Inteligencia artificial y machine learning
Convierte tus datos en una herramienta que tu equipo pueda usar.
La inteligencia artificial puede ayudar a consultar información, interpretar imágenes y detectar patrones difíciles de revisar manualmente. Definimos contigo una tarea útil, evaluamos los datos disponibles y construimos un piloto con criterios de calidad que permitan decidir si conviene llevarlo a producción.
ContáctanosQué entregamos
Definición del caso de uso, revisión de los datos y una referencia para comparar resultados.
Piloto con integración de modelos existentes o entrenamiento cuando se justifique.
Evaluación con ejemplos separados del desarrollo, análisis de errores y límites conocidos.
Interfaz o integración acordada, documentación y estimación de costos de operación.
Empieza con un piloto acotado
Una tarea, una muestra representativa de datos y una métrica acordada. Según el caso, evaluamos precisión, recuperación de información, errores, latencia y costo por uso antes de ampliar el proyecto.
Cómo definimos el alcance
La calidad depende de los datos y del entorno de uso. Etiquetado, entrenamiento, consumo de modelos y monitoreo se dimensionan por separado. Definimos revisión humana cuando una respuesta incorrecta pueda afectar la operación.
Dónde puede ayudarte
Ejemplos de aplicación. La solución se define para tu proyecto.
Consultar documentación interna con un asistente que cite las fuentes utilizadas.
Clasificar imágenes o detectar objetos con visión por computador y revisión de casos inciertos.
Estimar demanda o detectar anomalías a partir de históricos adecuados.
Ejecutar un modelo en un dispositivo cuando latencia, conectividad o privacidad lo requieren.
Preguntas antes de empezar
- ¿Usan IA generativa o entrenan modelos propios?
- Elegimos según el problema. Un asistente puede integrar un modelo existente con tus documentos; un caso de visión o predicción puede requerir ajuste o entrenamiento. Primero comparamos calidad, costo y restricciones de datos.
- ¿Qué pasa si todavía no tengo suficientes datos?
- Revisamos si los datos existentes permiten una prueba útil. Si no, el primer entregable puede ser un plan de captura, organización o etiquetado. No prometemos un modelo predictivo fiable sin una base adecuada.
- ¿Mis datos se envían a un proveedor externo?
- La arquitectura y los proveedores se definen antes del piloto, según los permisos y requisitos de tus datos. Evaluamos opciones de API, infraestructura propia o ejecución en el dispositivo y sus costos.
- ¿Cómo controlan respuestas incorrectas?
- Probamos el sistema con casos representativos, documentamos fallos y definimos qué hacer ante incertidumbre. Según la tarea, incorporamos fuentes, umbrales de confianza y revisión humana. Ningún modelo garantiza cero errores.
Contáctanos
Cuéntanos qué necesitas mejorar. Revisamos tu situación y definimos contigo el siguiente paso antes de preparar una propuesta con alcance claro.
Describe la decisión o tarea que quieres apoyar, qué datos tienes, quién puede usarlos y qué error sería inaceptable para tu equipo.
[email protected]