IA y Machine Learning
Cada servicio de Inteligencia Artificial que ofrecemos se ajusta al nivel de madurez de la organización, la cultura de la empresa y el valor agregado que se espera recibir al implementar Inteligencia Artificial aplicada.
¿Te ayudamos?
Estrategia de datos
Utiliza y estructura los datos como un activo
Ingeniería de datos
Integración, enriquecimiento y migración de datos
Big Data
Integración masiva de datos y soluciones de tiempo real
Ciencia de datos
Analítica avanzada y análisis de escenarios futuros
Producto de datos
Aplicaciones de alta demanda y automatización de toma de desiciones
¿Cómo lo hacemos?
Con nuestro servicio de Inteligencia Artificial ayudamos a las empresas a crear una estrategia basada en datos. Utilizando y estructurando los datos como un activo.
1
Identificación del objetivo
2
3
Análisis exploratorio de datos (EDA)
4
5
Conexión al entorno empresarial (Cloud)
6
Análisis predictivo
Fase inicial de implementación de IA, empleada para el análisis del escenario y forecasting en general.
Aprendizaje automático
Automatización del proceso de análisis predictivo, en un entorno local y adecuado para baja – media demanda.
Aprendizaje automático (escalable)
Análisis predictivo automatizado y optimizado para gran demanda y alto flujo de datos.
Aprendizaje profundo
Última etapa de Inteligencia Artificial, donde se automatizan decisiones humanas.
Analítica predictiva
Es la primera etapa en el proceso de Inteligencia Artificial.
Analizamos una muestra de datos históricos y realizamos una inferencia estadística para generar un modelo predictivo, que no se re-entrena.
Esta fase es muy importante para evaluar datos esperados en un primer contacto con el análisis predictivo. Es fundamental para entender la viabilidad de un proyecto de Aprendizaje Automático a mayor escala.
El modelo predictivo es funcional en el tiempo, aunque no se re-entrena con nuevos datos. Contamos con un servicio de mantenimiento para actualizar el modelo predictivo.
Casos de aplicación
- Segmentación de clientes.
- Detección de anomalías.
- Prevención de riesgos en auditoria / control interno.
- Análisis de mantenimiento y servicio técnico.
- Forecast de ventas / demanda.
- Previsión y gestión de inventarios.
- Estimación del tráfico de clientes.
- Análisis de rendimiento de páginas web.
- Optimización de precios.
- Rendimientos de producción (industrial, agrícola o ganadera).
- Análisis de intención de compra de clientes.
- Proyección de estados financieros.
- Análisis de riesgos financieros / económicos.
- Otros muchos
Forecast (multivariable) de ocupación hotelera. Algoritmo desarrollado con Python y modelo ‘radom forest’ capaz de realizar forecast sobre múltiples establecimientos hoteleros y distintos tipos de servicios a la vez.
Alguna herramientas de desarrollo
Aprendizaje automático
Es la fase donde se desarrolla un proceso de auto-predicción continua de una variable con un modelo predictivo previamente entrenado con datos históricos.
Consiste en analizar una muestra de datos históricos y realizar una inferencia estadística para generar un modelo predictivo a través de un proceso algorítmico. Una vez entrenado el modelo estadístico, se inserta en el entorno de la empresa para que dicho modelo se actualice y aprenda constantemente de los nuevos datos.
Al estar el modelo en constante análisis del flujo de datos, puede elaborar resultados y estimaciones más precisas y mantenerse operativo en medio y largo plazo.
Esta solución es adecuada para un entorno controlado.
Casos de aplicación
- Análisis dinámico de precios / inventarios / demanda
- Análisis de eventos de riesgo
- Análisis de texto (encuestas, redes sociales, conversaciones, etc.)
- Análisis de sentimiento
- Predicción de riesgos de crédito y scoring
- Predicción de primas de seguros
- Control de calidad industrial
- Predicción de mantenimiento de equipos industriales
- Análisis de riesgo de compras / ventas online
- Detección de anomalías en compras o transacciones financieras
- Otros casos de negocio
Predicción de envíos con retraso (cadena de suministro). Análisis predictivo de probabilidad de riesgo de envíos con retrasos en comercio electrónico con aviso automatizado a clientes. Desarrollo con Python usando modelo ‘XGBoost’ y puesta en servicio en Azure.
Algunas herramientas de desarrollo
Aprendizaje Automático (escalable)
Es la fase donde se desarrolla un proceso de auto-predicción a escala empresarial y continua de una variable con un modelo predictivo previamente entrenado con datos históricos.
Se analiza una muestra de datos históricos y se realiza una inferencia estadística para generar un modelo predictivo con el uso de un proceso algorítmico. Los resultados del modelo se contrastan con nuevos datos y se re-entrena el modelo. Una vez desarrollado el modelo estadístico, se inserta en el entorno Cloud para consumo masivo. Esta solución puede operar con datos de baja latencia y/o gran demanda de usuarios.
Al estar el modelo en constante análisis del flujo de datos, puede elaborar resultados y estimaciones más precisas y mantenerse operativo en medio y largo plazo.
Esta solución es la más indicada para aplicaciones empresariales con grandes volúmenes de datos y / o gran demanda de usuarios o servicios.
Casos de aplicación
- Análisis dinámico de precios / inventarios / demanda
- Análisis de eventos de riesgo
- Análisis de texto (encuestas, redes sociales, conversaciones, etc.)
- Análisis de sentimiento
- Predicción de riesgos de crédito y scoring
- Predicción de primas de seguros
- Control de calidad industrial
- Predicción de mantenimiento de equipos industriales
- Análisis de riesgo de compras / ventas online
- Detección de anomalías en compras o transacciones financieras
- Otros casos de negocio
Forecasting de ventas (baja latencia – alta demanda).
Algunas herramientas de desarrollo
Es la fase donde se desarrolla un proceso de auto-predicción a escala empresarial, se automatiza la toma de decisiones comunes optimizando los resultados en un entorno en constante evolución.
Se analiza una muestra de datos históricos –datos estructurados o no estructurados- y realiza un complejo desarrollo capaz de reconocer patrones en todo tipo de datos –tabulares, imágenes, sonidos, texto libre, o combinados-. El algoritmo genera múltiples modelos de tipo red neuronal artificial, capaz de optimizar los distintos escenarios posibles.
Este desarrollo puede trabajar con datos de cualquier tipo y escala, así como Big Data.
Esta solución es la más indicada, entre otras, en casos en los que el uso de Machine Learning no es eficiente o no es aplicable.
Casos de aplicación
- Realidad Aumentada / realidad virtual
- Reconocimiento de rostros (aplicaciones de seguridad)
- Conteo dinámico de mercancía
- Análisis de vídeos (aplicaciones de seguridad)
- Reconocimiento de terrenos y análisis geo espacial
- Identificación de población y habitabilidad
- Control de plantación y cultivos
- Análisis de audio (aplicaciones de seguridad)
- Transcripciones de voz
- Control de tráfico (vehículos, transporte o aforos)
- Mantenimiento industrial
- Otros casos de negocio
Realidad Aumentada para mantenimiento industrial.
Herramientas de desarrollo
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