Why exception handling is the real bottleneck in KYC and AML
A KYC case can clear sanctions screening in minutes, then wait days over one name mismatch. Onboarding speeds up when teams fix exception handling, where handoffs and…
Menos diapositivas. Más acción.
IA en producción, no en pilotos.
Electric Mind es un equipo de ingenieros desplegados en el cliente. Trabajamos dentro de sus sistemas, junto a su gente, para llevar la IA de la estrategia a software que funciona, con la disciplina de una firma que entrega software empresarial desde 1990.
- Desde 1990Creando software empresarial, primero como Intelliware
- Ingenieros ante todoLas mismas personas que diseñan el trabajo lo construyen y lo operan
- Toronto y Nueva YorkOficinas en ambas ciudades y clientes en toda América del Norte
- 100 millones de dólares canadiensesInvertidos por Motive Partners en 2025
Qué hacemos
Cinco maneras de poner la IA a trabajar.
Cada una funciona por sí sola. La mayoría de los clientes empieza por el problema que más le cuesta y suma las demás a medida que el trabajo crece.
- 01Habilitación de equipos en IACapacitación que cambia la forma de planificar, construir y revisar el trabajo, desde los ejecutivos hasta las personas que capacitarán a todos los demás.
- 02Entrega de soluciones acelerada por IAIngenieros sénior que modernizan plataformas dentro de su entorno, con IA en todo el ciclo de vida de entrega y personas que aprueban cada paso.
- 03Operaciones agénticas gobernadasAgentes de IA en producción en el middle y el back office: deterministas donde deben serlo, auditables en todas partes.
- 04Datos listos para la IAOrganizamos sus datos, los conectamos y le damos a su IA el contexto para usarlos, con la gobernanza integrada desde el inicio.
- 05Ciberseguridad aumentada con IALos atacantes se mueven a la velocidad de la IA. Encontramos su exposición antes que ellos, corregimos lo que importa y protegemos la IA que usted está desplegando.
Nuestro trabajo
Resultados que podemos mostrar.
Desde una plataforma de pagos lanzada al mercado con una startup hasta una hoja de ruta de IA que un banco ya está ejecutando.
Lanzar al mercado una plataforma de pagos de banco a banco con Clik2pay
Clik2pay se propuso que las personas pudieran pagar sus facturas directamente desde sus cuentas bancarias, en un mercado saturado donde la seguridad decide quién gana. Construimos y lanzamos la plataforma junto con ellos, y luego les ayudamos a formar el equipo que hoy la opera.
Lanzada y luego traspasada al propio equipo de producto de Clik2pay
Leer el caso de estudio
Encontrar dónde los agentes de IA dan resultados en la banca del día a día
Un banco de América del Norte quería usar agentes de IA para eliminar fricciones en sus operaciones de banca del día a día. En 12 semanas evaluamos sus procesos con 16 equipos, demostramos las ideas más sólidas con prototipos funcionales y elaboramos la hoja de ruta que el banco ya está ejecutando.
10 a 15 millones de dólares al año en ahorros identificados, aún no materializados
Leer el caso de estudio
Renovar la estrategia y la arquitectura de datos de uno de los 20 principales bancos regionales de Estados Unidos
Un banco regional con una plataforma de datos ya consolidada nos pidió renovar su estrategia de datos para la analítica y la IA. Comparamos su madurez con la de sus pares y diseñamos la arquitectura objetivo y el modelo operativo que el banco adoptó como su hoja de ruta de datos.
De 2.3 a 3.3 en madurez de datos a lo largo de dos años, según un modelo comparado con sus pares
Leer el caso de estudioCómo trabajamos
Estar desplegados en el cliente significa seguir presentes, del taller a la producción.
Las personas que diseñan su solución son las mismas que la construyen y la despliegan, así que cada recomendación es algo que sabemos que se puede construir, gobernar y operar.
- Encontrar el trabajo que vale la pena automatizarLos talleres y la minería de procesos mapean sus flujos de trabajo, sus datos y su desempeño actual, y luego clasifican cada oportunidad según su valor, riesgo y esfuerzo.
- Demostrarlo en sus sistemasPruebas de concepto funcionales con datos reales y sistemas reales, para que el caso de negocio se ponga a prueba antes de financiarlo.
- Construirlo con su equipoNuestros ingenieros forman un solo equipo con los suyos para construir, integrar y gobernar, con revisión humana en cada etapa.
- Dejarlo en manos de su equipoQuedan guías prácticas, patrones y personas capacitadas, para que el siguiente proyecto parta de lo que aprendió este.
Industrias
Hechos para industrias reguladas, donde hay mucho en juego.
La mayor parte de nuestro trabajo es en servicios financieros. También creamos soluciones para transporte, salud, startups, y deportes y entretenimiento.
Servicios financieros
Banca, mercados de capitales, mercados privados y fintech
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Transporte
Flotas, pasajeros, carga y transporte público
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Salud
Prestadores, aseguradoras, farmacéuticas y tecnología médica
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Startups
Ingeniería de producto, desde la primera versión hasta operar a escala
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Deportes y entretenimiento
Equipos, ligas, medios, recintos y videojuegos
Leer másLo que dicen los clientes
En sus propias palabras.
Cuando nuestra organización necesitó llevar una plataforma de banca digital ya probada a un nuevo mercado, el plazo era fijo y había mucho en juego. Electric Mind dirigió el trabajo de arquitectura y de factibilidad, coordinó equipos en dos países y gestionó el lanzamiento desde dos centros de comando en paralelo.
Migrar millones de cuentas de clientes a una nueva plataforma significaba que nuestros equipos tenían que acertar a la primera con la arquitectura, la conversión de datos y la preparación. Electric Mind dirigió el diseño y la entrega de los sistemas centrales involucrados y gestionó la conversión desde la planificación hasta la puesta en producción.
Reemplazar un framework central de pagos descontinuado, sin dejar de procesar el volumen de transacciones de millones de clientes, exigió una secuenciación cuidadosa y un profundo conocimiento técnico. Electric Mind diseñó y construyó una plataforma modernizada basada en API y coordinó el trabajo de varios equipos de entrega.
Nuestra mente
Apuntes del trabajo.
Lo que estamos aprendiendo sobre cómo llevar la IA a producción, mantenerla bajo gobernanza y demostrar que es rentable.
The credibility gap between AI ambition and production reality
Most wealth firms can stage a strong AI demo, but fewer can run it inside advisor tools with approved data, logged outputs, and answers for compliance. Clients notice…
Leading with code instead of slides to prove AI value
Working code proves AI value faster than strategy slides. A prototype built with real data, users, and controls exposes value, data fit, and governance issues in days…
Pódcast
Electric Mindset
Conversaciones reales sobre el trabajo con IA en las empresas, con los líderes que están construyendo organizaciones preparadas para la IA, y sobre lo que se necesita para lograrlo.
Wealth Management’s AI Credibility Gap
Kapin Vora on the gap between AI promises and AI running in production in wealth management, and where firms should start.
Notas del episodio
Siguiente paso
Cuéntenos qué necesita llevar a producción.
Una persona sénior de nuestro equipo lee cada mensaje y le responde para programar una llamada breve.