Atención individual a escala
Con la minería de datos y la microsegmentación, los medios pueden atender rápidamente peticiones individuales y convertirse en fuente de información a demanda del usuario, no solo en intermediarios.
Sectores · Medios y entretenimiento
IA en medios y entretenimiento para contenidos más personales y relevantes
Hoy el público accede a los medios por más canales que nunca y espera contenidos adaptados a él. La IA ya se utiliza en los medios para recomendaciones personalizadas, asistentes de edición de noticias como la verificación de datos y la optimización del flujo de noticias. Desarrollamos los modelos que permiten a las empresas de medios entender a su audiencia y atenderla de forma individual.
- Contenidos recomendados a cada usuario de forma individual
- Audiencias segmentadas a partir de sus propios datos
- Trabajo editorial apoyado por asistentes de IA
- El 57% de nuestro equipo tiene un doctorado
- Empresa alemana que trabaja conforme al RGPD
Hablemos de su proyecto
5,0 18 reseñas en Clutch Ganador de los Go Global Awards
Confían en nosotros grandes empresas, scale-ups y entidades sin ánimo de lucro
Lo que usted gana
Lo que la IA cambia en los medios
La IA hace que los medios sean más personalizados y diferenciados, y cambia la forma en que las empresas se relacionan con su audiencia.
Nuevas relaciones con la audiencia
Los medios pueden actuar de forma proactiva (personalizando contenidos sin que se soliciten), reactiva (mediante recomendaciones) y pasiva (mediante asistentes de voz).
Más interacción y mayor valor del cliente
Las recomendaciones basadas en los patrones de consumo aumentan la diversidad de los contenidos que consumen los usuarios y ayudan a reducir el abandono.
Lo que entregamos
Soluciones de IA para empresas de medios
Casos de uso en televisión, radio, pódcast, editoriales y medios digitales.
- 01
Recomendaciones personalizadas
Sistemas de recomendación basados en filtrado colaborativo, en la similitud entre elementos o híbridos, que aprenden los patrones de consumo y las preferencias de contenido de cada usuario.
- 02
Microsegmentación de audiencias
Minería de datos que agrupa a los consumidores en clústeres para que pueda dirigir a cada grupo los contenidos que más probablemente disfrutará y estimar la demanda de contenidos concretos.
- 03
Descubrimiento de temas y etiquetado de contenidos
Módulos de PLN que etiquetan contenidos automáticamente y miden la similitud entre elementos desde distintas perspectivas.
- 04
Productos informativos y suscripciones a medida
Suscripciones que entregan el producto final que el usuario solicita y productos informativos específicos diseñados en torno a lo que pide cada usuario.
- 05
Asistentes de edición de noticias
Asistentes para equipos editoriales, como apoyo a la verificación de datos y optimización del flujo de noticias.
- 06
Protección de la identidad de los autores
Registro de la marca personal, la voz y la imagen de un periodista, para que su singularidad no pueda replicarse para empaquetar y distribuir contenidos.
- 07
Analítica de audiencias y redes sociales
Análisis de los intereses, la demografía y la pertenencia a grupos de la audiencia para definir ofertas, paquetes de servicios y acciones de marketing.
¿No está seguro de cuál necesita? Descríbanos el problema y le recomendaremos el enfoque.
Hablemos de su proyectoCasos de éxito
Todos los casos de éxitoResultados que hemos logrado para nuestros clientes
Medios y marketing · Machine learning
Recomendación personalizada de contenidos para una empresa de medios
+5 %de diversidad en el contenido consumido por los usuarios
Un sistema de recomendación personalizado que aprende los patrones de consumo y las preferencias de cada usuario en contenidos de medios muy diversos, y ayuda a una empresa de medios a aumentar la interacción, la retención y el valor de vida del cliente.
Leer el caso de éxito
Predicción del abandono de jugadores para una plataforma de juegos online
11,3 % de tasa de abandono tras las nuevas estrategias de retención
Un modelo de machine learning que aprende el comportamiento de los jugadores durante la partida y predice la probabilidad de abandono en un horizonte temporal determinado, para que la plataforma aplique la estrategia de retención más adecuada.
