Inteligencia artificial y aprendizaje automático (machine learning)

Analiza. Modela. Despliega. Evalúa. Mejora.

Qué hacemos

  • Asesoría para implantar soluciones de aprendizaje automático
  • Formación en aprendizaje automático y su relevancia en el negocio
  • Diseño de un modelo de aprendizaje automático para resolver el problema establecido
  • Implementación e integración de una solución de aprendizaje automático que resuelva el problema establecido
  • Despliegue y monitorización de la solución implementada
  • Revisión de los beneficios obtenidos y puesta en marcha de un plan de mejora continua

Qué conseguimos

  • Reducir los costes de los procesos productivos y de negocio afectados
  • Descubrir nuevas oportunidades de negocio previamente ocultas en los datos
  • Reducir el riesgo asociado a la implantación de una solución de aprendizaje automático

Cómo lo hacemos

Aprovechamos los fundamentos de las metodologías ágiles y de metodologías contrastadas para el desarrollo de sistemas de aprendizaje automático, como CRISP-DM, para construir soluciones de aprendizaje automático adaptadas a tus necesidades. Asesoramos en todos los pasos del ciclo de vida de una solución de aprendizaje automático, con el objetivo de desarrollar un producto que sea capaz de entregar al negocio los beneficios prometidos. Esta es nuestra garantía: sólo implantamos soluciones que el análisis preliminar han demostrado poder alcanzar los objetivos de negocio establecidos.

Con el fin de minimizar el riesgo de poner en marcha una solución de aprendizaje automático, dividimos el proceso en cuatro fases:

  1. Análisis de la situación


    El análisis de la situación es el punto de partida de todo nuestro trabajo. Durante este proceso, evaluamos el estado actual de la situación, comprendemos las expectativas que debe satisfacer el sistema a desarrollar, y estudiamos la calidad y validez de los datos disponibles.

    Durante esta fase de análisis, empezamos a entender cómo la inteligencia artificial y el aprendizaje automático pueden mejorar la situación actual de la empresa. Además, nuestros clientes reciben formación acerca de la aplicación práctica del aprendizaje automático en el seno de la empresa, con el fin de que los nuevos conocimientos adquiridos sirvan para realizar un mejor diseño de la solución a entregar. Con ello, conseguimos establecer una alianza duradera, en la cual nuestros clientes se benefician cada vez más de las soluciones desarrolladas.

  2. Prueba de viabilidad


    Una vez se han entendido bien los requisitos de negocio para el sistema a desarrollar, nuestro equipo desarrollará una primera prueba de concepto que valide si el producto a desarrollar será capaz de entregar los beneficios esperados. Esta prueba de viabilidad suele consistir en un prototipo sin ningún tipo de interfaz gráfica, que está muy lejos de constituir un producto final, y cuyo objetivo es validar si el estado actual de la inteligencia artificial es capaz de solucionar el problema formulado. Estudiamos y procesamos los datos del problema real y con ello obtenemos unas primeras métricas que indican si el proyecto será capaz de entregar los beneficios esperados. Con el resultado de estas pruebas, elaboraremos un primer informe con las tecnologías que se han probado y un análisis de qué resultados, costes y tiempos pueden esperarse en la siguiente fase: el prototipo mínimo funcional. Si vemos que la prueba de viabilidad no es prometedora, te lo diremos antes de que inviertas más recursos en un proyecto que tenga pocos visos de tener éxito.

    Es importante tener en cuenta uno de los axiomas principales del aprendizaje automático: si tus datos son ruidosos, los resultados que obtengas también serán ruidosos. Esto no significa que los datos estén en una base de datos corrupta, ni nada similar: puede ser por ejemplo que no haya suficiente cantidad de datos para abordar el problema planteado.

  3. Prototipo mínimo funcional


    Poner en funcionamiento una solución de inteligencia artificial o aprendizaje automático no está exento de riesgos: puede conllevar beneficios importantes, pero para ello es imprescindible se destinen los recursos apropiados, y que la organización en la que se implementa la solución en cuestión esté preparada para ello.

    Para minimizar los riesgos, el prototipo mínimo funcional construye sobre los resultados obtenidos en la prueba de viabilidad, pero utilizando los datos y recursos computacionales que tendría la solución final. Esto implica que los resultados que se obtengan de este prototipo serán idénticos a los que se obtendrían del producto final, pero probablemente este prototipo no esté completamente integrado dentro del flujo de trabajo habitual de tu organización. Por ejemplo, pueden faltar cosas como la integración con el sistema de usuarios, una interfaz gráfica más cuidada, o la integración con otros componentes del sistema informático de la empresa. Además, este prototipo también nos permite establecer el coste (tanto económico como temporal) de desarrollar el producto final. Podemos ver el prototipo mínimo funcional como una solución preliminar al problema planteado.

  4. Producto completo


    Si las fases anteriores han ido bien y han reportado resultados prometedores, es hora de construir el producto final. Aquí nos centraremos en todos los aspectos que se han dejado de lado en el prototipo mínimo funcional, poniendo para ello todo nuestro conocimiento en el desarrollo de aplicaciones.

    Una vez el producto completo esté terminado y desplegado, nos encargaremos también de asesorarte en su uso, así como de solventar posibles problemas que surjan posteriormente: ofrecemos también mejora continua, soporte, formación y asesoramiento completo a la hora de utilizar la solución de inteligencia artificial implementada.

Casos de uso


Detección de fraude

Recomendación de productos

Gestión de stock

Segmentación de clientes

Análisis de sentimiento

Preselección de empleados