Desarrollo del aprendizaje automático

El aprendizaje automático está transformando la asistencia sanitaria desde dentro: diagnósticos más precisos, tratamientos verdaderamente personalizados, descubrimientos de fármacos más rápidos, predicción de riesgos más inteligente y liberación de los equipos médicos del trabajo administrativo rutinario.

• Detección precoz de la enfermedad
• Estrategias de tratamiento personalizadas
• Descubrimiento acelerado de fármacos

En el comercio minorista, la IA no es una tendencia, sino la nueva base. Ayudamos a las empresas a predecir lo que quieren los clientes, ajustar el inventario sobre la marcha, detectar el fraude antes de que cueste dinero y mantener los precios sincronizados con la demanda real.

• Información predictiva sobre los clientes
• Gestión inteligente del inventario
• Experiencias de compra sin fricciones

En la fabricación, el aprendizaje automático es la fuerza silenciosa que está remodelando la planta de producción. Optimiza los flujos de producción en tiempo real, inspecciona los productos en busca de defectos en la línea y prevé las interrupciones de la cadena de suministro antes de que provoquen retrasos.

• Reducción de los tiempos de inactividad imprevistos
• Mayor calidad del producto
• Ciclos de producción más rápidos y eficaces

Con ML, el sector de la energía no sólo se está volviendo más ecológico, sino también más inteligente. Nuestros modelos pronostican las oscilaciones de la demanda, detectan las vulnerabilidades de la red antes de que provoquen cortes y ayudan a las empresas de servicios públicos a cambiar a las energías renovables más rápidamente sin perder el ritmo.

• Detección precoz de fallos en la red
• Reducción del gasto y los costes energéticos
• Respuesta más rápida a las averías de los equipos

A medida que se afianza el aprendizaje automático, las redes pueden predecir los picos de tráfico antes de que se produzcan, redirigir el ancho de banda sobre la marcha, detectar el fraude antes de que merme los ingresos y solucionar los problemas incluso antes de que los clientes sepan que existe un problema.

• Reducción del tiempo de inactividad y de las interrupciones del servicio
• Mayor resistencia frente a cargas inesperadas de la red
• Menores costes operativos y de mantenimiento