Sobre Chelsea AI Ventures
La mayoría de los proyectos de IA fracasan entre el prototipo y la producción. Nosotros entregamos sistemas de IA funcionales en semanas en lugar de meses, mientras desarrollamos las capacidades de su equipo para mantener y ampliar las soluciones de forma independiente.
Trayectoria
Cifras de sistemas en producción que nuestro fundador ha diseñado y desplegado.
£60M
Impacto en detección de fraude
500+
Citas de investigación
100k+
Transacciones diarias
15%
Mejora del ROI en marketing
Centro de innovación y experiencia
Consultoría de IA
Orientación experta para pymes que implementan y escalan tecnologías LLM con un ROI medible.
Educación en IA
Programas integrales de formación y mentoría para desarrollar capacidades de IA dentro de las organizaciones.
Centro de startups
Lanzamiento de productos innovadores de datos e IA para resolver desafíos empresariales específicos.
Nuestro equipo
Ben Auffarth
Director y Chief Data Officer
IA Empresarial, Machine Learning y Sistemas de Datos
Ben es un experto en IA y datos especializado en el diseño e implementación de sistemas de machine learning listos para producción.
Con más de 15 años de experiencia en la industria, ha diseñado y desplegado plataformas críticas, incluyendo sistemas de detección de fraude con un impacto de £60 millones, motores de decisión en tiempo real que procesan más de 100.000 transacciones diarias y optimización de marketing basada en ML con mejoras del 15 % en ROI.
Su trabajo se centra en construir sistemas robustos y escalables a lo largo de todo el stack, desde la infraestructura y las canalizaciones de datos hasta el modelado y el despliegue. Combina enfoques clásicos de machine learning con técnicas modernas de IA, incluidos modelos generativos y sistemas avanzados de recuperación, siempre con un enfoque en resultados empresariales medibles.
Además de su trabajo en la industria, Ben es autor de varios libros ampliamente leídos sobre machine learning y IA aplicada. Su investigación en neurociencia computacional y machine learning ha recibido más de 500 citas.
Obtuvo su doctorado en Ciencias de la Computación en el KTH Royal Institute of Technology en Estocolmo, donde investigó cómo los sistemas neuronales biológicos procesan información compleja, fundamentos que siguen influyendo en su enfoque hacia los sistemas modernos de machine learning.
Trabajos destacados
Minghan Bao
Director de ventas
Ventas técnicas y desarrollo de negocio
Con un Ph.D. en Ingeniería Química y de Procesos y experiencia en inteligencia artificial, Minghan aporta una perspectiva técnica única a nuestras colaboraciones con clientes. Su experiencia en aplicaciones industriales de IA le permite comprender rápidamente los desafíos de los clientes y conectarlos con las soluciones adecuadas.
Antes de unirse a Chelsea AI Ventures, Minghan adquirió una valiosa experiencia en Industrial Tomography Systems y lideró un proyecto de investigación financiado por el EPSRC centrado en la comercialización de tecnología de medición avanzada. Su combinación de conocimiento técnico y visión empresarial ayuda a nuestros clientes a identificar oportunidades de IA de alto valor que generan retornos medibles.
Connect:
Justin Ju
Asociado junior de IA
Investigación de proyectos, visualización de datos
Justin Ju es estudiante de Matemáticas en Imperial College London y combina sólidas capacidades analíticas con una visión empresarial práctica en Chelsea AI Ventures. Con experiencia en modelado matemático, aprendizaje automático supervisado y visualización de datos con Python y R, Justin ayuda a traducir conceptos técnicos complejos en valor empresarial para nuestros clientes pymes. Su experiencia de liderazgo en la gestión de eventos de ventas exitosos en el programa Young Enterprise, junto con su fluidez en inglés, cantonés y mandarín, le permite comunicar soluciones de manera efectiva en mercados diversos, algo particularmente valioso para clientes que buscan implementar soluciones de IA con un ROI claro en contextos internacionales.
