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Soluciones Creativas de IA en el sector Retail

Soluciones Creativas de IA en el sector Retail

Soluciones creativas de IA para empresas del sector retail

La inteligencia artificial (IA) está revolucionando el sector retail, proporcionando nuevas formas para que interactúen con los clientes, optimicen la gestión del inventario, mejoren el servicio al cliente, detecten  fraude y optimicen las operaciones de la cadena de suministro. 

Aunque  las empresas  de mayor tamaño han sido las más rápidas en adoptar soluciones de IA, las empresas más pequeñas también pueden beneficiarse de las integraciones con IA. 

En este artículo, exploraremos las formas creativas en que la IA está resolviendo los problemas del sector, ya sean grandes o pequeños, y cómo puede aplicarla a su propio negocio.

Cuales son las soluciones más creativas de IA para el sector retail? 

Exploremos algunas de las formas más creativas y efectivas en que se ha utilizado la IA, incluida la satisfacción del cliente, los chatbots, las predicciones de pedidos y ordenes de compra, las recomendaciones de ventas adicionales y más.

Personalización

No hace falta decir que una de las tendencias más importantes en cualquier transacción de consumo hoy en día es la personalización. 

Ahí es donde brillan los algoritmos impulsados por IA. Estas herramientas inteligentes permiten recopilar y analizar datos de clientes para hacer recomendaciones y proporcionar experiencias personalizadas. 

Por ejemplo,  Amazon y Netflix utilizan algoritmos de IA para analizar el comportamiento de los clientes y hacer recomendaciones de otros productos y servicios que puedan interesar a un consumidor determinado. 

CEAT, por su parte, consiguió llegar a cerca de 5,4 veces más leads gracias a las recomendaciones personalizadas 

Se ha demostrado que la personalización aumenta las ventas y la fidelidad de los clientes, y se está convirtiendo en un componente esencial del marketing en el sector retail.

Chatbots y asistentes virtuales

Los chatbots y asistentes virtuales impulsados por IA pueden proporcionar a los clientes una asistencia rápida y eficiente, mejorando la experiencia de compra en general. 

H&M y Sephora han utilizado chatbots para responder a las preguntas de los clientes y ofrecerles recomendaciones personalizadas. El chatbot preguntaba a los clientes por sus preferencias de estilo y les recomendaba productos en función de sus respuestas.  

El chatbot de H&M también permitía a los clientes buscar productos y realizar compras directamente en la interfaz de chat, lo que hacía que el proceso de compra fuera más fluido y cómodo.  

El resultado fue un aumento significativo de las ventas: H&M registró una tasa de clics del chatbot un 70% superior a la de sus otros canales de marketing digital. El chatbot también generó 2,5 veces más ingresos por impresión que los demás canales de marketing digital de H&M.

Al utilizar la IA para mejorar el servicio al cliente, se pueden aumentar la satisfacción y la retención de clientes de manera incremental.

Predicción de pedidos

La IA puede ayudar a optimizar sus niveles de inventario prediciendo la demanda y automatizando los procesos de pedido. 

Por ejemplo, Walmart utiliza la IA para hacer un seguimiento de los niveles de inventario en tiempo real y tomar decisiones automáticas de reposición. 

Con la ayuda de la IA para mejorar la gestión del inventario, se puede reducir el desperdicio, aumentar la eficiencia y mejorar la rentabilidad.

Recomendaciones de venta

Las empresas del sector retail también puede utilizar la IA para analizar el historial de compras de los clientes y hacerles recomendaciones de venta basadas en sus preferencias. 

Por ejemplo, el motor de recomendaciones de Amazon utiliza la IA para sugerir productos que se compran juntos con frecuencia. 

Esto no solo ayuda a aumentar las ventas, sino también a ofrecer una mejor experiencia general al cliente.

Satisfacción del cliente

¿Quién tiene tiempo para repasar encuestas interminables? 

La IA también puede utilizarse para analizar los comentarios y opiniones de los clientes y mejorar su satisfacción. 

Por ejemplo, Nordstrom utiliza la IA para analizar instantáneamente los comentarios y el sentimiento de los clientes para identificar áreas de mejora en su experiencia de cliente. 

Esto ayuda a aumentar la lealtad del cliente e impulsar que vuelvan a comprar sus productos. 

