En un nuevo episodio de TXS Topic, el conductor José Miguel Furnaro, tuvo la oportunidad de conversar con Francisco Paredes, director de Negocios de AltumLab, startup chilena que se ha posicionado como una de las líderes en la optimización de materias primas, gracias al uso de Bruna, un modelo predictivo matemático desarrollado por sus fundadores.

Originalmente AltumLab nació ante la problemática existente en la industria acuícola con relación a la harina de pescado, la cual sirve como alimento para diferentes animales, y la composición que tenía esta, ya que al ser fabricada por restos de diferentes pescados su variabilidad era muy alta, a veces teniendo altos índices de proteínas, mientras que en otros casos niveles muy bajos. “Ahí fue que Madeleine (fundadora) se dio cuenta que con algoritmos basados en la inteligencia artificial se podía resolver estas problemáticas, analizando las materias primas y reduciendo la variabilidad del resultado final”, explicó Francisco Paredes.

A pesar de que en un momento se pensó que el uso de este algoritmo bautizado como Bruna, tendría como principal mercado la industria acuícola, al poco tiempo de comenzar a funcionar se dieron cuenta que esta problemática era transversal a todo tipo de empresas, por lo que con el tiempo en AltumLab comenzaron a expandirse trabajando en la industria minera y agrícola.

Paredes detalló como trabajan en la minería. “Tienen materias primas que vienen del yacimiento minero y el material que extraen tiene muchas diferencias. Llegamos con este proyecto y mejoramos la parte predictiva de las materias primas, ayudando a tomar decisiones como qué material exportar, cuál almacenar o cuál desechar”, sostuvo.

La forma de trabajar de AltumLab -añadió el ejecutivo- consiste en la implementación de dos módulos, uno orientado a optimizar, mientras que un segundo módulo es de predicción, siendo este último el más importante, ya que predicen las materias primas que van a ingresar y cómo optimizar estas, para esto trabajan con la información histórica de cada empresa. “Por ejemplo la gente toma muestras de las materias primas que sacan, lo envían al laboratorio y ven las propiedades químicas que tienen, si esto lo hacen todos los días recopilan mucha información. Nosotros tomamos esa información y podemos generar un modelo que prediga la materia prima que ingresará en las 2 o 4 horas siguientes y las características de esta, eso permite ir haciendo ajustes teniendo en cuenta la materia prima que va entrando”, indicó Francisco Paredes.

Estos ajustes realizados por la modelo matemática de AltumLab, permiten a las empresas optimizar su proceso de producción y poder ahorrar considerables sumas de dinero cada mes, esto al saber qué características tendrán las materias primas que van a extraer, y el uso que le pueden dar a estas.

La forma de trabajar de AltumLab con sus clientes, es brindando acceso a la licencia de un software almacenado en la nube y por el cual se realiza un cobro mensual. “Dentro de esa mensualidad incluimos ciertos servicios, como asegurarnos que la plataforma esté funcionando y reentrenar a los algoritmos matemáticos, ya que estos van cambiando con el tiempo, no se pueden dejar solos funcionando, hay que mantenerlos y ver si aparecen otras variables”, aclaró el director de Negocios.

Otra de las industrias en las que trabaja AltumLab es en el sector agrícola, camino que los llevó al mercado de la producción de la caña de azúcar, la cual se utiliza para la producción de azúcar de consumo diario y de combustibles como el etanol.

Finalmente, Francisco Paredes informó que AltumLab fue la primera empresa chilena en postular en el 500 Startup Global Launch en Singapur, y tras lo cual ingresaron al programa Garage+ en Taiwán, lo que les ha permitido expandirse más allá del territorio nacional, y llevar su modelo de inteligencia artificial a otras grandes empresas.