Inteligencia Artificial para empresas
Probar y aplicar.
Localizamos, probamos y aplicamos modelos de inteligencia artificial que sabemos que funcionan, y los usamos para aumentar el retorno de tu estrategia de datos.
Usamos la inteligencia artificial como el salto final en la sofisticación de un proyecto de datos. Mientras que el big data dota a una empresa de información sobre la realidad, la inteligencia artificial propone qué hacer con ella.
El problema de la Inteligencia Artificial para empresas
Teorizar, investigar, crear, probar, desarrollar, entrenar, iterar… Pensar en inteligencia artificial es pensar en innovar, inventar, invertir recursos para crear algo de la nada, y descubrir si funciona.
¿El problema de la inteligencia artificial para empresas? Puede convertirse en un agujero negro de recursos, con resultados impredecibles. O sin ellos.
Nosotros no hacemos eso.
Porque entendemos que inteligencia artificial teórica e inteligencia artificial para empresas, son cosas distintas.
La inteligencia artificial aplicada a la empresa es tomar modelos, librerías y proyectos pre-existentes, con valor y funcionamiento ya ratificados, y adaptarlos para que organizaciones que aún no usan esta tecnología, saquen partido de ello. Y que investiguen otros.
La inteligencia artificial para empresas que nosotros ofrecemos se combina con otras tecnologías de machine learning, redes neuronales, IoT o Big Data, para dotarlas de la capacidad de predecir escenarios futuros, en base a escenarios pasados.
Cómo trabajamos la inteligencia artificial para empresas
El objetivo de trabajar con una empresa de inteligencia artificial y Big Data es dotar a la empresa de la capacidad de conocer una variable, predecir su realidad futura, y moldearla a sus intereses. Es responder a la pregunta: ¿qué va a pasar con esto?
Mientras que el Big Data dota a una empresa de información sobre la realidad, la inteligencia artificial propone qué hacer con ella.
La inteligencia artificial para empresas es poner un cerebro a pensar sobre la información que ya se tiene y entrenarlo con un solo fin: mejorar los procesos, los productos, los servicios y los recursos.
Por eso un proyecto de inteligencia artificial para empresas, tiene su base en los datos.
Con base en una estrategia de datos, un proyecto de inteligencia artificial y big data es una combinación de tecnologías ganadora para conseguir:
- Predecir y adaptarse a los cambios del mercado.
- Identificar nichos que permitan explotar mejor un mercado.
- Identificar comportamientos en el cliente, deseados e indeseados.
- Hiper-segmentar la oferta de productos y servicios, y vender más con menos esfuerzo.
- Fidelizar más clientes, aumentar su life-time value, descubrir los upsells y cross-sells más acertados, y aumentar la rentabilidad general.
Big Data e Inteligencia Artificial son la capacidad de entender el pasado y dibujar el futuro de las grandes empresas.
¿Realmente necesitas usar IA para alcanzar tus objetivos de negocio? Nosotros podemos ayudarte a descubrirlo y a facilitar que aumentes tu productividad.
Desde 2003 trabajamos en Consultoría tecnológica en big data, con especialización en analítica avanzada, IA aplicada y ciencia del dato.
Somos especialistas en consultoría tecnológica de inteligencia artificial y big data.
Nuestros servicios y tecnologías core de inteligencia artificial y big data:
- Identificar dónde las capacidades de IA pueden multiplicar el valor de tu negocio.
- Aplicar modelos de IA y analítica avanzada con impacto real en tus procesos y personas.
- Combinar Big Data e Inteligencia Artificial, para entender el pasado y dibujar el futuro de tu empresa
Tecnologías en las que sacamos A++
Así se hizo
Proyectos y ejemplos de inteligencia artificial aplicada a datos
No usamos aproximaciones convencionales de machine learning, sino modelos pre-entrenados sobre un dominio y los adaptamos con transfer learning para acelerar la obtención de modelos personalizados. Solucionamos así problemáticas concretas usando datasets más pequeños.
Las áreas de aplicación de los modelos que obtenemos con esta aproximación son muy variadas.
- Modelos de procesamiento de vídeo e imagen para prevención de riesgos laborales y seguridad física, valoración automática del estado de activos físicos
- Modelos de procesamiento de texto para valoración de candidatos en reclutamiento.
- Clasificación avanzada de documentos como licitaciones o contratos.
