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Bring in specialists with real-world ML experience. We design and deploy scalable systems that accelerate delivery and reduce costly missteps.
Implement robust data strategies, cleaning, and structuring to make your datasets ML-ready.
Streamline messy workflows with ML. Less manual work, faster results, and fewer fires for your team to put out.
Apply advanced analytics, sentiment analysis, and predictive modeling to anticipate customer needs and improve targeting.
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El aprendizaje automático está revolucionando la atención sanitaria: herramientas de diagnóstico más precisas, planes de tratamiento personalizados, avances más rápidos en el descubrimiento de fármacos, mejores predicciones del riesgo de los pacientes y tareas administrativas automatizadas.
¿AI en el comercio minorista? Es obvio. Ayudamos a las empresas a hacer recomendaciones de productos acertadas, gestionar el inventario de forma más inteligente, detectar el fraude en una fase temprana y establecer precios dinámicos que se adaptan en tiempo real. Además, sus clientes disfrutarán de una experiencia de compra perfecta en todas partes.
Las empresas de telecomunicaciones pueden liberar el potencial del ML para la optimización de redes, el mantenimiento predictivo, la prevención del fraude y el despliegue de infraestructuras de red de nueva generación.
El aprendizaje automático allana el camino para lograr itinerarios de aprendizaje personalizados, calificaciones y evaluaciones sin esfuerzo y asistencia a los estudiantes 24 horas al día, 7 días a la semana, a través de chatbots impulsados por IA. Es como tener un profesor más en clase, pero digital.
La IA está transformando el sector de los seguros: mejora la detección del fraude, perfecciona los modelos de riesgo y acelera los procesos de suscripción con la precisión del aprendizaje automático.
Con ML de nuestro lado, estamos haciendo que el uso de la energía sea más inteligente. Nuestras soluciones le ayudan a reducir el consumo de energía, mantener la red en perfecto funcionamiento y apoyar el cambio a la energía verde mediante la previsión y el análisis de contadores inteligentes.
"Innowise ha entregado con éxito el MVP del cliente, marcando el éxito del proyecto. El equipo ha ofrecido una excelente gestión de proyectos, ya que son muy eficientes y siempre entregan a tiempo. En general, su pasión y profundidad de conocimientos son excepcionales".
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"Innowise ha encontrado recursos de alta calidad que encajan bien en los equipos internos asignados. Tenían los recursos listos para empezar en poco tiempo. El equipo ofrece una gestión de proyectos receptiva y personal. Además, son proactivos y no prometen más de la cuenta".
We integrate machine learning into legacy environments by building secure connection layers — APIs or middleware. That lets new models communicate with existing applications. Our team starts the process with a thorough system audit to identify dependencies and potential bottlenecks. From there, we design an integration strategy that preserves business continuity while introducing advanced ML functionality, so your daily operations remain stable during and after deployment.
Los proyectos de consultoría de ML pueden durar desde unos meses hasta más de un año, dependiendo de factores como la complejidad, la preparación del equipo y los objetivos. Las tareas sencillas, como la creación de modelos predictivos, pueden concluirse en 1-3 meses, mientras que los sistemas avanzados suelen llevar entre 6 y 12 meses, ya que requieren una preparación exhaustiva de los datos y pruebas rigurosas de los modelos.
Not always. If you already have computing resources in place, we can optimize and use them. Otherwise, cloud-based infrastructure offers flexible, cost-efficient training environments that scale up or down as needed.
The biggest risks lie in poor data quality, unclear business objectives, and underestimating the complexity of integration. To mitigate these, we emphasize upfront discovery, rigorous data validation, and close alignment with measurable KPIs.
The specific data depends on the problem you’re solving, but quality matters more than sheer volume. Structured records (transactions, customer profiles, sensor data) and unstructured assets (text, images, audio) can all be valuable if they’re accurate and representative. During the discovery phase, we help assess and prepare your data so it supports both model accuracy and long-term scalability.
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