Una vez identificado el reto de tu compañía y la estrategia para resolverlo con IA, aplicamos un enfoque basado en metodologías ágiles que se adapta al estado actual de tu proyecto. Con más de 50 soluciones desarrolladas, seguimos un proceso estructurado en tres fases clave: la prueba de concepto (PoC), el prototipo mínimo viable (MVP) y la puesta en producción.
Cada una de estas fases es independiente y puede realizarse por separado, dependiendo del estado de tu proyecto.
Si ya has identificado cómo la IA puede beneficiar a tu empresa, es momento de confirmar la viabilidad de tu idea a nivel técnico y de negocio con una prueba de concepto.
Tras validar tu idea, avanzamos al desarrollo de un MVP para probar tu solución con un grupo de usuarios, recoger sus opiniones e iterar antes del lanzamiento.
Con un MVP viable e iterado en base a los datos del feedback recibido, avanzamos a la fase de producción, preparando la solución para su aplicación y escalabilidad en un entorno real.
Cada proyecto presenta necesidades específicas y requiere un enfoque adecuado para abordarlas de manera efectiva. Por lo tanto, también requiere tecnologías diferentes. Estas son las tecnologías de IA con las que llevamos trabajando más de una década y que utilizamos para desarrollar cada una de las fases de tu solución.
Una de las tecnologías con más relevancia actualmente son los modelos de IA que generan contenido nuevo y original en formato texto, imagen o audio aprendiendo de grandes conjuntos de datos existentes.
Algunas de sus aplicaciones son la generación de sombras en una imagen, la digitalización de conocimiento experto o el resumido automático de reuniones.
Esta tecnología se utiliza para resumir documentos extensos y complejos, automatizando la creación de resúmenes de todo tipo de contenidos. Mejora la gestión del conocimiento en las empresas y facilita el acceso rápido a la información relevante, ayudando a los equipos a mantenerse alineados y a tomar decisiones informadas. También optimiza la eficiencia en las reuniones generando resúmenes precisos de los puntos clave discutidos y las siguientes acciones, como hace Jotty, nuestro asistente digital.
Los sistemas que hacen uso de esta tecnología ayudan a automatizar las tareas manuales que consumen gran cantidad de tiempo y recursos de las empresas. Se utilizan para automatizar operaciones en fábricas (donde pueden utilizar los datos aportados por dispositivos IoT) u otros procesos como el retoque fotográfico, como logró Micolet y que le supuso un ahorro en costes del 10%.
Los sistemas de recomendación permiten sugerir productos, servicios o contenidos al usuario, basándose en el análisis de sus preferencias y en las de usuarios similares.
Ayudan a la hiper personalización de la experiencia, logrando una mayor fidelidad y mejor conversión de clientes.
Los sistemas de recomendación personalizan la experiencia online analizando el comportamiento y las preferencias de los usuarios para sugerir productos o servicios alineados a sus intereses, mejorando así la conversión. El sistema que desarrollamos para una plataforma de anime ayudó a que esta empresa asegurase una cartera constante y fiel de clientes Premium, garantizando la viabilidad de su modelo de negocio.
Mediante sistemas de recomendación y otras tecnologías, las empresas mejoran la retención de clientes. Reciben sugerencias de nuevos clientes, identifican posibles abandonos y se personalizan ofertas y servicios que aumentan la lealtad de los clientes. En diferentes sectores como las finanzas o comunicaciones, generan promociones y recomendaciones exclusivas, campañas personalizadas y nuevas propuestas para clientes para reducir la cancelación de suscripciones.
Analizando los datos de comportamiento y patrones de uso de los usuarios, los sistemas con esta tecnología ofrecen recomendaciones en tiempo real que maximizan la experiencia personalizada en diferentes actividades. Por ejemplo, en el sector del ocio, se utiliza para sugerir actividades y rutas adaptadas a las preferencias del usuario. En el ámbito educativo, hemos desarrollado soluciones que adaptan itinerarios formativos según el progreso del alumno, optimizando su proceso de aprendizaje y mejorando los resultados.
Esta tecnología (NLP por sus siglas en inglés) permite a las máquinas y sistemas digitales detectar, entender, interpretar y responder al lenguaje humano, tanto escrito como hablado.
Es fundamental para desarrollar herramientas como asistentes virtuales y sistemas de reconocimiento de voz, optimizando la interacción entre las personas y los sistemas digitales.