Y extracción de base de conocimiento para la construcción rápida de asistentes virtuales.
Beneficios de la inteligencia artificial para empresas
1_Predecir
Y adaptarse a los cambios del mercado.
2_Descubrir
Nichos que permitan explotar mejor un mercado.
3_Identificar
Comportamientos en el cliente, deseados e indeseados.
4_Hiper-segmentar
la oferta de productos y servicios, y vender más con menos esfuerzo.
3_Aumentar
la rentabilidad general fidelizando más clientes, aumentando su life-time value, descubriendo upsells y cross-sells más acertados…
FAQ: Aplicaciones de inteligencia artificial
¿Cómo funciona la inteligencia artificial?
El uso pragmático de la inteligencia artificial consiste en la aplicacion de modelos algorítmicos a una estrategia de Big Data, para obtener insights de esos datos. Estos insights representan la prevision de lo que va a pasar en una variable, en base a los datos que tenemos de lo que ya ha pasado. Es decir: tenemos estos datos, tenemos esta realidad, y queremos saber qué escenarios futuros posibles se podrían dar.
¿Cómo combinan inteligencia artificial, machine learning y redes neuronales?
El machine learning dota a la inteligencia artificial de la capacidad de aprender y mejorar más allá de las reglas preestablecidas. Utiliza técnicas estadísticas para la programación de algoritmos que aprenden a realizar tareas. Así, aplicaciones de la IA como el Computer Vision (reconocimiento) o el Natural Language Processing (capacidad para reconocer el lenguaje humano) mejoran continuamente con su propio funcionamiento.
Las redes neuronales son un método de IA y ML que enseña a las máquinas a procesar datos de una manera inspirada en cómo lo hace el cerebro humano. Utilizando un sistema de nodos o capas parecido a las neuronas, la máquina puede aprender de errores y mejorar su comprensión.
Las redes neuronales dotan a la inteligencia artificial de la capacidad de relacionar información no lineal y datos complejos, induciendo generalizaciones, extrayendo conclusiones, revelando patrones y creando sistemas de aprendizaje autónomos.
¿Quién no debe invertir en inteligencia artificial?
La inteligencia artificial “no nace sabiendo”. Necesita ser entrenada en procesos de machine learning, en los que se nutre de las grandes cantidades de datos que ya generas o que te proveen terceros, sobre los que puede aprender y preceder. Por tanto, inteligencia artificial y big data son un pack indivisible en una estrategia de datos avanzada. Sin los datos, no habrá buenas aplicaciones de inteligencia artificial, ni escalabilidad del proyecto.
Si no tienes resulta tu estrategia de almacenamiento, procesamiento y análisis de datos, no podrás beneficiarte de las capacidades avanzadas que aporta la inteligencia artificial para empresas.
Además, tu proyecto de IA requerirá a expertos y programadores de inteligencia artificial , además de otros perfiles tecnológicos que son todo un reto de conseguir, mantener y combinar en un equipo. Si ya dispones de estos perfiles in-house, ¡enhorabuena!. Si no, puedes combinar la fuerza de los equipos extendidos con tus propios recursos para dar continuidad y escalabilidad a tus proyectos de inteligencia artificial y ciencia de datos.
¿Cómo reconocer a un buen profesional en Inteligencia artificial aplicada?
Si algo ya sabemos es que las organizaciones impulsadas por los datos crecen más rápido que el resto. Y, ¿quién puede ayudarte a conseguir esa eficiencia? Quien identifique la conexión entre las necesidades de tu negocio y las respuestas que facilitan los datos, e implemente la solución tecnológica más competitiva para tu empresa.
En este reto, tanto el profesional de datos e IA como el equipo especializado, han de hacer de la transparencia y la integridad la clave en la forma de gobernar, gestionar y aplicar los algoritmos a la hora de ejecutar un proyecto data-driven.
Además de todo esto, es clave la capacidad para dar un enfoque industrializado a soluciones de datos. Y este es el principal ingrediente de nuestra fórmula para clientes con necesidad de digitalización en clave data-driven.
Trabaja en big data
Buscamos a gente brillante y valiente para retarla en nuestro equipo. Trabajar en OpenSistemas es aceptar desafíos con alto grado de complejidad y calidad de los proyectos. Supone evolucionar y realizarse a nivel profesional y personal.
Queremos conocerte.
