Data-Driven Decision Making

Tomar decisiones basadas en datos (Data-Driven Decision Making) significa dejar atrás la intuición y apostar por la evidencia.

Machine Learning para la toma de decisiones

Analizamos información real para identificar patrones, prever escenarios y diseñar estrategias más efectivas, todo esto utilizando motores de Machine Learning entrenados por las grandes tecnológicas.

Esto permite a las organizaciones reducir riesgos, optimizar recursos y aumentar su impacto. No se trata solo de tener datos, sino de convertirlos en decisiones inteligentes. La diferencia está en cómo los usamos.

Utilizamos los servicios de las grandes tecnológicas para potenciar soluciones de Machine Learning: Google, Amazon o IBM, dependiendo de cada caso.

Podemos usar Machine Learning para:

Analizar la mejora de la interacción con el cliente a través de recomendaciones personalizadas y asistentes virtuales inteligentes, así como la segmentación avanzada de audiencias para campañas de marketing más efectivas.

En el ámbito operativo, se pueden implementar soluciones para el mantenimiento predictivo de equipos, la optimización de la cadena de suministro mediante la predicción de demanda y la automatización inteligente de procesos.

La detección de fraude en transacciones y la evaluación de riesgo crediticio son otras áreas clave, permitiendo a las empresas protegerse y tomar decisiones financieras más informadas.

Finalmente, se puede ayudar a sus clientes a analizar el sentimiento y las opiniones de los clientes y a realizar visualizaciones de datos inteligentes para extraer información valiosa y facilitar la toma de decisiones estratégicas.

Casos de uso

Los servicios en la nube de las grandes tecnológicas llevan muchos años entrenando modelos, algunos casos de uso, adicional a los arriba expuestos, pueden ser:

Analizar el comportamiento del clientes
Optimización de la experiencia del cliente y su personalización
Incremento de tasas de conversión
Chatbots basados en IA

Crear segmentos de clientes basados en patrones complejos
Chatbot configurable
Aplicar técnicas de clustering para agrupar clientes
Analizar datos de sensores de maquinaria y predecir fallas

Nuestro proceso de consultoría de datos con Machine Learning

Nuestra metodología ofrece soluciones de Machine Learning a medida, aprovechando las grandes plataformas de IA para resolver problemas de negocio concretos. Nuestro enfoque se centra en entender profundamente los desafíos del cliente para aplicar la tecnología más adecuada y generar valor tangible desde el inicio.

Implementamos soluciones de forma ágil y colaborativa, creando prototipos rápidos y validando su impacto antes de la implementación completa. Nuestro equipo experto traduce la complejidad de la IA en resultados prácticos y escalables para optimizar sus operaciones y mejorar su toma de decisiones.

Más allá de la implementación, áiko se compromete con el seguimiento continuo y la capacitación de su equipo, asegurando un retorno de inversión sostenido y fomentando su independencia tecnológica a largo plazo.

Los pasos típicos en un proyecto son los siguientes:

Paso 1

Descubrimiento y diagnóstico

Se identifican los problemas y oportunidades del cliente para definir casos de uso de Machine Learning con valor, utilizando alguna de las máquinas de IA que tienen ya entrenadas las grandes tecnológicas.

Paso 2

Diseño y desarrollo

Se crea la arquitectura de la solución, se preparan los datos y se construyen los modelos de Machine Learning.

Paso 3

Implementación y despliegue

Se integra la solución de Machine Learning en el entorno operativo del cliente, sea por archivos planos o directamente conectando a sus bases de datos.

Paso 4

Seguimiento, optimización y sostenibilidad

Se monitorea el rendimiento de la solución y se realizan ajustes para asegurar su eficacia continua.

¿Cómo funciona?

Herramientas de apoyo

Usamos distintas herramientas automatizadas para potenciar el servicio y generar con ello el valor buscado por el cliente.

Servicios de ciencia de datos y ML

Entornos de desarrollo integrados (IDEs) basados en la nube para la exploración de datos, la creación y el entrenamiento de modelos (con soporte para lenguajes como Python y R), la gestión de experimentos y el despliegue de modelos.

Servicios de Inteligencia Artificial pre-entrenados

APIs y SDKs para integrar funcionalidades de IA como visión por computadora, procesamiento de lenguaje natural (análisis de sentimiento, traducción, extracción de entidades), reconocimiento de voz y asistentes virtuales pre-construidos que pueden personalizarse para casos de uso específico

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Infraestructura de computación escalable

Acceso a recursos de cómputo bajo demanda, incluyendo GPUs y TPUs, para acelerar el entrenamiento de modelos complejos.

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Herramientas de exploración y visualización de datos

Bibliotecas de Python como Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn y Plotly para el análisis exploratorio de datos y la creación de visualizaciones que ayuden a comprender los patrones y las características de los datos.