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DatosIACasos prácticosCasos de éxitoMientras otros venden la promesa de la IA, nosotros la ponemos en práctica, listos para la batalla. Innowise indaga en los datos, enseña a las máquinas a pensar, ver y detectar anomalías, y domestica a los LLM dentro de sus sistemas corporativos. Usted se beneficia de procesos más fluidos y menores gastos.
Mientras otros venden la promesa de la IA, nosotros la ponemos en práctica, listos para la batalla. Innowise indaga en los datos, enseña a las máquinas a pensar, ver y detectar anomalías, y domestica a los LLM dentro de sus sistemas corporativos. Usted se beneficia de procesos más fluidos y menores gastos.
El aprendizaje automático inyecta inteligencia en sus procesos clave, y ahí es donde empieza el impacto empresarial.
25%
Los análisis basados en ML ayudan a prever la demanda y el consumo con mayor precisión.
10x
LLM garantiza la clasificación automatizada, la extracción de datos y la suma de contratos.
35%
Las herramientas de visión por ordenador mejoran el control visual y la clasificación de la producción.
60%
Los modelos ML impulsan la detección instantánea de anomalías en las transacciones y las operaciones de los equipos.
20%
Los modelos predictivos ayudan a identificar a tiempo el riesgo de pérdida de clientes y a ofrecer ofertas personalizadas.
hasta 80%
Sus empleados ya no tendrán que ocuparse de la introducción manual de datos, la clasificación de tickets y otras tareas rutinarias.
Consiga asistentes inteligentes capaces de razonar en varios pasos y ejecutar tareas automáticamente para reducir el trabajo manual y comprimir los ciclos de decisión.
Vea lo que está por venir con los modelos Innowise para la predicción de la demanda, la modelización de riesgos, el análisis de tendencias y la planificación de escenarios, lo que significa menos sorpresas en los costes.
Entrenamos a máquinas para que vean y entiendan el mundo, mucho más allá del reconocimiento facial. Nuestros modelos se utilizan en control de calidad, seguridad, análisis de imágenes médicas y mucho más.
Para flujos de trabajo intensivos en texto, nuestras soluciones de PLN clasifican texto, detectan sentimientos, analizan documentos y potencian chatbots para extraer información rápidamente.
Nuestras soluciones aprenden el comportamiento de los usuarios y ofrecen contenidos o productos relevantes y clasificados. Puede que los usuarios ni siquiera se den cuenta, pero siguen volviendo, fidelizándose a largo plazo.
Encontrar la “aguja en el pajar” en tiempo real es posible con ML. Los sistemas Innowise supervisan las transacciones y los datos IoT 24 horas al día, 7 días a la semana, activando alertas en caso de anomalías.
Capte más ingresos con precios en tiempo real. Nuestros motores de optimización de precios utilizan la demanda, la competencia y el comportamiento en tiempo real para mejorar los márgenes y la toma de decisiones.
Reduzca a horas semanas de trabajo manual. Con el respaldo de ML, los contratos, facturas y otros documentos se procesan mucho más rápido y sin errores.
Combinamos todos los elementos esenciales de las soluciones basadas en datos: Modelos ML, cuadros de mando, recomendaciones automatizadas y mucho más para respaldar las decisiones a nivel ejecutivo.
Certifica que protegemos los datos de formación, los modelos y los procesos de ML frente a accesos no autorizados.
Certifica que nuestra gestión de calidad garantiza la reproducibilidad y el control de versiones en todas las soluciones de desarrollo de ML.
Nuestros sistemas de ML están diseñados para ajustarse a los criterios de los servicios de confianza SOC 2 en materia de seguridad, disponibilidad y confidencialidad.
A continuación, regulamos el ciclo de vida de la LD mediante una evaluación formal de los riesgos y una supervisión continua.
Cumplimos garantizando la legalidad de la recogida de datos, la explicabilidad y los derechos de supresión para las decisiones basadas en el LD.
Seguimos los requisitos específicos del Reino Unido en materia de transparencia y tratamiento lícito en el desarrollo de ML.
Aplicamos salvaguardias para garantizar que los sistemas de ML protejan la confidencialidad e integridad de los datos sanitarios.
Aislamos los entornos ML y aplicamos el cifrado a todos los sistemas que manejan datos de tarjetas de pago.
Esto nos ayuda a identificar y controlar sistemáticamente los riesgos específicos de la IA a lo largo del ciclo de vida de la inteligencia artificial.
Clasificamos los sistemas de LD por niveles de riesgo y documentamos las evaluaciones de conformidad.
Esto guía nuestra integración de la gestión de riesgos específicos de la IA en los procesos de desarrollo.
Seguimos sus principios de gobernanza para establecer la responsabilidad de las decisiones que toma el sistema de ML.
