¿POR QUÉ CUALQUIER ORGANIZACIÓN ES SUCEPTIBLES DE APLICAR IA?

El marco actual permite ofrecer soluciones de IA al alcance de cualquier compañia

Toda empresa dispone de un mínimo de datos históricos

Siempre existe al menos un proceso de negocio suceptible para la IA

¿CUÁL ES NUESTRA VISIÓN DE LA IA?

En atSistemas, entendemos los proyectos de IA como proyectos estratégicos para las compañías en los que se implantan. Es necesario para ello adquirir un conocimiento de los procesos sobre los que se va a aplicar, y un entendimiento profundo de los datos que soportan dichos procesos.

¿CUÁL ES NUESTRA PROPUESTA DE VALOR EN IA?

Una metodología probada

En atSistemas, y dentro del ámbito de la Inteligencia Artificial, aplicamos una metodología basada en el entendimiento del caso de negocio planteado por nuestros clientes, así como en el tratamiento de los datos que se originan en el proceso que define dicho caso.

Se compone de 6 fases

1) Definición del problema y objetivos.

2) Ingesta de datos.

3) Exploración y limpieza de datos.

4) Normalización.

5) Construcción del modelo de aprendizaje.

6) Evaluación y ajuste del modelo.

7) Despliegue del modelo y explotación de los resultados.

Se compone de 6 fases

Distintas técnicas para escenarios diferentes

Las técnicas de Machine Learning ayudan a resolver problemas complejos para los que no existe una solución directamente programable. Cada problema, deberá ser abordado con la tipología de algoritmo que mejor se ajuste a su naturaleza.

Podemos hablar de tres tipos fundamentales de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo, siendo las dos primeras las que tienen una mayor difusión en términos generales. Para ellas, existen diferentes problemáticas abordables: clasificación y regresión en el caso del aprendizaje supervisado, y clustering para el aprendizaje no supervisado.

1.1 Clasificación 

1.2 Regresión

2.1 Clustering

Podemos hablar de tres tipos fundamentales de aprendizaje automático: supervisado, no supervisado y por refuerzo, siendo las dos primeras las que tienen una mayor difusión en términos generales. Para ellas, existen diferentes problemáticas abordables: clasificación y regresión en el caso del aprendizaje supervisado, y clustering para el aprendizaje no supervisado.

1) Nuestros servicios de AI Discovery

Ayudamos a nuestros clientes a establecer su grado de madurez en este ámbito, planteando pruebas de concepto para focalizar y enmarcar las necesidades identificadas en un entorno real, y que a su vez permitan validar el enfoque del posible proyecto.

2) Nuestros servicios de AI Infrastructure & Lifecycle = MLOps

Diseñamos e implementamos todos los componentes necesarios para que una organización disponga de todo lo necesario a la hora de desarrollar sus proyectos de IA. Definimos el proceso del ciclo de vida de las aplicaciones orientándolo especialmente hacia procesos de IA.

3) Nuestros servicios de Data Ingestion & Data Engineering

Trabajamos en la fase previa de preparación de los datos para que su utilización por los algoritmos de aprendizaje sea la adecuada. Cubrimos todo el ciclo, desde la ingesta de datos hasta la implantación del modelo de aprendizaje desarrollado.

4) Nuestros servicios de AI Modelling & Tunning

Aplicamos los algoritmos adecuados para resolver las cuestiones y necesidades de nuestros clientes. Ajustamos estos algoritmos para satisfacer los objetivos acordados con el cliente.

5) Nuestros servicios de Data Exploitation

Diseñamos y desarrollamos las aplicaciones para la explotación de los resultados de los modelos, orientando dichos resultados a ofrecer la máxima información a los usuarios de una forma sencilla e interpretable. Reflejamos las conclusiones en función de los parámetros del negocio que representan el proceso sobre el que hemos desarrollado el modelo.

¿CUÁLES SON LAS VENTAJAS DE APLICAR IA AL NEGOCIO?

CONOCIMIENTO

MAYOR CONOCIMIENTO DEL NEGOCIO

COMPETITIVIDAD

MEJORA DE LA COMPETITIVIDAD

PREVISIÓN

PERMITE PREVEER Y PRESCRIBIR ACCIONES

IMPULSA AL CAMBIO

IMPULSA CAMBIOS ORGANIZATIVOS, PROCEDIMENTALES Y OPERACIONALES

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