IA

Modelo de proceso

Definimos el objetivo del proyecto y analizamos las necesidades del negocio, recopilando la información relevante. Según estos requerimientos, empleamos diversas técnicas y tecnologías para optimizar, automatizar e implementar soluciones a medida.

Extracción de información

Realizamos la recopilación, preparación y exploración de datos necesarios para los análisis. Esto incluye tareas de limpieza, transformación y visualización descriptiva, que nos permiten evaluar qué modelos serán más adecuados.

Modelado y evaluación

Construimos y evaluamos modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático. Proponemos modelos optimizados que ofrecen explicaciones sobre las decisiones basadas en los datos de origen. Nuestra experiencia en la creación de modelos, junto con un análisis riguroso de los datos, permite generar soluciones efectivas de manera ágil, facilitando su implementación.

Técnicas

Machine Learning: Identificamos modelos o patrones en entornos con datos suficientes, que permitan hacer predicciones o tomar decisiones con aprendizaje supervisado, no supervisado y por refuerzo

Deep Learning: Utilizamos redes neuronales convolucionales y recurrentes para detectar patrones complejos en los datos, explorando también técnicas como redes generativas adversarias.

Escenarios

Video analytics: identificamos objetos y personas en imágenes con una precisión muy alta.

Lenguaje: Capacidad para comprender y generar texto humano.

Integración y normalización info: Incorporamos diferentes tipos de datos alineados con el dominio de interés, realizando acciones específicas para limpiar los dataset y optimizar los modelos.

Aseguramiento de red e infraestructura: Implementamos procesos y tecnologías para garantizar la disponibilidad, rendimiento y seguridad de redes y sistemas digitales, mediante la monitorización y gestión proactiva de activos para prevenir problemas antes de que afecten al usuario o usuaria final.

Casos de uso

Close loop automation: Monitorea y ajusta continuamente un sistema en función de su salida real, comparándola con un objetivo, manteniendo variables dentro de un rango específico.

Root cause Analysis: Metodología sistemática para identificar la causa fundamental de problemas, enfocándose en soluciones duraderas para prevenir su repetición.

Recomendación: Utiliza datos para predecir productos, servicios o contenidos de interés para la comunidad usuaria, facilitando el descubrimiento y mejorando la satisfacción del cliente.

Detección de anomalías: Técnicas de aprendizaje automático que identifican patrones inusuales o datos atípicos, señalando eventos excepcionales, errores, fraudes o comportamientos inesperados.

Análisis predictivo: Análisis de datos históricos y actuales para predecir eventos futuros y estimar posibles escenarios.