Analítica de redes sociales para las acciones de marketing de un banco
Menos abandono retuvo a la mayoría de los clientes en riesgo, según el cliente
Una herramienta interactiva que analiza datos de redes sociales para conocer los intereses, la pertenencia a grupos sociales y el perfil demográfico de la audiencia, de modo que un banco pueda dirigir ofertas que refuercen la fidelidad y reduzcan la pérdida de clientes.
Chatbot con LLM a medida y referencias a documentos para una consultora
LLM propio sin depender de servicios de LLM de terceros
Un chatbot alojado de forma privada, basado en un gran modelo de lenguaje a medida, que ofrece a una consultora respuestas con referencias a las fuentes y le permite mantener el control total de sus datos.
Por qué AI Superior
IA con rigor científico, entregada como un producto
Muchos proveedores pueden construir una demo. Lo difícil es que la IA funcione de forma fiable con datos reales, dentro de procesos de negocio reales, y para eso hace falta otro tipo de equipo.
01
Un equipo de investigadores
AI Superior fue fundada en 2019 por investigadores en IA con artículos publicados y patentes, y todo el equipo trabaja con ese mismo rigor científico.
- PhD57 %
- MSc28 %
- BSc15 %
02
Pensado para llegar a producción
Cada proyecto avanza por etapas, con una decisión de continuar o no en cada hito, para acotar el riesgo: el presupuesto solo va a enfoques que ya han funcionado con sus datos.
4× nuestra tasa de éxito en pruebas de concepto frente a la media del mercado
03
Un equipo completo desde el primer día
Un mismo equipo diseña la estrategia, los modelos y el software, así que nada se pierde en traspasos entre proveedores.
- Producto AI product owner, analista de negocio, jefe de proyecto
- Datos Científicos de datos, ingenieros de ML, analista de BI
- Desarrollo Ingenieros de software, QA, DevOps
04
Sus datos, siempre bajo control
Cuando los datos no deben salir de su organización, trabajamos con modelos privados y autoalojados en lugar de servicios de IA de terceros.
- RGPD, empresa alemana
- LLM autoalojados
- Métodos transparentes
Nuestro equipo
Los expertos detrás de su proyecto
Su proyecto lo dirigen científicos de datos e ingenieros sénior con trayectoria investigadora, con el apoyo de nuestros equipos de producto y desarrollo.
-
Dr. Ivan Tankoyeu CEO Doctor en Informática. Reconocido por la IEEE GRSS Society, ganador del Global AI Hackathon 2017 y entre los 500 mejores científicos de datos de Kaggle (2014).
-
Dr. Sergey Sukhanov Advisor Doctor en Machine Learning, científico de datos desde 2013. Publicaciones, patentes y más de 30 casos de uso de IA implementados; varios premios del IEEE.
Opiniones de clientes
5,0 Valorados con 5,0 por nuestros clientes
18 reseñas verificadas en Clutch
“Valoro su enfoque, su experiencia y la calidad de la información que aportan.”
Consultoría en IA y machine learning para identificar los casos de uso adecuados para una empresa de diseño web y gráfico.
“No solo son grandes expertos en la teoría: también cumplen gracias a su excelente dominio práctico.”
“AI Superior demostró un firme compromiso con ofrecernos soluciones de alta calidad.”
Mejora y mantiene la infraestructura de datos de una empresa de soluciones de crédito: pipelines de datos, modelos de ML e informes a medida.
Cómo trabajamos
Un proyecto de IA, etapa por etapa
Cada etapa termina con un resultado que usted puede comprobar, y solo decide sobre la siguiente después de ver funcionar la anterior. El alcance y el presupuesto siguen bajo su control.
- Estimación antes del compromisoConoce el alcance y los resultados esperados antes de que empiece el desarrollo.
- Decisión tras cada etapaCada etapa termina con un resultado verificable y una decisión sobre el siguiente paso.
- Riesgos comunicados abiertamenteLe informamos de riesgos y oportunidades en cuanto el análisis los detecta.
- Decisión de continuar o no
Descubrimiento
Analizamos con su equipo el problema de negocio y decidimos hacia dónde debe ir la solución.
