El reto
Sabbatic tenía un producto revolucionario pero con un problema clásico de éxito: su tracción comercial explosiva generó volúmenes de datos masivos (miles de tickets/día) que la arquitectura original no soportaba. Los algoritmos de visión artificial necesitaban optimización para mantener precisión (97%+) mientras escalaba. Inversores esperaban una plataforma enterprise-ready con auditoría contable, no una MVP.
La solución
Nos posicionamos como equipo técnico de referencia en Sabbatic: no solo optimizamos sino que redefinimos la estrategia. Mejoramos los modelos de ML para OCR (pasamos de 92% a 97% de precisión con deep learning), refactorizamos la arquitectura del backend para soportar 10x volumen sin latencias, implementamos validación inteligente de datos con máquinas de estados, y construimos una plataforma web de administración para equipos de finanzas corporativas. La app ahora captura un ticket, extrae automáticamente todos los datos (monto, fecha, proveedor, categoria), valida contra reglas de compliance, y sincroniza con sistemas contables. Los reportes incluyen predicción de presupuesto, alertas de overspend, y análisis de patrones de gasto.
97%
Precisión OCR
+5K
Tickets procesados/día
-70%
Tiempo procesamiento
Sí
Inversores atraídos
Capturas del proyecto
El producto en detalle
Nuestro enfoque
- Auditoría de rendimiento end-to-end: identificación de cuellos de botella en visión, OCR y backend
- Optimización ML: reentrenamiento con datasets más grandes, ajuste fino de arquitectura neural (ResNet → EfficientNet), aumento de data augmentation
- Mejora de OCR: machine learning para corrección de errores sistemáticos, adaptación a diferentes formatos de ticket
- Refactorización arquitectonica: backend escalable con worker queues (Celery), caching inteligente (Redis), indexación optimizada
- Implementación de validación semi-automática: reglas de negocio + ML para detectar anomalías y solicitar revisión humana
- Pipeline contable: transformación de datos brutos en asientos contables, integración con ERP/sistemas financieros
- Dashboard de analytics: KPIs de gasto, predicción presupuestaria con timeseries ML, alertas de compliance
- Ciclos iterativos de producto con feedback de clientes enterprise, testing A/B de nuevas features
Stack tecnológico
El desafío
Sabbatic tenía un producto con gran tracción comercial pero la tecnología necesitaba evolucionar para soportar el crecimiento. Los algoritmos de visión artificial procesaban miles de tickets diarios y el sistema empezaba a mostrar sus límites.
La labor comercial y la entrada de inversores exigían que la plataforma fuera robusta, escalable y preparada para multiplicar su base de usuarios.
Nuestra solución
Nos integramos como equipo técnico de referencia para Sabbatic, aportando tanto capacidad de desarrollo como visión estratégica de producto. Optimizamos la app, mejoramos los algoritmos de procesamiento y preparamos la arquitectura para escalar.
La asociación permitió a Sabbatic dar continuidad a su política de comercialización con éxito, incluyendo rondas de inversión que validan el potencial del producto.
Impacto
La precisión del OCR alcanzó el 97% y los tiempos de procesamiento se redujeron un 70%. Sabbatic procesa más de 5.000 tickets diarios de forma automática.
La optimización técnica fue clave para cerrar rondas de inversión con éxito, demostrando que el producto podía escalar sin problemas.
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