Soluciones de IA · Ankara

La IA no debe ser una demo, sino una pieza que funciona.Soluciones de IA

Colocamos la IA dentro del trabajo, donde se toman las decisiones: un asistente que responde a los clientes, un flujo que extrae datos de documentos, un modelo que detecta las primeras señales de una avería.

Procesamiento de documentosAsistente conversacionalClasificaciónPrevisiónVisión artificialAprobación humana

La mayoría de los proyectos de IA se queda en una demo llamativa. Lo que funciona en una presentación se rompe al entrar en el día a día: los datos reales están desordenados, los usuarios escriben cosas inesperadas y nadie ha definido qué pasa cuando hay un error.

Nosotros miramos esto: ¿en qué decisión entra la salida del modelo, qué pasa cuando es errónea y quién se da cuenta? Ningún modelo pasa a producción sin responder a estas tres preguntas.

Qué incluye

Extracción de datos de documentosDatos estructurados de facturas, albaranes, ofertas y documentos técnicos. Los resultados de baja confianza pasan a aprobación humana.
Asistente conversacionalUn asistente que trabaja con los documentos de la organización, muestra sus fuentes y dice cuándo no sabe algo.
Clasificación y enrutamientoSolicitudes, partes de avería o e-mails dirigidos automáticamente al equipo correcto.
Mantenimiento predictivoSeñales de desgaste a partir de mediciones de vibración, temperatura y corriente. Orden de trabajo automática al superar umbrales.
Punto de aprobación humanaEn decisiones críticas el proceso pasa a una persona. El robot prepara, la persona aprueba, el sistema completa.
Medición y supervisiónEl rendimiento del modelo en producción se mide de forma continua; el deterioro no pasa desapercibido.

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Cómo avanzamos

1 · Encontrar el punto de decisiónSe concreta en qué decisión entrará la salida del modelo.
2 · Realidad de los datosQué hay, cuán limpio está, si está etiquetado. La mayoría de los proyectos se replantea aquí.
3 · Piloto acotadoFuncionamiento en un único proceso, junto con aprobación humana.
4 · Apertura gradualA medida que se mide el rendimiento, aumenta la proporción de decisiones automáticas.

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Preguntas frecuentes

¿Salen nuestros datos para entrenar el modelo?

Se fija por escrito al inicio del proyecto. Cuando los datos no deben salir se prefieren modelos que se ejecutan on-premise; si se usa un servicio externo, se define claramente qué datos se envían.

¿Qué pasa si el modelo responde mal?

El diseño lo contempla: las salidas de baja confianza pasan a aprobación humana, las decisiones críticas no se aplican automáticamente y cada salida queda registrada. Poder detectar el error importa tanto como la precisión del modelo.

¿Funciona con nuestros propios datos?

Sí, los diseños que funcionan suelen construirse sobre los documentos y registros propios de la organización. Un asistente que responde con conocimiento general no aporta nada en la mayoría de las preguntas de empresa.

Hablemos de este tema.

Escuchemos su situación actual y decidamos juntos por dónde empezar.