Innowise Centro de datos e IA reúne a más de 300 de las mentes más brillantes en inteligencia artificial que forjan una IA lista para la producción, sea cual sea el reto. Respaldada por más de 200 proyectos de IA, nuestra empresa de desarrollo de software de ML crea sistemas inteligentes adaptados a sus casos de uso y a su infraestructura, para que obtenga beneficios reales.
Innowise, una empresa de desarrollo de software de aprendizaje automático, adopta un enfoque estructurado para crear sistemas de ML combinando experiencia en ciencia de datos, MLOps y arquitectura de modelos para ofrecer soluciones precisas, escalables, explicables y resistentes.
Traducimos sus problemas empresariales en objetivos de ML y los desglosamos en tareas estructuradas para construir una hoja de ruta de modelos que aporten valor.
Antes de que cualquier modelo vea la luz, preparamos los datos: los limpiamos, estructuramos y organizamos en un formato del que una máquina pueda aprender.
Una vez depurados y unificados los datos, definimos las características para el entrenamiento y la validación del modelo para que sea preciso y robusto.
Seleccionamos los algoritmos de ML adecuados, entrenamos el modelo, ajustamos sus parámetros y validamos su rendimiento para asegurarnos de que cumple los requisitos del mundo real.
Una vez desarrollado el modelo ML, lo implantamos en su infraestructura. Esto implica crear API o procesos por lotes que integren sus sistemas con el modelo.
Como los modelos no alcanzan un rendimiento óptimo tras un único ciclo de ajuste, seguimos controlándolos, perfeccionándolos y reentrenándolos para mantener su precisión a lo largo del tiempo.
Alineamos el ML con el cumplimiento, la gobernanza y la infraestructura para que encaje de forma natural.
Según el informe de PluralSight IA Skills Report, 97% de las empresas que utilizan tecnología de IA informaron de un aumento de la productividad, la calidad del servicio y la precisión. El aprendizaje automático ha pasado de ser un “nice-to-have” a un componente crítico de las operaciones empresariales. La atención se centra ahora menos en la creación de modelos que "parecen buenos" cuando se construyen en un laboratorio, sino en la construcción de sistemas que son organismos vivos que pueden aprender y reaccionar para ofrecer un rendimiento en el mundo real en los entornos en los que operan, ayudando a lograr resultados mensurables.
El precio del desarrollo de aplicaciones de aprendizaje automático suele oscilar entre $40.000 y $200.000 euros. Los costes varían en función de los métodos de preprocesamiento de datos utilizados, la arquitectura del modelo utilizado (regresión, CNN, modelos transformadores, etc.), las opciones de infraestructura (en la nube o local) y la complejidad de la integración del aprendizaje automático con los sistemas existentes.
El tiempo varía, pero en general, los modelos sencillos con datos limpios pueden construirse en cuestión de semanas, en comparación con los proyectos del mundo real, que pueden llevar medio año o más. Gran parte del tiempo se dedica a manejar datos desordenados, crear características significativas, ajustar hiperparámetros y someter el modelo de ML a múltiples escenarios de prueba.
Como empresa con experiencia en el desarrollo de aprendizaje automático, primero analizamos los datos en busca de desequilibrios o sesgos que puedan afectar al rendimiento del modelo. Los afinamos ajustando la ponderación de los datos o aplicando un debiasing adversarial para que el modelo de aprendizaje automático trate por igual a los distintos grupos de datos. Además, utilizamos herramientas de explicabilidad como SHAP para evaluar y comprender las predicciones del modelo, y seguimos supervisando el modelo para detectar nuevas formas de sesgo.
El ML es un subconjunto de la IA, y se centra en el aprendizaje a través de la experiencia (mediante datos) identificando tendencias y patrones para predecir el futuro. La IA es un conjunto más amplio de algoritmos que incluyen la lógica basada en reglas, la PNL y la robótica. Hoy en día, la mayoría de las empresas que hablan de "IA" se refieren en realidad al ML.
Si produces datos, puedes emplear el aprendizaje automático. Impulsa el mantenimiento predictivo en la fabricación, la puntuación de riesgos en las instituciones financieras y la personalización en el comercio electrónico. Estos son solo algunos ejemplos de cómo utilizarlo para reducir costes y mejorar la experiencia del cliente.
Para el aprendizaje automático tradicional o supervisado, se necesitan datos estructurados y etiquetados; para el procesamiento del lenguaje natural (PLN), datos de texto; para las imágenes, datos no estructurados; y para el audio, datos no estructurados o etiquetados. Los datos deben reflejar las condiciones del mundo real para que los modelos no generen sesgos o resultados poco fiables.
Ambos. Por lo general, empezamos con modelos preformados y los perfeccionamos con sus datos, reservando los servicios de desarrollo de aprendizaje automático personalizado para ámbitos especializados en los que los modelos estándar se quedan cortos.
Los modelos se empaquetan como API, se colocan en contenedores y se despliegan de forma que se eliminan posibles fallos. La integración se alinea con su infraestructura de CI/CD, seguridad y supervisión existente.
