Soluciones para generar valor usando tus datos

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Visión estratégica


  • IA-ficación del Negocio
  • Identificación / Viabilidad de casos de uso
  • Auditoría digital y de procesos
  • Gestión del cambio

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Proyectos tecnológicos


  • Estrategía tecnológica
  • IA Generativa
  • ML
  • IA Real Time
  • Visualización
  • MLOps

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Gobernanza


  • Auditorias de madurez del dato
  • Políticas de gobierno, IA y ética
  • Gestión de catálogos y dominios de datos
  • Catálogo de herramientas

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REDUCIDA.Visión estratégica


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  • Políticas de gobierno, IA y ética
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Visión estratégica

Nos especializamos en transformar sus procesos rediseñándolos en base a sus datos e Inteligencia Artificial

Front End - Relación con el cliente: Una buena relación con el cliente implica hablar con él, a ser posible de manera individualizada. De esta forma se le puede conocer mejor de manera que el asesoramiento, los impactos comerciales o cualquier interacción estén hiper-personalizadas aportando valor

Negocio dígital: Los clientes demandan cada vez modelos de comercialización más flexibles basados en la suscripción y con un acompañamiento proactivo de asesoramiento por parte de proveedores expertos donde la disponibilidad del dato e integración de IA en cadena de valor es clave

Operaciones: Muchas partes de la operación puede automatizarse o simplificarse gracias a la IA, tanto de manera automatizada (ej: controles de calidad, generación de cuadros de mando, etc.) como con asistentes virtuales (procesos de formación, soporte a usuarios, etc.)

Staff y Soporte: Las áreas de Riesgos, Compliance, Comunicación, Personas y ESG dedican mucho tiempo y esfuerzos a analizar grandes cantidades de información (generada interna o externamente) y a analizar la relación con los mapas de riesgos o con la normativa interna

Proyectos tecnológicos

Nos especializamos en trasformar sus procesos rediseñándolos en base a sus datos e Inteliencia Artificial

Estrategia tecnológica

Definimos la estrategia tecnológica más adecuada para su organización

IA Generativa

Generación y adaptación de asistentes virtuales especializados y adaptados a la organización y siguiendo los criterios de ética

ML

Generación de módelos que permitan predecir en base a nuestros datos y manejando multiples variables usando metodología CRISP-DM

IA real-time

Transformamos y apificamos los modelos integrándolos con las nuevas tecnologías y alineando con las necesidades de Negocio

Visualización

Integración de la IA generative con los cuadros de mando transformando la análitica descriptiva

MLOps

Mantenimiento, soporte y evolución de desarrollos de IA en entornos productivos

Estrategia tecnológica

Definimos la estrategia tecnológica más adecuada para su organización

IA Generativa

Generación y adaptación de asistentes virtuales especializados y adaptados a la organización y siguiendo los criterios de ética

ML

Generación de módelos que permitan predecir en base a nuestros datos y manejando multiples variables usando metodología CRISP-DM

IA real-time

Transformamos y apificamos los modelos integrándolos con las nuevas tecnologías y alineando con las necesidades de Negocio

Visualización

Integración de la IA generative con los cuadros de mando transformando la análitica descriptiva

MLOps

Mantenimiento, soporte y evolución de desarrollos de IA en entornos productivos

Gobierno del dato

Gobierno de la IA a través del dato

Ayudamos a las compañías a gestionar el ciclo de vida de sus modelos de Inteligencia y gestionamos los datos como un activo.
Garantizamos la calidad de la información sobre la que se toman las decisiones de su empresa.

Arranque
Calidad
Políticas
Metadatos
Auditorias

Identificación del grado de madurez del dato en la organización según UNE.

Perfilado de datos

Análisis de datos para identificar problemas de calidad.

Establecimiento

Definición de políticas y estándares para creación y mantenimiento de metadatos.

Catalogación

Creación de diccionarios técnicos y de negocio sobre los activos de lae empresa.

Mapas

Elaboración de mapas de datos y flujos de información entre sistemas.

Limpieza de datos

Diseño y ejecución de procesos de limpieza de datos para corregir errores y garantizar la precisión de los datos.

Ética

Definición del marco de reglas y políticas que han de seguir los modelos de IA.

Metadatos

Establecimiento de un sistema para la gestión centralizada de metadatos.

IA

Identificación de estado de madurez de la organización en adopción de la IA.

Calidad

Establecimiento de métricas de calidad, herramientas y obtención inicial de valores de indicadores.

Metodologías

Adaptación de la metodología del cliente para asegurar que los datos y metadatos no se deterioran, sino que mejoren.

Linaje

Identificación del linaje de datos y modelos de IA.

Arranque
Auditorias

Identificación del grado de madurez del dato en la organización según UNE.

Mapas

Elaboración de mapas de datos y flujos de información entre sistemas.

IA

Identificación de estado de madurez de la organización en adopción de la IA.

Calidad
Perfilado de datos

Análisis de datos para identificar problemas de calidad.

Limpieza de datos

Diseño y ejecución de procesos de limpieza de datos para corregir errores y garantizar la precisión de los datos.

Calidad

Establecimiento de métricas de calidad, herramientas y obtención inicial de valores de indicadores.

Políticas
Establecimiento

Definición de políticas y estándares para creación y mantenimiento de metadatos.

Ética

Definición del marco de reglas y políticas que han de seguir los modelos de IA.

Metodologías

Adaptación de la metodología del cliente para asegurar que los datos y metadatos no se deterioran, sino que mejoren.

Metadatos
Catalogación

Creación de diccionarios técnicos y de negocio sobre los activos de lae empresa.

Metadatos

Establecimiento de un sistema para la gestión centralizada de metadatos.

Linaje

Identificación del linaje de datos y modelos de IA.

Información

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