Detección de fraudes

El fraude es un problema grave en el sector, y la IA puede ayudar a detectarlo y prevenirlo analizando el comportamiento del cliente y los datos de las transacciones para identificar actividades fraudulentas. 

Por ejemplo, Mastercard utiliza la IA para detectar el fraude en tiempo real analizando las transacciones en busca de patrones inusuales. 

Al utilizar la IA para mejorar la detección del fraude, cualquier empresa puede protegerse de las pérdidas financieras y mantener la confianza de los clientes al tener un sistema de seguridad que funciona en tiempo real.

Optimización de la cadena de suministro

Por último, la IA puede ayudar a optimizar las operaciones de su cadena de suministro. 

La IA puede utilizarse para analizar datos de proveedores, proveedores de transporte y otras fuentes. Esto permite mejorar las previsiones, reducir los plazos de entrega y aumentar la eficiencia. 

Por ejemplo, Nike utiliza la IA para analizar datos de producción y logística con el fin de optimizar su cadena de suministro. 

Esta solución creativa de IA ayuda a reducir costes y mejorar su capacidad para satisfacer la demanda de los clientes.

 

¿Cómo las soluciones de IA ayudan a las pequeñas empresas del sector?

 

Procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Los últimos avances en tecnología de PLN incluyen el desarrollo de modelos lingüísticos que generan texto realista, como los chatbots con IA en el servicio de atención al cliente.

Computer Vision

La visión por computador es el campo de la IA que se centra en capacitar a las máquinas para interpretar datos visuales, como el desarrollo de software de reconocimiento facial.

Robótica

La robótica es el campo de la IA que se centra en la creación de máquinas que puedan realizar tareas tradicionalmente realizadas por humanos. Puede tratarse del uso de drones, robots autónomos y robots colaborativos (cobots) que pueden trabajar junto a trabajadores humanos en la fabricación.

Machine Learning

El machine learning es una rama de la IA que permite a las máquinas aprender de los datos y mejorar su rendimiento con el tiempo. 

Los avances recientes en la tecnología incluyen el desarrollo de algoritmos de deep learning, que pueden procesar grandes cantidades de datos y mejorar la precisión en tareas como el reconocimiento de imágenes y el procesamiento del lenguaje natural.

ENAIA: La plataforma de IA para pequeñas y medianas empresas del sector retail

 

Para las empresas que buscan desarrollar sus propias soluciones de IA, las plataformas como ENAIA pueden ser un recurso valioso. 

Aunque algunas de estas soluciones pueden parecer fuera del alcance de las pequeñas empresas, la realidad es que la IA es cada vez más accesible y asequible. Con el auge de las plataformas de IA basadas en la nube y la disponibilidad de herramientas de análisis de datos, pueden recopilar y analizar datos al igual que sus homólogos más grandes.

Al asociarse con proveedores de soluciones de IA, como ENAIA, las pequeñas empresas del sector retail también pueden desarrollar soluciones personalizadas que satisfagan sus necesidades específicas. Esto puede incluir desde análisis básicos hasta soluciones más avanzadas como la previsión de la demanda y el marketing personalizado.

ENAIA ofrece una plataforma de desarrollo de IA diseñada específicamente para el sector, que les permite desarrollar e implantar soluciones de IA de forma rápida y sencilla. No ofrece IAs pre entrenadas sino que el cliente puede entrenar IAs con sus propios datos, creando casos de uso personalizados para sus necesidades e integrando los resultados de manera sencilla con su CRM.

¿Se siente inspirado por estas soluciones creativas de IA en el sector retail?

 

A medida que aumenta la competencia en el sector, los minoristas que adoptan tecnologías de IA ahora pueden posicionarse para el éxito en los próximos años.

Al integrar la IA en las distintas etapas del proceso de su negocio, empresas

de todos los tamaños pueden obtener una ventaja competitiva, mejorar la eficiencia, aumentar las ventas y ofrecer mejores experiencias a los clientes. 

Atrás quedaron los días en que la integración de la IA sólo era posible para las grandes empresas. Ahora, pequeñas y medianas empresas del sector también pueden beneficiarse del poder de la IA utilizando plataformas como ENAIA para desarrollar sus propias soluciones de IA.

 

Cómo desarrollar estrategias efectivas de IA para su empresa

Cómo desarrollar estrategias efectivas de IA para su empresa

¿Cómo desarrollar estrategias eficaces de IA para su empresa?

