Desarrollo de IA
Desarrollo de IA a medida para predicción, automatización e IA generativa
Modelos entrenados con sus datos y diseñados para sus flujos de trabajo. SoftSapien desarrolla soluciones de machine learning, IA generativa y agentes de IA con las prácticas de evaluación, seguridad y MLOps que las empresas necesitan para ejecutarlas en producción.
Última actualización:
Clientes seleccionados
Resumen
IA diseñada para sus datos y su perfil de riesgo
Las herramientas de IA de uso general rara vez conocen sus productos, políticas o clientes lo suficiente como para tomar decisiones por sí solas. Los beneficios reales llegan con modelos adaptados a sus datos e integrados en los sistemas donde se hace el trabajo.
Nuestros ingenieros de IA desarrollan modelos predictivos, sistemas de visión artificial y NLP, y aplicaciones de IA generativa ancladas en su conocimiento mediante generación aumentada por recuperación. Para tareas de varios pasos, diseñamos agentes de IA que usan herramientas aprobadas y derivan a personas cuando la confianza es baja.
Cada solución incluye un marco de evaluación, salvaguardas contra resultados dañinos o incorrectos y pipelines de MLOps para la monitorización y el reentrenamiento.
Retos que resolvemos
Retos de IA que resolvemos
Herramientas genéricas
La IA estándar no entiende nuestros productos ni nuestras políticas.
La generación aumentada por recuperación ancla los modelos en su conocimiento aprobado, y el ajuste fino los adapta a su terminología y sus tareas.
Respuestas erróneas
No podemos arriesgarnos a que una IA dé información incorrecta a los clientes.
Los marcos de evaluación prueban la precisión frente a sus referencias, y las salvaguardas bloquean los resultados dañinos o sin fundamento antes de que lleguen a los usuarios.
Trabajo de varios pasos
Queremos que la IA complete tareas, más allá de responder preguntas.
Los agentes de IA usan herramientas y API aprobadas para completar trabajos de varios pasos, y derivan a personas cuando la confianza es baja o se necesita una aprobación.
Preparación para producción
Nuestros científicos de datos construyen modelos que TI no puede poner en marcha.
Los pipelines de MLOps empaquetan, despliegan, monitorizan y reentrenan los modelos dentro de su infraestructura, con control de versiones y gobierno en todo momento.
Qué incluye
Capacidades de desarrollo de IA
IA predictiva, perceptiva y generativa construida para el despliegue empresarial.
Machine learning predictivo
Modelos de clasificación, regresión y previsión para riesgo, demanda, abandono y precios.
IA generativa y RAG
Asistentes y herramientas de contenido anclados en sus documentos, con citas de las fuentes.
Agentes de IA
Flujos agénticos que planifican, llaman a herramientas aprobadas y escalan a personas cuando es necesario.
Visión artificial
Modelos de imagen y vídeo para inspección, procesamiento de documentos y vigilancia de la seguridad.
Procesamiento del lenguaje natural
Extracción de entidades, clasificación, resumen y análisis de sentimiento.
MLOps y gobierno de modelos
Control de versiones, monitorización, detección de deriva y pistas de auditoría para cada modelo.
Resultados de negocio
Impacto de negocio de la IA a medida
Cada modelo se mide frente al KPI que debía mover.
Menores costes de procesamiento
La gestión automatizada de documentos y la clasificación reducen el esfuerzo manual.
Mejores decisiones
Las predicciones revelan riesgos y oportunidades antes que el análisis manual.
Atención al cliente más rápida
Los asistentes de IA resuelven preguntas rutinarias y apoyan a los agentes en tiempo real.
Calidad coherente
Los modelos de visión y NLP aplican el mismo criterio a cada caso.
Riesgo controlado
Las salvaguardas, la evaluación y la revisión humana mantienen el comportamiento de la IA dentro de las políticas.
Sectores
Desarrollo de IA en todos los sectores
Cómo se adapta la disciplina a la normativa, los datos y los clientes de cada sector.
Finanzas y comercio
Puntuación de fraude, asistencia en la suscripción de riesgos y recomendaciones personalizadas.
- Fintech
- Banca
- Seguros
- Comercio electrónico
- Bienes de consumo
- Retail de moda
Salud y ciencias de la vida
Resumen de notas clínicas, apoyo a autorizaciones previas y triaje de imágenes.
