IA Generativa

En atención al cliente y en las mesas de ayuda interna, la IA conversacional permite mejorar la experiencia de las personas usuarias y reducir costos operativos.

Analítica avanzada con IA generativa

Decisiones en tiempo real y procesos optimizados con IA

Descripción: Aplicación del patrón ReAct (razonamiento y acción) para que la IA pueda tomar decisiones informadas en tiempo real, combinando el análisis con la ejecución concreta. Esto permite adaptar procesos sobre la marcha, responder a situaciones cambiantes y optimizar las operaciones.

Ejemplo de casos de uso:

Optimización de la cadena de suministro: La IA identifica problemas en tiempo real (como retrasos en envíos o cambios en la demanda), propone soluciones inmediatas (como rutas logísticas alternativas o ajustes de inventario) y ejecuta acciones para mantener el flujo operativo sin interrupciones.

Gestión de riesgos: La IA analiza grandes volúmenes de datos (históricos y en tiempo real) para identificar señales tempranas de riesgo, evaluar el impacto potencial y proponer acciones preventivas antes de que el problema ocurra.

Eficiencia operativa: Mediante automatización inteligente, la IA optimiza procesos para agilizar las operaciones, para reducir cuellos de botella y para mejorar el flujo de trabajo general.

IA integrada para automatizar procesos complejos

Descripción: Creamos sistemas de IA robustos y escalables que impulsan la innovación y la excelencia operativa. Para lograrlo, integramos componentes de IA como por ejemplo: modelos personalizados de Machine Learning, modelos generativos, herramientas y automatización de flujos de trabajo.

Ejemplo de casos de uso:

Atención al cliente inteligente: El sistema puede sugerir productos, anticipar reclamos y agilizar el soporte mediante análisis de sentimiento en tiempo real y comportamiento del cliente. Esto se logra a partir de la integración de modelos personalizados de procesamiento de lenguaje natural (NLP) con IA generativa para crear una plataforma dinámica de atención al cliente que no solo responde consultas, sino que también predice necesidades analizando datos históricos de interacción.

Campañas de marketing personalizadas: Diseño de campañas de marketing altamente personalizadas a partir del uso de modelos predictivos y de IA generativa. Esto habilita al análisis del historial de compras/preferencias/comportamiento en tiempo real, a la generación de contenido, tiempos y canales de comunicación adaptados a cada cliente, a la mejora en las tasas de conversión y la satisfacción, etc.

Soporte a la toma de decisiones en salud: La combinación de IA generativa y de modelos personalizados de Machine Learning permite asistir a profesionales de la salud en diagnósticos y tratamientos. El sistema analiza el historial del paciente, los datos genéticos y las métricas en tiempo real, ofreciendo recomendaciones personalizadas y automatizando tareas administrativas rutinarias como, por ejemplo, la generación de informes.

Implementación de agentes autónomos para ejecutar tareas complejas

Descripción: Desarrollamos agentes de IA autónomos que pueden alcanzar objetivos de forma independiente, interactuar con su entorno y ejecutar tareas complejas. Esto permite aumentar la productividad y habilitar capacidades de automatización avanzadas.

Ejemplo de casos de uso:

Gestión de portfolios financieros: Se pueden implementar agentes autónomos de IA para administrar carteras de inversión. Estos agentes analizan tendencias del mercado, evalúan factores de riesgo y ejecutan operaciones de manera autónoma, optimizando continuamente el portfolio con base en datos financieros en tiempo real y modelos predictivos.

Gestión inteligente de la cadena de suministro: Se pueden emplear agentes autónomos para supervisar la logística. En forma dinámica, pueden ajustar las compras, el inventario y las rutas a partir de datos en tiempo real (provenientes de proveedores, plantas de producción y la demanda del mercado). Esto asegura eficiencia y reducción de costos.

Revisión legal automatizada: Los agentes de IA se pueden implementar para revisar y procesar documentos legales de forma autónoma. Estos agentes pueden cruzar referencias entre cláusulas legales, identificar posibles riesgos y verificar el cumplimiento normativo, reduciendo significativamente el tiempo y el esfuerzo de los equipos legales sin perder precisión.