Desarrollar estrategias eficaces de IA requiere una combinación de planificación cuidadosa y un conocimiento profundo de la tecnología y sus aplicaciones potenciales. 

En este artículo, analizaremos algunas consideraciones clave a la hora de crear una estrategia de IA eficaz para su empresa.

Cómo se integra la IA en los distintos sectores y cómo crecerá en 2023

La inteligencia artificial (IA) se está integrando rápidamente en todos los sectores, desde la sanidad hasta las finanzas e incluso en retail.

Y este  crecimiento está cambiando la forma en que las empresas manejan sus propios datos. 

Al darse cuenta del poder aparentemente infinito de esta tendencia tecnológica, las empresas están reconociendo el valor de sus datos y el papel que estos desempeñan en el crecimiento y la eficiencia del negocio. 

Pero a medida que avanza la tecnología de IA, también lo hace la cantidad de datos que se generan. Y, por tanto, la necesidad de comprender el significado de los datos recopilados y sus aplicaciones potenciales. 

Con ello, a las empresas les resulta cada vez más difícil gestionar y analizar estas cifras para obtener una poderosa ventaja sobre sus competidores. 

Teniendo esto en cuenta, hoy en día, las empresas con mayor visión de futuro están invirtiendo en herramientas de gestión y análisis de datos (y en el desarrollo de modelos de IA), para comprender y utilizar mejor sus datos a su favor.

Los modelos de IA se consideran la mejor herramienta analítica disponible debido a su capacidad para procesar información con rapidez y precisión. Pueden ser entrenados con parámetros específicos, lo que les permite identificar patrones y tendencias que podrían ser difíciles de detectar para los seres humanos. 

Además, las herramientas de IA pueden actualizarse a medida que se dispone de nuevos datos recopilados, lo que les permite seguir aprendiendo y mejorando con el tiempo. 

La importancia de utilizar los datos correctos para la eficacia de las herramientas de IA 

Disponer de los datos correctos para los modelos de IA es esencial para la eficacia y la precisión de las predicciones realizadas  por dichas herramientas.

No se trata sólo de disponer de una forma de analizar datos, sino de contar con información relevante y de alta calidad que se adapte al problema o tarea específicos para cuya resolución se utilice el modelo de IA. Muchas veces se cree erróneamente que recopilar muchos datos es lo único que se necesita, cuando en realidad lo más importante no es la cantidad sino la calidad de dicha recopilación. 

En pocas palabras, al seleccionar los datos para los modelos de IA, es importante tener en cuenta la relevancia de dichos datos para el problema o la tarea en cuestión que se quiere resolver a través de IA. 

Por ejemplo, si se está creando un modelo para predecir la tasa de rotación de clientes,  se necesitarán estadísticas sobre el comportamiento y los datos demográficos de  clientes, en lugar de datos sobre el tráfico del sitio web o las ventas de productos. 

Tomemos como ejemplo el sistema de reconocimiento facial utilizado por la Policía Metropolitana de Londres en 2018. El sistema fue entrenado en un conjunto de datos de imágenes que estaba desproporcionadamente compuesto por rostros blancos y masculinos. 

Como resultado, se descubrió que el sistema era menos preciso en la identificación de personas con tonos de piel más oscuros y mujeres.

Debido a estos datos sesgados, el sistema acertó el 85% de las veces al identificar a personas blancas, pero su precisión descendió al 65% al identificar a personas de color. 

Este ejemplo pone de relieve la importancia de garantizar que los datos utilizados para entrenar modelos de IA sean diversos y representativos de la población con la que se utilizarán. 

Para que los modelos de IA sean eficaces, los datos deben ser

  • Precisos 
  • Actualizados
  • Sin errores ni incoherencias

Cuando hablamos de datos precisos , significa que los datos están libres de errores, incoherencias o imprecisiones que podrían sesgar los resultados de un modelo de IA. 

En palabras más sencillas, todas las cifras deben ser representativas de la población que se pretende modelar. 

Es más, los datos que se utilicen deben estar formateados adecuadamente para su uso por los modelos de IA. Los datos que falten o sean incorrectos deben tratarse adecuadamente, y todo debe estar siempre correctamente etiquetado y organizado.

Además, la diversidad en los datos es crucial, ya que un conjunto diverso de información (es decir, diferentes fuentes, características y ejemplos) evitará que el modelo generalice debido a datos no vistos.