Esta tecnología analiza grandes volúmenes de documentos escritos, identificando patrones, extrayendo información clave y comprendiendo su contexto. Automatiza la gestión documental, lo que reduce errores, ahorra tiempo y facilita decisiones estratégicas en sectores donde la precisión es vital. Por ejemplo, el proyecto desarrollado para Incibe mejoró la eficiencia en la gestión de grandes bases de datos.
Los asistentes virtuales inteligentes utilizan NLP para entender y responder consultas en lenguaje natural y permite a los usuarios resolver dudas, realizar tareas, y acceder a información de forma instantánea, mejorando su experiencia. En el caso de asistentes 24h, benefician a las empresas reduciendo costes operativos y aumentar la eficiencia. Este enfoque está presente en proyectos como Snorble, donde el asistente virtual implementado en un dispositivo IoT comprende, interactua y responde a las demandas de los niños.
La analítica predictiva emplea datos históricos para predecir eventos futuros, identificando patrones y tendencias y permitiendo anticiparse a las compañías.
Esta tecnología está ayudando a las empresas con la gestión inteligente de inventario o la predicción de abandono de clientes en sectores como las finanzas.
El análisis de datos de rendimiento y condiciones de equipos predice fallos antes de que ocurran, mejorando la eficiencia operativa. Un ejemplo es el proyecto que realizamos para prever la resistencia de soldaduras multimateriales. Aplicando IA al mantenimiento predictivo, las empresas programan reparaciones preventivas con precisión, evitan paradas inesperadas y reducen costes operativos, lo que resulta en una mayor fiabilidad de los sistemas y un mejor uso de los recursos.
El análisis de patrones en datos históricos y actuales permite anticipar cambios en el mercado, ayudando a las empresas a adaptar estrategias y tomar decisiones informadas. Esta capacidad de prever la demanda de productos o cambios en el comportamiento del consumidor genera una ventaja competitiva significativa. Al identificar estas tendencias con antelación, las empresas ajustan su oferta, optimizan sus inventarios y mejoran la satisfacción del cliente al responder proactivamente a las necesidades del mercado.
El procesamiento de imagen o video (también conocido como visión artificial) permite a los ordenadores interpretar imágenes y vídeos, replicando la capacidad humana de reconocer objetos.
Es una tecnología esencial en seguridad, manufactura, salud y vehículos autónomos.
La visión artificial transforma la seguridad en locales y lugares públicos analizando imágenes en tiempo real para detectar situaciones inusuales. Esta tecnología facilita una respuesta inmediata y precisa, creando un ambiente más seguro tanto para clientes como para empleados. Un ejemplo es nuestro proyecto desarrollado con tecnología Pose , que ha logrado extraer información detallada de los clientes para mejorar su experiencia sin comprometer la privacidad.
El procesamiento de imagen y video mejora significativamente el control de calidad, al realizar una identificación e inspección precisa y continua de los productos. Detecta imperfecciones que el ojo humano no puede ver y asegura que se cumplan los estándares de calidad. Además, minimiza el desperdicio y optimiza los procesos de revisión en sectores como manufactura, alimentos y farmacéuticos. Tambien puede adoptarse para la gestion de calidad del aire, como aplicamos en el proyecto AirLuisa.
La visión artificial mejora los diagnósticos médicos al analizar imágenes complejas como radiografías y resonancias magnéticas, detectando anomalías con rapidez y precisión. Los médicos identifican condiciones médicas de forma más temprana y con mayor exactitud, mejorando la eficiencia en la atención. Proyectos como SINUÉ han demostrado cómo esta tecnología puede integrarse en flujos de trabajo clínicos, elevando los estándares de cuidado y facilitando decisiones más informadas.
Esta tecnología (NLP por sus siglas en inglés) permite a las máquinas y sistemas digitales detectar, entender, interpretar y responder al lenguaje humano, tanto escrito como hablado.
Es fundamental para desarrollar herramientas como asistentes virtuales y sistemas de reconocimiento de voz, optimizando la interacción entre las personas y los sistemas digitales.
Un 75% de proyectos de IA fracasan debido a un mal enfoque o a no contar con un equipo experto.
En Sciling contamos con 10 años de experiencia en el desarrollo de proyectos de IA. Si ya tienes identificado el reto de tu organización o los casos de uso que podrían utilizar IA para ser resueltos, contacta con nosotros para que podamos ayudarte.