Connect:
Saman Shah Hosseini
Becario de ingeniería de IA
MLOps, series temporales, enseñanza
Saman Shah Hosseini es becario de ingeniería de IA en Chelsea AI Ventures, donde desarrolla soluciones de IA agente y generativa que realizan una transición fluida del prototipo a la producción. Como ingeniero de aprendizaje automático en ATLAS R&D Group, implementó un clasificador automatizado de pruebas oftalmológicas que digitaliza miles de resultados clínicos cada mes, eliminando el desperdicio de papel y acelerando la atención al paciente. Con un BEng en Ingeniería Informática y cursando un MSc en Inteligencia Artificial, Saman explora herramientas LLM e IA para finanzas, motivado por la convicción de que los agentes de IA bien diseñados pueden desbloquear flujos de trabajo más inteligentes y sostenibles a escala.
Connect:
Nuestro ecosistema de productos
VeritaMetrics
- Información en tiempo real e histórica
- Seguimiento sin cookies y respetuoso con la privacidad
- Análisis de fuentes de tráfico y comportamiento
- Panel de analítica intuitivo
KirokuForms
- Crea formularios profesionales rápidamente
- Lógica condicional y preguntas ramificadas
- Marca personalizada y opciones de marca blanca
- Integraciones con Slack, Google Sheets y Zapier
- Revisión humana opcional de las respuestas
You x you i
- 20 tipos de auditoría sobre UX, diseño y contenido
- Soluciones en lenguaje claro, sin conocimientos de UX
- Integración con Google Search Console
- Mide si los cambios mejoraron tu tráfico
Akilima
- Graph-of-Skills API
- Lead Scoring API
- Bot Detection API
- UK Postcode Intelligence API
- Predictive Pricing Optimizer
Conferencias y ponencias
The GenAI Build Lab: Build Production-Ready RAG with Open Models
Packt Publishing, 2026
Focus: RAG listo para producción sobre modelos abiertos pequeños: búsqueda híbrida y reranking, recuperación correctiva, evaluación con RAGAS y modelos de guardrail abiertos
Designing secure, customised, and sovereign LLM workflows
DataFest Tbilisi 2025
Focus: Taller sobre canalizaciones de agentes en cascada, salida estructurada con gramáticas, barreras de seguridad y evaluación con un conjunto de referencia en CPU local
Ver la página del eventoWhy open-source LLMs are the future of enterprise AI
DataFest Tbilisi 2025
Focus: Del uso de API públicas a modelos de código abierto en infraestructura propia, y dónde encajan los modelos de lenguaje pequeños
Ver la página del eventoMoving Beyond Statistical Parrots: LLMs and Their Tooling
Put Generative AI to Work 2023, ODSC 2024, Data Science Week Amsterdam
Focus: LLMs de código abierto e implementación empresarial
Future of Data Science and LLMs
PyData London 2023
Focus: Mesa redonda sobre tecnologías de IA de código abierto
Experimentation at Scale at loveholidays
RE•WORK, 2023
Focus: Decenas de pruebas A/B simultáneas en una plataforma propia, con poco sesgo y menor demora
Ver la grabaciónMastering Machine Learning Techniques for Time-Series Analysis
PyData Bristol 2023
Focus: Extracción de características, previsión y detección de anomalías en series temporales con Python
Ver las diapositivasTime-Series Development
University of Oxford 2023
Focus: Clase invitada en el curso Artificial Intelligence: Cloud and Edge Implementations
Strategic AI Implementation
Data & Analytics Summit EU 2022
Focus: Estrategia empresarial de IA y hojas de ruta de implementación
Time-Series in Python: Preprocessing and ML
ODSC 2022
Focus: Técnicas de aprendizaje automático para datos de series temporales
ML: The Good, The Bad and the Ugly
DataFest Tbilisi 2019
Focus: Dónde funciona el aprendizaje automático en producción y dónde falla
¿Busca ponente para una conferencia, una sesión interna o un podcast? Aceptamos algunos al año, sobre IA generativa, MLOps y series temporales. Escríbanos
Nuestros valores
Excelencia técnica
Impacto empresarial
IA ética
Transferencia de conocimiento
¿Listo para explorar nuestro ecosistema?
Hablemos de cómo nuestro equipo y productos pueden ayudar a su organización a tener éxito.