Ayudamos a nuestros clientes a aprovechar la IA en su negocio.
RAZONAR
En Fenix Alliance ayudamos a nuestros clientes a crear para sus usuarios una amplia gama de soluciones que aprenden y formulan conclusiones a partir de datos imperfectos.
COMPRENDER
Durante más de 10 años hemos impulsado a las organizaciones mediante soluciones que interpretan el significado de los datos, incluidos texto, voz e imágenes.
INTERACTUAR
Buscamos liberar las capacidades de todos mediante soluciones que interactúan con las personas de forma natural, entregando potencia a través de todos los canales.
Comprender cómo se crean los modelos de AI
Para comprender el valor que aporta la práctica de AI & Servicios Cognitivos de Fenix Alliance, es importante tener al menos una comprensión general de cómo se crean los modelos de Inteligencia Artificial.
Los siguientes pasos resumen las fases generales que conducen a la creación de un modelo de AI predictivo útil. Para conocer en detalle el proceso de creación de modelos, por favor Contacte a nuestro equipo de soporte técnico.
Preparar los datos
En esta fase, los datos se recopilan de las fuentes y se preparan para su uso en el entrenamiento del modelo. Durante esta fase, los datos pueden limpiarse y eliminarse duplicados, se comprende el contenido de los datos y se seleccionan los datos más informativos para predecir el resultado. Este trabajo suele denominarse manipulación de datos (data wrangling). Por lo general, la manipulación de datos la realiza el desarrollador de datos o el científico de datos que escribió los programas que recopilan y preparan los datos.
Construir el modelo
Una vez que nuestros datos están en orden, comienza la fase de Construcción del modelo, en la que un subconjunto de los datos preparados (que contiene tanto la entrada como el resultado) se introduce en un algoritmo de aprendizaje automático o aprendizaje profundo para entrenar el modelo. Luego, el rendimiento del modelo se mide frente a otro subconjunto de los datos preparados (denominado conjunto de datos de prueba o evaluación), y se evalúa qué tan bien predijo el modelo los resultados descritos en dicho conjunto de datos de prueba.
Implementar el modelo
Suponiendo que el modelo haya tenido un rendimiento adecuado, este se guarda en un archivo listo para su implementación. En la fase de implementación del modelo, el archivo del modelo creado suele copiarse a una ubicación donde la aplicación de AI pueda utilizarlo para hacer predicciones. Este paso lo realizan normalmente uno o más de nuestros desarrolladores o, más concretamente, ingenieros de DevOps, responsables de garantizar que el modelo siempre se implemente correctamente en producción y esté listo para su consumo.
Integramos la IA en el Núcleo de Su Negocio
En ComputeWorks no solo desarrollamos AI, sino que la integramos sin fisuras en tus flujos de trabajo, plataformas y experiencias del cliente. Desde la automatización de procesos internos hasta la mejora de la atención al cliente con AI conversacional, ofrecemos soluciones prácticas y listas para la empresa que generan un valor de negocio medible.
Eficiencia Operativa
Integra AI para automatizar tareas manuales, reducir el error humano y optimizar las operaciones, desde la optimización de la cadena de suministro hasta los flujos de trabajo de RR. HH. Nuestras soluciones están diseñadas para conectarse con tus herramientas existentes y potenciar a tu personal.
Experiencias de Cliente más Inteligentes
Implementa chatbots inteligentes, asistentes virtuales y análisis en tiempo real que elevan tus estrategias de atención al cliente, marketing y engagement. Llevamos la AI a todos los canales de interacción: web, móvil, mensajería y más.
Inteligencia de Decisiones
Aprovecha los modelos predictivos, el análisis de tendencias y la información en tiempo real para respaldar la toma de decisiones estratégicas en finanzas, operaciones, ventas y más. Nuestra AI se integra directamente con tus plataformas de inteligencia de negocios y tus canalizaciones de datos.