Usted obtiene: Alcance, enfoque y una estimación general del esfuerzo y de los resultados esperados
- Decisión de continuar o no
Datos y viabilidad
Conocemos a su equipo y sus datos, y comprobamos si la IA es la herramienta adecuada para este problema.
Usted obtiene: Una evaluación de los datos y un veredicto claro de viabilidad antes de empezar el desarrollo
- Decisión de continuar o no
Prueba de concepto / MVP
Empezamos en pequeño, con los datos ya disponibles, para probar la solución en la práctica.
Usted obtiene: Resultados medidos con sus propios datos y una base para la decisión de inversión
- Decisión de continuar o no
Integración y escalado
Integramos la solución en sus sistemas existentes, afinamos los modelos y los ajustamos cuando es necesario.
Usted obtiene: Una solución que funciona dentro de sus procesos, compatible con sus datos y sistemas
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Evaluación
Revisamos los resultados con usted y nos aseguramos de que se interpretan correctamente.
Usted obtiene: Qué ha aportado la solución y dónde conviene mejorar después
Premios y reconocimientos
Entre las principales empresas de IA
Reconocidos por premios empresariales internacionales y por plataformas B2B independientes que clasifican a las empresas según reseñas verificadas de clientes.
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Empresa líder en inteligencia artificial Alemania 2026 · Clutch -
Empresa líder en machine learning Alemania 2026 · Clutch -
Empresa líder en visión artificial Alemania 2026 · Clutch -
Empresa líder en IA generativa Alemania 2026 · Clutch -
Ganador de los Go Global Awards 2021 · International Trade Council -
Mejor proveedor de servicios de ciencia de datos e IA, Europa 2021 · German Business Awards -
Empresa líder en inteligencia artificial 2023 · Clutch -
Empresa líder en machine learning 2023 · Clutch -
Clutch Champion Otoño de 2023 · Clutch -
Clutch Global Otoño de 2023 · Clutch -
Empresa líder en BI y big data Alemania 2023 · Clutch -
Empresa líder en servicios de TI Alemania 2023 · Clutch -
Empresas líderes en inteligencia artificial 2023 · TrueFirms -
Empresas líderes en machine learning 2021 · Techreviewer -
Empresas de servicios de TI con más reseñas Alemania · The Manifest
¿Qué resultados puede ofrecer un sistema de recomendación para medios?
Para una empresa de medios con canales de televisión y radio, pódcast, revistas y periódicos, nuestro sistema de recomendación aumentó un 5 % la diversidad de los contenidos consumidos por los usuarios, lo que elevó el valor del ciclo de vida del cliente. También permitió a la empresa identificar grupos de consumidores similares y estimar la demanda de contenidos concretos.
¿Puede un solo sistema gestionar tipos de contenido muy distintos?
Sí. El mismo sistema puede recomendar programas de televisión, espectáculos y artículos de noticias, porque combina los patrones de consumo de los usuarios con la similitud entre contenidos evaluada desde varias perspectivas.
¿Qué datos necesitamos para la personalización?
Principalmente, cómo consumen los usuarios sus contenidos y los propios contenidos. A partir de ellos, los modelos estiman las preferencias de cada usuario, los temas que le interesan y los dispositivos que utiliza para acceder a los contenidos.
¿Puede la IA apoyar a los equipos editoriales, no solo a la audiencia?
Sí. Ejemplos habituales son los asistentes de verificación de datos, el etiquetado automático de contenidos y la optimización del flujo de noticias, que liberan a los equipos editoriales del trabajo rutinario.
¿Cómo se inicia un proyecto de IA en medios?
Empezamos acordando el objetivo de negocio, como la interacción o el abandono, y revisando los datos disponibles. Después, el proyecto sigue un ciclo de vida en el que cada fase tiene sus propios objetivos y criterios de calidad, que deben cumplirse antes de empezar la siguiente.
Inicie su proyecto
Cuéntenos qué quiere que la IA haga por su empresa
Comparta algunos detalles y nuestro equipo de IA se encargará del resto. Estos son los siguientes pasos:
- Revisamos su solicitud y le respondemos por correo electrónico.
- Una llamada con un experto en IA para entender su problema, sus datos y sus objetivos.
- Una recomendación clara: el enfoque que proponemos y una estimación inicial.