Mano robótica y encima se ve el texto: ¿Es la IA un elemento fundamental del metaverso?

ENAIA ayuda a su empresa a sacar el máximo partido de sus datos existentes 

¿Busca integrar la IA para obtener una ventaja competitiva?

Perfecto.

Independientemente de si su empresa es grande o pequeña, la buena noticia es que desarrollar modelos de IA eficaces no tiene por qué ser caro ni abrumador. Todo lo contrario.

De hecho, hay empresas como ENAIA que se especializan en entrenar modelos de IA eficaces que identifiquen rápidamente si los datos recopilados son significativos y aportan a mejorar dicho modelo. 

ENAIA es una plataforma (Machine Learning as a Service) que ofrece soluciones de IA a precios competitivos que pueden entrenarse y desarrollarse para satisfacer las necesidades específicas de las pequeñas y medianas empresas.

Podrá desarrollar una estrategia sólida en torno a sus objetivos de rendimiento y recopilación de datos. Además, nuestro equipo de expertos puede ayudarle a comprender las capacidades y limitaciones de la IA, así como la forma de recopilar y organizar los datos para mejorar los modelos de IA. 

Al ir mejorando la calidad de los datos se mejora el resultado de la IA. Es por eso que ENAIA aboga por una IA acompañada por las personas. ENAIA es “Human Centric”. Por este motivo está incorporando funciones de Active Learning, para que la empresa siga mejorando los datos y enseñando a la IA para que mejore rendimiento y se adapte a posibles cambios con mayor efectividad.

Con ENAIA, las pequeñas y medianas empresas pueden aprovechar las numerosas ventajas de la IA, como la automatización, la mejora de la eficiencia y una mejor toma de decisiones para su empresa, sin los elevados costes que suele conllevar el desarrollo de modelos de IA.

Atrás quedaron los días en los que la IA estaba disponible exclusivamente para grandes empresas con grandes presupuestos. Ahora, ha llegado el momento de que las empresas más pequeñas se beneficien de sus ventajas.

 

Descubra lo que ENAIA puede hacer por su empresa 

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Las 5 tendencias de la IA en 2023

Las 5 tendencias de la IA en 2023

5 tendencias

de la AI en 2023

 

Durante la última década, la inteligencia artificial (IA) se ha integrado en todos los aspectos de nuestra sociedad. Desde chatbots y asistentes virtuales como Siri y Alexa hasta maquinaria industrial automatizada y automóviles autónomos.

La tecnología más común que implementan las IA como ENAIA en la actualidad, es el aprendizaje automático, que usa algoritmos de software avanzados diseñados para realizar tareas específicas (por ejemplo, responder preguntas, traducir idiomas) y mejorar con el tiempo, gracias a la exposición cada vez a más cantidad de datos.

Teniendo en cuenta el panorama actual, hoy os contamos las tendencias más importantes relacionadas con el uso de la inteligencia artificial en los negocios y la sociedad en el 2023.

ilustración de objetivos de empresa. innovación

La democratización en curso de la IA

La IA solo puede alcanzar su máximo potencial si todas las empresas y organizaciones pueden beneficiarse de ella y en 2023 será más fácil que nunca ya que cada vez más aplicaciones hacen posible que la IA esté disponible para todos, independientemente de su nivel de experiencia técnica. Así, será más fácil crear una aplicación propia, incluso sin saber codificar, gracias al creciente número de plataformas sin código o de bajo código sin necesidad de acudir a científicos de datos e ingenieros de software de IA.

Una IA ética y explicable

La IA necesita datos para aprender, y eso a menudo significa datos personales. Muchos de los casos de uso potencialmente más útiles de la IA pueden ser datos altamente confidenciales, como información de salud o información financiera. Si nosotros, el público general, no confiamos en la IA ni entendemos cómo toma decisiones, no nos sentiremos cómodos dando nuestra información y todo se vendrá abajo. Es por eso que en 2023 se intentará superar el problema de la «caja negra» de la inteligencia artificial.

El papel de la ética en la IA también será cada vez más importante a medida que las organizaciones busquen eliminar el sesgo y la injusticia de sus sistemas automatizados de toma de decisiones. Se ha demostrado que los datos sesgados influyen en los resultados de la automatización, lo que puede generar discriminación y trato injusto, lo cual es inaceptable en un mundo donde la IA desempeñe un papel decisivo en el empleo, justicia o atención médica.

