Avalon Intelligence

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Digital is Human

Beneficios de la Inteligencia Artificial para tu negocio

La inteligencia artificial posee la capacidad única de extraer significado de los datos cuando es posible definir la respuesta pero no el cómo llegar a ella.

Los recientes progresos en el ámbito de los algoritmos, la proliferación de conjuntos de datos digitales y las mejoras en cuanto al procesamiento, incluidos los aumentos de potencia de procesamiento y la disminución de los precios, se han unido para dar vida a una nueva clase de tecnología de IA preparada para la empresa.

La inteligencia artificial puede optimizar la eficiencia y conocimientos en casi todos los procesos empresariales, desde operaciones de servicio de atención al cliente y sistemas de ciberseguridad y físicos hasta funciones de RD y procesos de análisis de empresa.

La inteligencia artificial se usa en múltiples aplicaciones de todos los sectores, incluidos el sanitario, el industrial y las administraciones públicas.

Algunos casos de aplicación concretos:

  • Control de calidad y mantenimiento prescriptivo para la mejora de la producción, fabricación y venta minorista mediante un marco abierto para la TI/OT.
  • Procesamiento de habla y lenguaje natural transforma datos de audio no estructurados en conocimiento e inteligencia.
  • Videovigilancia y análisis de vídeo analiza para detectar eventos, desvelar identidades, entorno y personas, y obtener conocimientos operativos.
  • Conducción autónoma en basa en una plataforma de consumo de datos de escalabilidad horizontal.

Arquitectura de Datos & Big Data

El Big Data comprende un conjunto de tecnologías que han sido creadas para recopilar, analizar y gestionar los datos que generan los usuarios

Permite recopilar y procesar enormes cantidades de datos en "bruto" —tanto estructurados como no estructurados— para identificar patrones de comportamiento y tendencias que pueden tener valor de negocio para sectores concretos.

Cualquier sector o servicio con usuarios online puede sacar provecho de analizar los comportamientos masivos. Por ejemplo, las redes sociales pueden predecir mejor algunos cambios sociales o comportamientos que las clásicas encuestas como el CIS. También pueden predecir nuevas tendencias cuando estas se están gestando, y mucho antes de que empiecen a explotar.

Además, el Big Data es el alimento básico de la Inteligencia Artificial, ya que esta se nutre de los datos masivos de los usuarios. Por ejemplo, Google Photos ha aprendido a reconocer caras procesasando las fotos de millones de usuarios en todo el mundo, reconociendo en ellas los patrones que hacen que una cara pueda identificarse como tal.

Inteligencia de Negocio (BI)

Aporta una visión integral de los datos de tu organización que te permite tomar las mejores decisiones en tiempo real

Combina análisis de negocio, minería, visualización, herramientas e infraestructura de datos, junto con prácticas recomendadas para que tu organización pueda eliminar ineficiencias y adaptarse rápidamente a los cambios del mercado o del suministro.

La Inteligencia de Negocio ha evolucionado para incluir más procesos y actividades, tales como:

  • Análisis descriptivo: Uso de análisis de datos preliminares para averiguar qué sucedió.
  • Generación de consultas: Para extraer las respuestas de los conjuntos de datos, la BI hace preguntas específicas sobre los datos.
  • Análisis estadístico: Tomar los resultados de análisis descriptivos y explorar aún más los datos utilizando estadísticas para determinar cómo sucedió esta tendencia y por qué.
  • Visualización de datos: Convertir el análisis de datos en representaciones visuales como cuadros, gráficos e histogramas para consumir datos con mayor facilidad.
  • Análisis visual: Explorar datos a través de la narración visual para comunicar ideas sobre la marcha y mantenerte dentro del flujo de análisis.
  • Preparación de datos: Compilar múltiples fuentes de datos, identificando las dimensiones y medidas, preparándolos para el análisis de datos.

Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)

Hace posible que los ordenadores lean texto, escuchen la voz hablada, la interpreten, midan el sentimiento y determinen qué partes son importantes

El procesamiento de lenguaje natural ayuda a los ordenadores a comunicarse con nosotros, los humanos, en nuestro idioma y escala otras tareas relacionadas con el lenguaje.

Es capaz de lidiar con la ambigüedad de nuestra forma de comunicarnos y transformar la información que transmitimos los humanos en datos estructurados útiles para muchas aplicaciones industriales, como el reconocimiento del habla o la analítica de texto.