- Salud y hospitales
- Salud y bienestar
- Odontología
Industria y cadena de suministro
Detección visual de defectos, previsión de la demanda y predicción de mantenimiento.
- 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 integrados en el producto, asistentes de código y búsqueda inteligente.
- TI
- Servicios B2B
- Telecomunicaciones
Enfoque de entrega
Cómo desarrollamos soluciones de IA
-
Definición del caso de uso
Se definen el objetivo, los usuarios, la métrica de éxito y el riesgo aceptable.
-
Preparación de datos
Los datos se recopilan, etiquetan, depuran y protegen.
-
Desarrollo del modelo
Se comparan enfoques y se ajusta el mejor candidato.
-
Evaluación y salvaguardas
La precisión, el sesgo, la seguridad y el coste se prueban antes del lanzamiento.
-
Despliegue y MLOps
El modelo se integra, se monitoriza y se reentrena a medida que cambian los datos.
Tecnología
Plataformas y herramientas con las que trabajamos
Seleccionadas en cada colaboración según su entorno actual, sus licencias y las competencias de su equipo.
Marcos de referencia
- PyTorch
- TensorFlow
- scikit-learn
- Hugging Face Transformers
- XGBoost
Modelos fundacionales
- Anthropic Claude
- Google Gemini
- Meta Llama
- Mistral
- Amazon Bedrock
Orquestación
- LangChain
- LlamaIndex
- LangGraph
- Semantic Kernel
Bases de datos vectoriales
- Pinecone
- Weaviate
- pgvector
- Qdrant
MLOps
- MLflow
- Amazon SageMaker
- Azure Machine Learning
- Google Vertex AI
- Weights & Biases
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.
-
Desde unas 4 semanas
Piloto
Demuestre el valor en un único flujo de trabajo, campaña o prueba de concepto antes de invertir más.
-
Precio cerrado
Entrega de alcance cerrado
Un entregable claramente delimitado según criterios de aceptación acordados.
-
Mensual, definido tras el descubrimiento
Retainer de programa
Entrega continua con prioridades revisadas en cada ciclo.
-
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 desarrollo de IA 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 desarrollo de IA
No hay preguntas que coincidan.
¿Construyen modelos desde cero o ajustan modelos existentes?
Depende de la tarea. Ajustar un modelo fundacional existente suele ser más rápido y barato; un modelo desde cero solo se plantea cuando la tarea realmente lo requiere.
¿Cómo validan el rendimiento del modelo antes del despliegue en producción?
Con sus propios datos reservados para pruebas y sus métricas de éxito de negocio, revisados con su equipo antes de la puesta en marcha.
¿Qué implica realmente el desarrollo de IA?
Desarrollo o ajuste fino de modelos adaptado a su tarea, evaluación con sus propios datos y despliegue en producción dentro de su infraestructura.
¿Cuánto cuesta una colaboración de desarrollo de IA?
El coste depende de la complejidad de la tarea y de la preparación de los datos. Lo estimamos tras revisar sus datos y el objetivo.
¿Cuánto se tarda en desarrollar un modelo a medida?
Un piloto de una sola tarea suele durar de cuatro a seis semanas y termina con resultados de rendimiento revisados frente al objetivo inicial.
¿Quién es el propietario del modelo entrenado y del código en la entrega?
A ustedes. Los artefactos de los modelos, el código de entrenamiento y la documentación se transfieren a su organización en la entrega.
¿Dónde se ejecuta el modelo una vez desplegado?
Dentro de su propia infraestructura o tenencia en la nube.
¿Para qué sectores han construido modelos de IA a medida?
Servicios financieros, salud, logística y manufactura, entre otros, siempre que una tarea de predicción o clasificación sea específica de datos propios.
¿Pueden mejorar un modelo existente que no rinde lo suficiente?
Sí. Primero evaluamos el modelo existente con sus datos para determinar si el camino adecuado es un ajuste fino o una reconstrucción.
¿Con qué rapidez pueden iniciar una colaboración de desarrollo de IA?
Cada consulta recibe respuesta en un plazo de 2 horas hábiles.
Convierta sus datos en una capacidad de IA que funciona
Describa la tarea que quiere que gestione la IA. Evaluaremos la viabilidad, las necesidades de datos y el impacto esperado, y después esbozaremos un plan piloto.