IA Generativa

Una rama creciente de la ciencia se dedica a crear herramientas y aplicaciones de IA que pueden imitar una de las habilidades humanas más exclusivas: la creatividad.

Los algoritmos de IA generativa toman datos existentes (video, imágenes, audio o incluso código) y los usan para crear contenido completamente nuevo que nunca ha existido en el mundo no digital.

La síntesis de datos de audio y video puede eliminar la necesidad de capturar películas y discursos en vídeo: basta con introducir en el generador lo que deseas ver y escuchar, y la IA lo creará por ti.

Trabajo aumentado

Otra de las tendencias que toman fuerza en 2023, es que cada vez trabajaremos más junto a robots y máquinas inteligentes diseñadas para ayudarnos a hacer nuestro trabajo mejor y de manera más eficiente.

Esto puede ser mediante teléfonos inteligentes que nos brindan acceso instantáneo a datos y a su análisis, podría ser un auricular de realidad aumentada (AR) que superponga información digital al mundo que nos rodea, lo que podría facilitarnos información en tiempo real que nos ayude a identificar peligros y riesgos para nuestra propia seguridad en un entorno industrial, indicando cuando los cables pueden estar bajo tensión o cuando un componente puede estar caliente. Los gerentes y los equipos de gestión también tendrán cada vez más acceso a paneles e informes en tiempo real, lo que brindará información inmediata y actualizada sobre la eficacia operativa.

IA sostenible

En 2023, todas las empresas tendrán una mayor presión para reducir su huella de carbono y minimizar su impacto en el medio ambiente.

Los esfuerzos en curso para implementar una infraestructura más ecológica impulsada por fuentes de energía renovables también forman parte del movimiento hacia una inteligencia artificial más sostenible.

Pero la IA puede contribuir también a la sostenibilidad en otros sectores y áreas de actividad: por ejemplo, la visión por ordenador combinada con imágenes de satélite puede ayudar a identificar la deforestación y la tala ilegal en bosques tropicales, o la pesca ilegal que afecta a las especies en los océanos.

La Inteligencia Artificial es una revolución. Aprovéchala para optimizar tu empresa independientemente de cuál sea tu sector o dimensión y mejora los procesos con ENAIA nuestra IA autónoma, Multimodal y en constante aprendizaje, sin grandes inversiones, de forma sencilla y sin necesidad de conocimientos de programación ni de IA.

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¿Es la Inteligencia Artificial un elemento fundamental del Metaverso?

¿Es la Inteligencia Artificial un elemento fundamental del Metaverso?

¿Es la ia un elemento fundamental del metaverso?

El Metaverso, que combina tecnologías como la Inteligencia Artificial, la Animación 3D, realidad aumentada (AR), realidad virtual (VR), juegos online y blockchain, se ha convertido en uno de los temas tecnológicos más candentes en Internet por la continua y creciente evolución que está llevando a cabo en su desarrollo tecnológico.

Es por ello que nos parece necesario destacar el papel que jugarán tecnologías como ENAIA y explorar algunos de los usos más interesantes de la Inteligencia Artificial en este entorno tecnológico:

Mano robótica y encima se ve el texto: ¿Es la IA un elemento fundamental del metaverso?

Procesamiento del lenguaje

Los usuarios de Metaverso de todo el mundo podrán hacer uso sin barreras de idioma gracias a tecnologías de inteligencia artificial como ENAIA. Estas tecnologías permiten descomponer idiomas naturales como el español en un formato legible por una máquina, que analiza y genera una respuesta de salida que se convertirá a cualquier idioma y se enviará al usuario. Gracias a las supercomputadoras que usan inteligencia artificial es un proceso muy rápido, generando un efecto de traducción instantánea.

En la actualidad, tenemos ya dos importantes ejemplos de este uso de la IA. Por un lado Google, el gigante de las búsquedas en Internet, utiliza la IA para proporcionar traducciones inmediatas a sus usuarios y, por otro lado, los investigadores de META AI han desarrollado el modelo NLLB-200, ‘No Language Left Behind’ que permite traducciones automáticas a 200 idiomas, con un algoritmo que combina un sistema de validación humano con predicciones.

