IA y Machine Learning
Servicios de IA y machine learning que llegan a producción
Lleve la IA de un piloto prometedor a una capacidad de negocio fiable. SoftSapien desarrolla modelos de machine learning, aplicaciones de IA generativa y las bases de datos, analítica e inteligencia de negocio que hacen que sus resultados sean fiables y útiles.
Última actualización:
Clientes seleccionados
Resumen
IA aplicada y anclada en resultados de negocio
Muchas iniciativas de IA se estancan entre la demo y el uso diario. El modelo funciona bien con una muestra, luego tiene dificultades con los datos desordenados de producción, carece de los controles que exige el cumplimiento o produce respuestas sobre las que nadie sabe cómo actuar.
SoftSapien empieza cada colaboración de IA por la decisión o el flujo de trabajo que el modelo debe mejorar y la métrica que lo demostrará. La preparación de los datos se evalúa pronto, los modelos se evalúan frente a referencias de negocio y las prácticas de MLOps los mantienen precisos tras el despliegue. Las salvaguardas de IA responsable, como las pruebas de sesgo, la explicabilidad y la revisión humana, se incorporan desde el diseño.
Como la IA depende de datos fiables, la misma práctica cubre la ciencia de datos, los pipelines de analítica, la visualización y la inteligencia de negocio, lo que da a cada modelo y cada panel una base fiable.
Retos que resolvemos
Las preguntas sobre IA que nos hacen las empresas
Cuatro situaciones que llevan a las empresas a SoftSapien para la IA, y cómo se resuelve cada una.
Pilotos estancados
Nuestro piloto de IA impresionó a todos y nunca llegó a producción.
Cada colaboración empieza por la decisión que el modelo debe mejorar y la métrica que lo demuestra. Los datos de producción, la integración y la monitorización se planifican desde el piloto.
Preparación de los datos
No estamos seguros de que nuestros datos sean lo bastante buenos para la IA.
Una evaluación de la preparación de los datos comprueba pronto la calidad, la cobertura y el acceso; después, la ingeniería de datos cierra las brechas antes de empezar el modelado.
Confianza y control
A cumplimiento le preocupa que la IA tome decisiones sin explicación.
Las pruebas de sesgo, la explicabilidad, la revisión humana y el registro de auditoría se integran en cada solución, con modelos que se ejecutan dentro de su propia tenencia en la nube.
Deriva del modelo
Los modelos que funcionaban el trimestre pasado están perdiendo precisión.
Los pipelines de MLOps monitorizan la precisión y la deriva de los datos en producción y activan el reentrenamiento antes de que el rendimiento afecte al negocio.
Cartera de servicios
Servicios de IA y machine learning que ofrecemos
Seis servicios que abarcan el desarrollo de modelos, la IA conversacional y toda la pila de analítica.
Desarrollo de IA
Desarrollo y ajuste fino de modelos a medida para tareas de predicción, clasificación y automatización específicas de sus datos.
Explorar Desarrollo de IAIA conversacional y chatbots
Chatbots y asistentes de voz empresariales basados en su propia base de conocimiento.
Explorar IA conversacional y chatbotsCiencia de datos
Modelado estadístico y experimentación para responder preguntas de negocio concretas, desde la predicción de la pérdida de clientes hasta la previsión de la demanda.
Explorar Ciencia de datosAnálisis de datos
Pipelines de análisis que convierten los datos operativos en bruto en métricas que sus equipos realmente siguen y utilizan.
Explorar Analítica de datosVisualización de datos
Dashboards e interfaces de informes a medida, creados para las decisiones concretas que toman sus responsables.
Explorar Visualización de datosBusiness Intelligence
Implementación de plataformas BI y diseño de data warehouses que conectan a todos los departamentos con una única fuente de verdad.
Explorar Inteligencia de negocioResultados de negocio
Lo que aporta una IA de nivel de producción
Cada modelo se vincula a un KPI de negocio y se monitoriza frente a él tras el lanzamiento.
