduce en tiempo real: un proyecto que a un software factory le toma meses de discovery, nosotros lo arrancamos con hipótesis ya validadas. El resultado: primera versión funcionando en semanas, no en trimestres.

P

Pragmático

Hacer antes que filosofar. Tomamos lo útil de cada metodología y dejamos los rituales afuera.

A

Adaptativo

Casi todo es negociable. Nos ajustamos al stack, al equipo y a las restricciones reales del cliente.

L

Lightweight

Equipo chico, comunicación directa, deploys baratos. Si algo agrega complejidad sin sumar valor, lo sacamos.

I

Integral

End-to-end desde el primer día. Crecemos sin dejar islas — y sin que termines amarrado a nosotros para siempre.

Riesgo de Adopción

El peligro de la bancarrota técnica

La mayoría de los proyectos de IA no fracasan por dejar de funcionar. Fracasan porque el cliente queda atrapado en un sistema que funciona pero no puede evolucionar, ni migrarse, ni crecer con el negocio. A eso le decimos bancarrota técnica: uno paga hoy con la incapacidad de moverse mañana. Diseñamos para que eso no pase.

Ya vimos esta película con las macros de Excel: todos las usaron, pocos las documentaron, y años después las empresas quedaron atrapadas en hojas de cálculo que nadie se atrevía a tocar. Con IA el mismo ciclo — adopción rápida, caos después — se está repitiendo, pero comprimido en meses en vez de años. Nosotros diseñamos pensando en ese problema desde el día uno.

003 · Enfoque

Diferencias de enfoque: cómo hacemos las cosas

No somos una fábrica de software ni una consultora tradicional. Comparamos nuestro enfoque para que entiendas la diferencia desde el primer día.

Criterio Enfoque tradicional Cómo trabajamos nosotros
Conocimiento del negocio Se construye durante el proyecto (discovery prolongado) Ya lo traemos el primer día
Tiempo al primer resultado Meses de desarrollo y especificaciones Semanas, con hipótesis ya validadas
Equipo Rota según disponibilidad y escala del proyecto Los mismos dos socios, de principio a fin
Dependencia futura Plataformas cerradas y código propietario difícil de migrar (lock-in) Sin lock-in, eres dueño del sistema y operas el día a día
004 · Criterio

El valor de saber decir que no

Parte de conocer un negocio es saber cuándo la tecnología no es la respuesta. Aplicamos el mismo rigor para frenar un proyecto inviable que para construir uno exitoso.

Cuándo NO recomendamos IA

  • Procesos determinísticos Cuando un paso del proceso es determinístico y una consulta a base de datos lo resuelve en milisegundos. Un análisis de cartera no necesita 50 llamadas a un modelo para calcular exposiciones — eso es una query SQL y código tradicional. El modelo entra al final, para sintetizar el briefing. El resultado: segundos en vez de minutos, costo en centavos, todo loggeado y testeable — en vez de una caja negra imposible de debuggear.
  • Riesgo sin supervisión Cuando la decisión requiere juicio contextual y responsabilidad ante un error — por ejemplo, decidir sin supervisión sobre algo que afecta directamente a un cliente. Ahí no recomendamos autonomía total: un agente sin humano en el loop puede ejecutar bien el 95% de las veces y fallar de forma costosa el otro 5%, y hoy nadie puede prometer que ese 5% no va a pasar.
  • Datos o procesos rotos Cuando el proceso está roto o los datos no están ordenados. Meter IA encima de un proceso caótico no lo arregla, solo automatiza el caos más rápido. Ahí el primer proyecto es ordenar el proceso y los datos, no automatizar sobre ellos.
  • Costos desproporcionados Cuando la IA termina costando más que pagarle a una persona para hacer la misma tarea. Que algo sea técnicamente posible con IA no significa que sea la decisión correcta.

Qué NO hacemos

  • IA por moda No implementamos IA porque "hay que tener IA". Si no la necesitas, no te la vendemos.
  • Dependencia perpetua No creamos dependencia eterna. El objetivo es que el cliente opere el día a día sin nosotros.
  • Construir a ciegas No aceptamos requerimientos sin entenderlos primero. Preferimos hacer la pregunta incómoda antes de empezar a construir.
  • Complejidad innecesaria No usamos el modelo más caro porque suena mejor en una propuesta. Usamos el que resuelve el problema al menor costo.

Todo se puede. La pregunta que hacemos siempre es a qué costo. Cuando no la recomendamos, lo decimos directo — es el mismo criterio que usamos para saber cuándo sí.

005 · Productos

Dos verticales en operación

PALI Wealth

Inteligencia para family offices

Asistente de inversiones, gestión documental, análisis de cartera. Diseñado en operación con un family office activo en Santiago. Integraciones nativas con WhatsApp y Microsoft Teams.

Primer cliente
Family office
PALI Meteo

Monitoreo meteorológico para minería

Estaciones meteorológicas y monitoreo de calidad del aire, integrados con plataforma propia.

Contrato activo
EMS Chile
006 · En vivo

PALI RM Assistant

Plataforma para Relationship Managers en multi family offices y banca privada. Consolida carteras, automatiza el registro de reuniones y redacta borradores a partir de audios de Teams o WhatsApp. Auditable: se puede indagar en los tool calls si el cliente lo requiere.

Chat copiloto PALI RM Assistant
01

Briefing e historial

Resumen consolidado por cliente con último contacto, tareas pendientes y noticias relevantes.

02

Dashboard AUM y carteras

Patrimonio, concentración por perfil de riesgo y valor por posición.

03

Chat IA pre-reunión

Conversación contextual sobre un cliente o cruce sobre toda la cartera.

04

Procesamiento de interacciones

Minutas, transcripciones y correos convertidos en resúmenes, tareas y borradores.

05

WhatsApp y MS Teams

Webhooks y streams en vivo. Respuestas sugeridas y minutas en tiempo real.

007 · Equipo Insider Knowledge

Dos socios. Veinte años trabajando juntos.

40 años de decisiones reales en mercados financieros y minería — no de teoría de MBA ni de casos de estudio ajenos.

CP · Cofundador / CEO

Cristian Pavez

MBA London Business School

CEO de Family Office en Chile. Experiencia en Mercados Financieros, Asset Management, Wealth Management y Trading. Socio fundador de EMS Chile - Soluciones meteorológicas y mediciones medioambientales para minería.

FL · Cofundador / CTO

Francisco Lira

15+ años en fullstack, DevOps y arquitectura cloud

Lidera el área quant en una administradora de fondos chilena de primer nivel. Background en ciberseguridad empresarial (McAfee / Intel Security). Stack-agnóstico, especializado en GCP/Azure.

008 · Conversemos

En 30 minutos mapeamos un proceso de tu operación y te decimos si la IA puede mejorarlo — y cuánto.

[email protected]