Inteligencia artificial para operaciones de IT (AIOps)

AIOps es una aplicación de inteligencia artificial cuya función es mejorar el rendimiento de los sistemas de tecnología de la información (IT). Aprovecha las capacidades de IA para el aprendizaje automático, el procesamiento de big data y el análisis avanzado de datos.

Esta tecnología será fundamental en la gestión de toda la infraestructura necesaria (hardware, software y logística) para cumplir con este nuevo mundo virtual en el Metaverso. No solo será una aplicación clave de la IA para permitir que este mundo virtual siga creciendo y se expanda, también lo será para permitir el buen desarrollo del sistema, detectar problemas mucho antes y darles una rápida solución.

Interfaz de usuario inclusiva

Una de las principales claves del éxito potencial del Metaverso es su compromiso de brindar a los usuarios una experiencia altamente inmersiva.

En este sentido, las IAs centradas en la accesibilidad y la inclusión desempeñan un papel vital para garantizar el acceso equitativo al metaverso para todos, independientemente de las capacidades físicas y mentales.

Para ello se están desarrollando nuevas tecnologías, como el reconocimiento de imágenes para personas con discapacidad visual, la traducción automática, los exoesqueletos inteligentes para interactuar con mundos virtuales o las interfaces informáticas digitales para personas con discapacidad.

Mano robótica y encima se ve el texto: ¿Es la IA un elemento fundamental del metaverso?

Contratos inteligentes mejorados

Metaverso permitirá a los creadores y usuarios intercambiar activos digitales de manera sencilla, protegiendo los derechos de propiedad gracias a los contratos inteligentes avanzados que incorporan tecnologías de Inteligencia Artificial para ayudar a mejorar la eficiencia y la seguridad de las transacciones en el Metaverso.

IA para diseñar y crear mundos inmersivos y avatares digitales

La tecnología de Inteligencia Artificial es capaz de analizar imágenes 2D y 3D para crear avatares y mundos virtuales altamente realistas y precisos que proporcionen una experiencia mucho más inmersiva al usuario.

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Neuraptic AI completa con éxito una ronda de financiación

Neuraptic AI completa con éxito una ronda de financiación

Neuraptic AI completa con éxito una ronda de financiación de medio millón de euros

La ronda de inversión ha sido liderada por Navarra Tech Transfer, un fondo de inversión líder en tecnología que forma parte de Clave Capital. Los fondos financiarán iniciativas estratégicas de crecimiento en sus departamentos de I+D, marketing y ventas para seguir luchando por mejorar la vida de las personas contribuyendo al desarrollo del Machine Learning.

Neuraptic AI ronda de inversión

La empresa Neuraptic AI, que pretende jugar un papel protagonico en el progreso de la sociedad en ciencia y tecnología a través de la Inteligencia Artificial, ha cerrado una ronda de inversión con inversores tecnológicos importantes, como es el caso del Fondo Navarra Tech Trasnfer, perteneciente a Clave Capital, con más de 20 años de experiencia y más de 90 inversiones en diversos sectores. El grupo gestor de Capital de riesgo sigue apostando fuertemente por empresas tecnológicas innovadoras, tal y como afirma Santiago Lozano, CEO de Clave Capital «Neuraptic AI posee todos los atributos que buscamos a la hora de invertir en una empresa: una solución tecnológica disruptiva y de punta, un equipo de profesionales comprometidos y la visión como empresa de convertirse expandirse a nivel global en un sector en fuerte crecimiento».

El objetivo de los desarrolladores de ENAIA, la primera y única IA Multimodal MLOps, es seguir invirtiendo en el crecimiento de la empresa. La empresa ha pasado de 6 a 11 empleados y pretende seguir desarrollando su I+D en funcionalidad multimodal y aprendizaje continuo. Su objetivo es poder seguir expandiendo su plataforma de IA y llegar al mayor número de empresas posible para acercar la IA a nuestra sociedad actual.

Qué es AIaaS

Sobre nosotros

Somos expertos en el desarrollo de software de Inteligencia Artificial para empresas, independientemente de su tamaño y sector, que necesitan resolver problemas específicos para aumentar su competitividad.

Nuestro software ENAIA puede mejorar y automatizar procesos, aumentando el rendimiento y reduciendo los costes de cualquier empresa. Una tecnología innovadora y eficiente, con aplicación en muchos verticales como la visión artificial, los procesos de predicción de series temporales y el procesamiento del lenguaje natural, entre otros.

 

Más info: https://www.neuraptic.ai/

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