Decisiones automatizadas a escala
Los modelos clasifican, asignan y aprueban los casos rutinarios para que los expertos se centren en las excepciones.
Previsiones más precisas
Las predicciones de demanda, riesgo y abandono mejoran la planificación y la asignación de recursos.
Acceso más rápido al conocimiento
Los asistentes de IA generativa responden en segundos a partir de sus propios documentos.
Decisiones respaldadas por datos
Los paneles y la BI dan a cada equipo métricas actuales y coherentes.
IA gobernada y responsable
La monitorización, la explicabilidad y la supervisión humana mantienen la IA conforme y fiable.
Sectores
IA y machine learning en todos los sectores
Cómo se adapta la disciplina a la normativa, los datos y los clientes de cada sector.
Finanzas y comercio
Detección de fraude, puntuación del riesgo crediticio, ofertas personalizadas y previsión de la demanda.
- Fintech
- Banca
- Seguros
- Comercio electrónico
- Bienes de consumo
- Retail de moda
Salud y ciencias de la vida
Asistentes de documentación clínica, apoyo en diagnóstico por imagen y estratificación del riesgo de los pacientes.
- Salud y hospitales
- Salud y bienestar
- Odontología
Industria y cadena de suministro
Mantenimiento predictivo, inspección de calidad con visión artificial y optimización de rutas.
- Automoción
- Fabricación (Industria 4.0)
- Logística
- Transporte
- Construcción
- Arquitectura
- Petróleo y gas
- Tecnologías limpias
- Energía y servicios públicos
- Agricultura
Empresa y tecnología
Copilotos de IA, búsqueda inteligente y automatización del soporte para productos de software.
- TI
- Servicios B2B
- Telecomunicaciones
Enfoque de entrega
Cómo llevamos la IA de la idea a producción
-
Definir el caso de uso
Se definen la decisión, los usuarios, la métrica de éxito y el nivel de riesgo.
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Evaluar los datos
Se revisan la disponibilidad, la calidad y el gobierno de los datos, y se cierran las brechas.
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Prototipar y evaluar
Los modelos candidatos se prueban frente a referencias de negocio.
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Desplegar con MLOps
Los modelos entran en producción con monitorización, control de versiones y reversión.
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Supervisar y mejorar
La detección de deriva y el reentrenamiento mantienen el rendimiento en el objetivo.
Tecnología
Plataformas y herramientas con las que trabajamos
Seleccionadas en cada colaboración según su entorno actual, sus licencias y las competencias de su equipo.
Machine learning
- Python
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- XGBoost
IA generativa
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- LangChain
- LlamaIndex
Plataformas de ML
- Amazon SageMaker
- Azure Machine Learning
- Google Vertex AI
- Databricks
- MLflow
Vectores y datos
- Pinecone
- pgvector
- Weaviate
- Snowflake
- BigQuery
Analítica y BI
- Power BI
- Tableau
- Looker
- dbt
Modelos de colaboración
Formas de trabajar con SoftSapien
Empiece en pequeño y amplíe, o comprométase con un programa completo. Todos los modelos incluyen los mismos estándares de propiedad, seguridad e informes.
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Desde unas 4 semanas
Piloto
Demuestre el valor en un único flujo de trabajo, campaña o prueba de concepto antes de invertir más.
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Precio cerrado
Entrega de alcance cerrado
Un entregable claramente delimitado según criterios de aceptación acordados.
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Mensual, definido tras el descubrimiento
Retainer de programa
Entrega continua con prioridades revisadas en cada ciclo.
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Tiempos de respuesta definidos
Soporte gestionado
Acuerdos de soporte que mantienen el rendimiento de plataformas y campañas después del lanzamiento.
Por qué SoftSapien
Por qué las empresas eligen SoftSapien
Lo que toda organización puede esperar de una colaboración de IA y machine learning con SoftSapien.