Los ordenadores pueden analizar una mayor cantidad datos basados en el lenguaje humano que los propios humanos, mucho más rápidamente, sin cansarse y de forma consistente e imparcial, siendo capaces de obviar errores ortográficos, omisiones de signos de puntuación y entender múltiples idiomas y acentos, incluso si el hablante tartamudea o masculla.

El NLP será clave en el análisis de la asombrosa cantidad de datos no estructurados que se generan todos los días —desde registros médicos hasta redes sociales— y que son registrados en base al lenguaje humano con el que nos comunicamos tanto de forma escrita como oral.

Visión Artificial (Computer vision)

La visión artificial replica la forma de ver de los humanos y el cómo le damos sentido a lo que vemos

La inteligencia artificial está llevando la visión artificial mucho más allá de la inspección visual y el control de calidad. Con la visión artificial inteligente, los robots pueden ver en tres dimensiones, sujetarse piezas unos a otros y revisar el trabajo de los demás. Pueden incluso interactuar con sus compañeros humanos para garantizar un entorno de trabajo seguro.

Convierte a las máquinas en entes autónomos capaces de ver más allá de lo que el ojo humano puede ver y de pensar por sí mismas para tomar decisiones en tiempo real sin incurrir en los errores que un operador humano puede cometer por el cansancio o distracciones.

La visión artificial industrial es la columna vertebral en la fabricación, la logística y las operaciones inteligentes. Las cámaras de visión artificial, los sensores de IoT integrados y los ordenadores industriales pueden aportar inteligencia, análisis y eficiencia a cada paso del proceso de fabricación.

Puede mejorar la calidad de los productos, aumentar el rendimiento de las líneas de producción, reducir los costes de mano de obra y liberar al personal para que pueda centrarse en trabajos de mayor valor.

Automatización de procesos (RPA)

La automatización de procesos consiste en la optimización vía software de tareas o actividades normalmente manuales, repetitivas y fáciles de realizar

Aquellas tareas que se consideren dinámicas o necesiten de algún tipo de intervención analítica excesivamente avanzada no podrán ser automatizas por medio de RPA.

Algunos ejemplos de automatización de procesos:

  • Finanzas: gestión de las tendencias de precios del mercado bursátil y de la propia contabilidad interna de la empresa. Por ejemplo, la compraventa de productos financieros de forma automática en base a parámetros predefinidos como el precio.
  • Marketing: agilizar la gestión de clientes potenciales y fidelización de clientes, la coordinación y la gestión de campañas de marketing y la mejora del flujo entre los departamentos de marketing y ventas.
  • Industria: debido al gran volumen de ventas de la producción industrial, un pequeño ahorro o reducción de coste puntual supondrá un gran ahorro. Esto es debido a que este se repetirá tantas veces como se ejecute el proceso, por lo que supondrá una ventaja competitiva frente a competidores que tendrán menos margen.

Analítica avanzada

En el pasado solo podíamos analizar los datos históricos, con esta nueva herramienta tenemos a nuestra disposición analíticas descriptivas, predictivas y prescriptivas

La analítica avanzada es esencial en la transformación digital de las organizaciones, debido a que, gracias al exhaustivo análisis de datos, podremos basar las decisiones que hagamos en información en tiempo real y no en suposiciones, instinto o puntos de vista.

En Avalon dividimos el servicio de analítica avanzada en tres fases:

  • Analítica Descriptiva: a través del histórico de datos nos muestra qué ha pasado en la empresa y por qué.
  • Analítica Predictiva: nos permite transformar esas métricas descriptivas en un conjunto de previsiones, pronósticos y tendencias muy precisas, que nos dirá lo que pasará en la empresa en un futuro. Muchas empresas se quedan en esta fase lo cual les lleva a tomar decisiones erróneas, pues es necesaria una última fase.
  • Analítica Prescriptiva: hace posible identificar las decisiones más óptimas automatizando el proceso de toma de decisiones. Este tipo de analítica utiliza inteligencia y capacidad de procesamiento para plantear propuestas, valorar todas las opciones posibles y finalmente seleccionar la más adecuada buscando el máximo rendimiento.
Joseba Martínez-Amutio, Director de Cuentas, Avalon

Qué nos hace diferentes

Es esencial incorporar los últimos avances de la IA en tu organización para que esta no pierda competitividad. En Avalon implementamos soluciones personalizadas, innovadoras y especializadas de IA que generan valor real a escala empresarial.

Joseba Martínez-Amutio, Director de Cuentas — Avalon

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