Soluciones para generar valor usando tus datos
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
Nos especializamos en trasformar sus procesos rediseñándolos en base a sus datos e Inteliencia Artificial
Definimos la estrategia tecnológica más adecuada para su organización
Generación y adaptación de asistentes virtuales especializados y adaptados a la organización y siguiendo los criterios de ética
Generación de módelos que permitan predecir en base a nuestros datos y manejando multiples variables usando metodología CRISP-DM
Transformamos y apificamos los modelos integrándolos con las nuevas tecnologías y alineando con las necesidades de Negocio
Integración de la IA generative con los cuadros de mando transformando la análitica descriptiva
Mantenimiento, soporte y evolución de desarrollos de IA en entornos productivos
Definimos la estrategia tecnológica más adecuada para su organización
Generación y adaptación de asistentes virtuales especializados y adaptados a la organización y siguiendo los criterios de ética
Generación de módelos que permitan predecir en base a nuestros datos y manejando multiples variables usando metodología CRISP-DM
Transformamos y apificamos los modelos integrándolos con las nuevas tecnologías y alineando con las necesidades de Negocio
Integración de la IA generative con los cuadros de mando transformando la análitica descriptiva
Mantenimiento, soporte y evolución de desarrollos de IA en entornos productivos
Gobierno de la IA a través del dato
Arranque |
Calidad |
Políticas |
Metadatos |
---|---|---|---|
AuditoriasIdentificación del grado de madurez del dato en la organización según UNE. |
Perfilado de datosAnálisis de datos para identificar problemas de calidad. |
EstablecimientoDefinición de políticas y estándares para creación y mantenimiento de metadatos. |
CatalogaciónCreación de diccionarios técnicos y de negocio sobre los activos de lae empresa. |
MapasElaboración de mapas de datos y flujos de información entre sistemas. |
Limpieza de datosDiseño y ejecución de procesos de limpieza de datos para corregir errores y garantizar la precisión de los datos. |
ÉticaDefinición del marco de reglas y políticas que han de seguir los modelos de IA. |
MetadatosEstablecimiento de un sistema para la gestión centralizada de metadatos. |
IAIdentificación de estado de madurez de la organización en adopción de la IA. |
CalidadEstablecimiento de métricas de calidad, herramientas y obtención inicial de valores de indicadores. |
MetodologíasAdaptación de la metodología del cliente para asegurar que los datos y metadatos no se deterioran, sino que mejoren. |
LinajeIdentificación del linaje de datos y modelos de IA. |
Identificación del grado de madurez del dato en la organización según UNE.
Elaboración de mapas de datos y flujos de información entre sistemas.
Identificación de estado de madurez de la organización en adopción de la IA.
Análisis de datos para identificar problemas de calidad.
Diseño y ejecución de procesos de limpieza de datos para corregir errores y garantizar la precisión de los datos.
Establecimiento de métricas de calidad, herramientas y obtención inicial de valores de indicadores.
Definición de políticas y estándares para creación y mantenimiento de metadatos.
Definición del marco de reglas y políticas que han de seguir los modelos de IA.
Adaptación de la metodología del cliente para asegurar que los datos y metadatos no se deterioran, sino que mejoren.
Creación de diccionarios técnicos y de negocio sobre los activos de lae empresa.
Establecimiento de un sistema para la gestión centralizada de metadatos.
Identificación del linaje de datos y modelos de IA.
Novedades, eventos, artículos, buenas prácticas, puestos de trabajo, buenas prácticas, ... Mantente informado subscribiendote a nuestras newsletters.