Propiedad en el traspaso
El código fuente, las configuraciones, la documentación y los recursos estratégicos se transfieren a su organización al cierre de la colaboración.
Seguridad y cumplimiento por defecto
El trabajo se realiza dentro de sus límites de identidad, acceso y residencia de datos desde el primer día, con sus requisitos de cumplimiento integrados en la entrega.
Respuesta en un plazo de 2 horas hábiles
Cada consulta llega a un especialista y recibe respuesta en un plazo de dos horas hábiles.
Especialistas desde el inicio hasta el traspaso
Los ingenieros y estrategas que definen el alcance de su colaboración siguen en ella durante la entrega y el traspaso.
Todas las disciplinas, coordinadas
La experiencia en ingeniería, IA, nube, negocio y marketing se combina cuando una colaboración abarca más de una disciplina.
Entrega en distintas zonas horarias
Equipos en Norteamérica, Europa, Oriente Medio y Asia-Pacífico alinean la entrega con su horario laboral.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes sobre IA y machine learning
No hay preguntas que coincidan.
¿Qué es la consultoría de IA empresarial?
La consultoría de IA empresarial abarca el desarrollo, el ajuste fino y el despliegue de modelos para casos de uso de predicción, clasificación, automatización y conversación. Los modelos se ejecutan dentro de su propia infraestructura, entrenados con sus propios datos.
¿Cómo protegen nuestros datos propios durante el desarrollo de modelos?
Los modelos se ejecutan dentro de su VPC o de su tenencia en la nube. Las defensas contra inyección de prompts, el enmascaramiento de datos personales y los controles de residencia de datos se aplican antes de empezar el entrenamiento.
¿Cuál es un plazo realista para un primer piloto de IA?
La mayoría de los pilotos de un solo flujo de trabajo duran de cuatro a seis semanas y terminan con resultados de rendimiento revisados frente al objetivo inicial.
¿Construyen modelos a medida o integran LLM existentes?
Ambas cosas, según la tarea. Los problemas de clasificación y predicción sobre sus datos propios suelen justificar modelos a medida. Los casos de uso conversacionales y generativos suelen integrar un modelo fundacional anclado en su propia base de conocimiento.
¿Cuánto cuesta una colaboración de IA o machine learning?
El coste depende del alcance y de la preparación de los datos. Un piloto de un solo flujo de trabajo tiene un precio distinto al de un despliegue a escala de producción. Lo estimamos tras revisar sus datos y su objetivo.
¿Qué datos necesitan de nosotros para empezar un modelo?
Los datos relevantes para la tarea: registros históricos para tareas de predicción y clasificación, o la documentación y el contenido de soporte existentes para una IA conversacional anclada en su propia base de conocimiento.
¿Ofrecen monitorización continua de los modelos tras el despliegue?
Sí. Los modelos desplegados pueden mantenerse con un acuerdo de soporte que cubre la monitorización del rendimiento, el reentrenamiento y la respuesta a incidentes.
¿Cómo miden si un piloto de IA ha tenido éxito?
Frente al objetivo inicial fijado antes de empezar el piloto, con la métrica que ese objetivo implica: precisión, latencia, reducción de costes o adopción, según el caso de uso.
¿Quién es el propietario de los modelos entrenados y del código cuando termina la colaboración?
A ustedes. Los artefactos de los modelos, el código de entrenamiento y la documentación se transfieren a su organización en la entrega.
¿Pueden integrar IA en un producto existente?
Sí. La mayoría de las colaboraciones de IA añaden una capacidad a un producto que usted ya tiene en funcionamiento.
Encuentre el caso de uso de IA que merece financiarse primero
Comparta las decisiones o los flujos de trabajo que quiere mejorar. Un especialista en IA de SoftSapien evaluará la preparación de los datos, estimará el impacto y le recomendará un piloto con criterios de éxito claros.