Proyecto anonimizado
Clínica Dental
Solo el 65% de las citas se confirmaban, generando pérdidas de tiempo y ingresos por slots vacíos
+32%
confirmación de citas
Resultado indicado para el proyecto

Diseñamos, construimos e integramos la tecnología que tu equipo necesita para avanzar con criterio y responsabilidad.
Soluciones
Definición, experiencia, desarrollo e integración de un producto digital preparado para evolucionar.
Una combinación de base de datos, ingeniería, analítica e IA ajustada al uso real.
Flujos, bots e integraciones con validaciones, trazabilidad y supervisión proporcionada al riesgo.
Aterrizamos el reto y el objetivo.
Definimos una solución proporcionada.
Desarrollamos, integramos y probamos.
Medimos y mejoramos contigo.
Proyectos
Proyecto anonimizado
Solo el 65% de las citas se confirmaban, generando pérdidas de tiempo y ingresos por slots vacíos
+32%
confirmación de citas
Resultado indicado para el proyecto
Proyecto anonimizado
Procesamiento manual de documentos tomaba 45 minutos por expediente, creando cuellos de botella
-38%
tiempo operativo
Resultado indicado para el proyecto
Proyecto anonimizado
Médicos necesitaban comparar pacientes con poblaciones similares para decisiones clínicas
100%
adopción médica
Resultado indicado para el proyecto
Tecnología
7 capas · 32 capacidades
Producto y frontend · Diseño y media asistidos por IA
Backend y APIs
Datos y analítica
IA y machine learning
Automatización e integraciones
Cloud, infraestructura y observabilidad
Sobre Nundac
Ingeniería frontend y backend
IA & Data
Comercial, producto y marketing
Marketing con IA, diseño de producto y Q&A

Antes de empezar
Empezamos por entender el objetivo de negocio, la operación actual, los sistemas implicados y los criterios que permitirán decidir el alcance.
No es necesario llegar con una solución técnica decidida. En el diagnóstico separamos el problema, las restricciones y las capacidades que conviene combinar.
Sí, cuando el punto de partida permite revisar su arquitectura, seguridad, datos, operación y mantenibilidad antes de definir el trabajo necesario.
No necesariamente. Primero evaluamos disponibilidad, calidad, permisos y utilidad de los datos para determinar qué es viable y qué preparación hace falta.
Siguiente paso