Servicio

Machine Learning & AI

Modelos hechos para el problema concreto del cliente, no soluciones genéricas.

Machine Learning & AI es el desarrollo e integración de algoritmos de aprendizaje automático a medida para resolver problemas complejos en entornos reales. Modelos hechos para el problema concreto del cliente, no soluciones genéricas.

Cuéntanos tu reto

¿Qué es Machine Learning & AI?

Es aprendizaje automático aplicado al problema concreto de cada empresa: modelos que aprenden de sus datos los patrones que no se pueden codificar a mano. Cada modelo se entrega con métricas de validación y, cuando el caso lo permite, con explicaciones de sus decisiones.

A medida

Clasificación, regresión, previsión y detección de anomalías: modelos hechos para el problema concreto del cliente y validados con métricas objetivas sobre datos reales.

En producción

El modelo se integra en el flujo de trabajo del cliente, por API o en su infraestructura, y se monitoriza y reentrena para mantener el rendimiento en el tiempo.

¿Qué problemas resuelve?

Situaciones habituales en las que este servicio aporta valor:

Hay problemas que las reglas fijas o las hojas de cálculo no resuelven, porque dependen de patrones demasiado complejos para codificarlos a mano.: Modelos a medida que aprenden los patrones que no se pueden codificar a mano.
Las anomalías y el fraude quedan escondidos en grandes volúmenes de datos donde una revisión manual no llega ni a tiempo ni con criterio homogéneo.: Detección de anomalías sobre grandes volúmenes de datos, a tiempo y con criterio homogéneo.
Se necesita prever la demanda, el consumo o el comportamiento a partir del histórico, y una estimación a ojo no es fiable ni reproducible.: Previsión (forecasting) a partir del histórico, fiable y reproducible, validada con métricas objetivas.
El mantenimiento reactivo sale caro y provoca paradas no planificadas, mientras que uno predictivo anticipa el fallo antes de que ocurra.: Mantenimiento predictivo que anticipa el fallo antes de que ocurra.
Muchas decisiones repetitivas consumen tiempo de perfiles expertos que podría liberarse automatizándolas con un modelo.: Decisiones repetitivas automatizadas con un modelo, para liberar el tiempo de los perfiles expertos.

¿Qué incluye el servicio?

Nuestra consultoría de machine learning tiene cinco líneas de trabajo, del análisis del problema al reentrenamiento del modelo en producción.

01
Análisis y enfoque de modelado

Análisis del problema y de los datos disponibles, y definición del enfoque de modelado.
02
Modelos a medida

Desarrollo de modelos predictivos y de machine learning a medida: clasificación, regresión, previsión y detección de anomalías.
03
Validación con métricas objetivas

Validación con métricas objetivas (exactitud, F1, matriz de confusión) sobre datos reales.
04
Integración y puesta en producción

Integración del modelo en el flujo de trabajo del cliente y puesta en producción.
05
Reentrenamiento y monitorización

Reentrenamiento y monitorización (MLOps) para mantener el rendimiento en el tiempo.

¿Para qué sectores?

Modelos para cada sector:

Seguros

Detección de fraude en siniestros, previsión de siniestralidad.

Ver sector

Retail y distribución

Previsión de demanda y optimización de stock.

Ver sector

Industria

Mantenimiento predictivo de equipos.

Medio ambiente

Teledetección y clasificación a partir de imagen satelital.

AIRIS y PosidoniaML: dos casos

Dos casos: la detección de fraude en siniestros de robo y la cartografía de praderas de posidonia desde imagen satelital.

AIRIS · Seguros

Agente de IA para la detección de fraude en siniestros de robo: extrae la información de los documentos, contrasta las distintas versiones del siniestro y detecta incongruencias, devolviendo una decisión explicada.

Tipo: Agente de IA
Enfoque: Contrasta las distintas versiones del siniestro y devuelve una decisión explicada
Servicios: Machine learning · Agencia de IA
Impacto: En torno a un 70 % menos de siniestros que requieren intervención manual.

Ver la solución

Detección de fraude

Extrae la información de los documentos
Contrasta las versiones del siniestro
Detecta incongruencias
Siniestros de robo

Devuelve una decisión explicada

PosidoniaML · Medio ambiente

Teledetección y machine learning para cartografiar praderas de posidonia desde imagen satelital, con clasificación por píxel u objetos y métricas de precisión en cada entrega.

Tipo: Teledetección y machine learning desde imagen satelital
Enfoque: Clasificación por píxel u objetos, con métricas de precisión en cada entrega
Servicios: Machine learning
Impacto: Cartografía toda el área con alrededor de un 90 % menos de trabajo de campo.

Ver el caso

Cartografía de praderas

Imagen satelital
Clasificación por píxel
Clasificación por objetos
Métricas de precisión

Métricas de precisión en cada entrega

Preguntas frecuentes

¿Necesitamos muchos datos etiquetados?

Depende del problema. Se elige el enfoque según el dato disponible; hay técnicas que funcionan con pocas muestras.

¿El modelo es una caja negra?

No: se entrega con métricas de validación y, cuando el caso lo permite, con explicaciones de sus decisiones.

¿Qué pasa cuando cambian los datos?

El modelo se monitoriza y se reentrena para mantener su rendimiento a lo largo del tiempo.

¿Se integra con nuestros sistemas?

Sí, el modelo se pone en producción dentro del flujo de trabajo del cliente, por API o en su infraestructura.

¿Qué diferencia hay entre machine learning e inteligencia artificial?

El machine learning es una parte de la inteligencia artificial: modelos que aprenden de los datos en lugar de seguir reglas escritas a mano. La IA abarca además otras técnicas, como los agentes que razonan y actúan sobre sistemas reales, que es nuestro servicio de Agencia de IA.