Inteligencia Artificial para Empresas
La aplicación de la inteligencia artificial en las organizaciones en estos momentos será determinante para la mejora de la productividad.
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Process Automation
Aumentar la productividad con soluciones automatizadas de optimización de procesos.
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Machine Learning
Impulsar la innovación mediante tecnología avanzada de aprendizaje automático.
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Predictive Analytics
Procesamiento de datos través del análisis predictivo y la inteligencia de datos.
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OCR
Soluciones de visión por computación para procesamiento de imágenes.
Business Process Automation
Estrategia que pretende mejorar la eficiencia operativa automatizando las tareas repetitivas que consumen el tiempo de la organización.
Mejora la Productividad
Reducción de Errores
Predictive Analytics
Práctica que consiste en extraer información de los datos para predecir con exactitud los resultados futuros.
Anticipar Resultados Empresariales
Empoderar la Toma de Decisiones Estratégicas
Plataformas en la nube
Escalado Automático
Algoritmos de inteligencia artificial analizan en tiempo real los datos de la plataforma – como el número de visitantes y transacciones – para determinar la capacidad necesaria del servidor y los recursos.
La plataforma amplía o reduce automáticamente los recursos para garantizar un rendimiento óptimo del sitio web en todo momento.
Elimina el Tiempo de Inactividad o los Fallos de la Plataforma
Alineación de Costes y Uso Eficiente
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Modelos de ia personalizados
Análisis de Datos y Modelos de IA
Creación y aplicación de modelos especializados para automatizar procesos empresariales mediante cálculos impulsados por inteligencia artificial. Desarrollamos soluciones sin servidor para establecer infraestructuras y ejecutar tareas como ingestión de datos, limpieza, transformación y análisis de resultados.
Aplicamos herramientas como AWS Sagemaker, Tensorflow y Python para emplear técnicas de scraping y extraer datos clave. Los entregables abarcan evaluación de algoritmos para su implementación, utilización de márgenes de probabilidad y consideración de los requisitos del cliente para el aprendizaje y la optimización del sistema.
![Captura de pantalla 2022-10-11 a las 17.10.29](https://cloudlevante.com/wp-content/uploads/2022/10/Captura-de-pantalla-2022-10-11-a-las-17.10.29.png)
![Diseño sin título (7)](https://cloudlevante.com/wp-content/uploads/2022/10/Diseño-sin-título-7.png)
![Captura de pantalla 2022-10-11 a las 17.06.39](https://cloudlevante.com/wp-content/uploads/2022/10/Captura-de-pantalla-2022-10-11-a-las-17.06.39.png)
![Captura de pantalla 2022-10-11 a las 17.06.33](https://cloudlevante.com/wp-content/uploads/2022/10/Captura-de-pantalla-2022-10-11-a-las-17.06.33.png)
![Captura de pantalla 2022-10-11 a las 17.06.51](https://cloudlevante.com/wp-content/uploads/2022/10/Captura-de-pantalla-2022-10-11-a-las-17.06.51.png)
![Captura de pantalla 2022-10-11 a las 17.06.45](https://cloudlevante.com/wp-content/uploads/2022/10/Captura-de-pantalla-2022-10-11-a-las-17.06.45.png)
![ML](https://cloudlevante.com/wp-content/uploads/2022/07/ML.png)
Operaciones MLops
Comenzando con el análisis descriptivo, avanzamos hacia el análisis predictivo al emplear modelos estadísticos.
Nuestro conjunto de herramientas incluye modelos de regresión, bosques aleatorios, árboles de decisión o redes neuronales, dependiendo de si nuestro objetivo es la clasificación de la información o la predicción directa.
Identificación y Evaluación del Valor de los Procesos
Optimización mediante la adición o eliminación de procesos
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Professional Services
Business Intelligence
La Inteligencia Artificial aplicada al ámbito empresarial implica la organización efectiva de información corporativa para mejorar la toma de decisiones estratégicas. Empresas y organizaciones están enfocadas en avanzar y mejorar la gestión de datos, utilizando sistemas de inteligencia empresarial para analizar, administrar y supervisar sus operaciones.
Esta Inteligencia de Negocio tiene un impacto positivo en todos los departamentos y sectores. Nuestros proyectos se basan en una evaluación inicial para comprender la situación actual, los requisitos y los resultados deseados antes de implementar la tecnología.
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