Valide antes de comprometerse
Una prueba de concepto con una pequeña muestra de datos muestra si la solución es viable antes de invertir en el desarrollo.
Componentes de IA · De la PoC a la producción
Desarrollo de componentes de IA con el riesgo controlado en cada fase
Desarrollamos módulos de IA y componentes de machine learning y ciencia de datos que se ajustan a sus requisitos y dejan margen para evolucionar. Nuestro AI Project Life Cycle Framework lleva cada componente desde la prueba de concepto hasta un sistema en funcionamiento, para que solo invierta en la siguiente fase cuando la anterior haya demostrado su valor.
- Viabilidad demostrada antes de una inversión mayor
- Probado con usuarios reales en un piloto limitado
- Funciona a plena escala en la nube o en sus instalaciones
- 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
Por qué desarrollar la IA por fases
Nuestra propuesta de valor es gestionar por usted el éxito y el riesgo en los proyectos de IA.
Rendimiento claro en cada paso
Cada fase tiene un objetivo definido, para que sepa que el componente cumple las expectativas antes de avanzar.
Preparado para evolucionar
Los componentes cumplen hoy sus requisitos y siguen siendo flexibles ante futuros cambios en su producto y sus datos.
Lo que entregamos
De la prueba de concepto al sistema en funcionamiento
Las fases de nuestro AI Project Life Cycle Framework, además de la investigación que lo respalda cuando no hay una respuesta predefinida.
- 01
Prueba de concepto
Un estudio de viabilidad a pequeña escala, a menudo con una muestra de sus datos, que valida una hipótesis de negocio. Suele durar desde varios días hasta varias semanas.
- 02
Prototipo funcional
Perfecciona el concepto, resuelve las incertidumbres sobre su funcionamiento y añade fuentes de datos para enriquecer la funcionalidad. Normalmente, de varias semanas a tres meses.
- 03
Piloto
Un sistema en producción para un público limitado, para que vea cómo funciona el servicio en la realidad y actúe según la información que genera. Normalmente, de 30 días a varios meses.
- 04
Sistema basado en datos en funcionamiento
Software analítico que genera información a plena escala, en línea o bajo demanda, en la nube o en sus instalaciones. Su desarrollo suele llevar un par de meses.
- 05
Investigación en IA
Respuestas científicas a preguntas de investigación teóricas o prácticas: comparar soluciones alternativas, validar enfoques existentes o abordar un problema no tratado antes.
- 06
Publicaciones y coordinación de la investigación
Apoyamos sus actividades de investigación o asumimos por completo su coordinación, incluidos artículos para revistas, congresos y workshops.
¿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
Salud · Visión artificial, Deep learning, Detección de objetos
Detección y conteo de pastillas para un proveedor de tecnología sanitaria
99,9 %de precisión, recall y F1 en todas las predicciones
Un sistema de visión artificial que identifica, clasifica y cuenta pastillas farmacéuticas por su National Drug Code (NDC) a partir de fotografías y sustituye un conteo manual propenso a errores.
Leer el caso de éxito
Extracción automatizada de información de facturas
25x más rápido el procesamiento de facturas
Un servicio web que extrae datos de distintos tipos de facturas, automatiza la introducción de datos para un distribuidor multinacional de equipos y ahorra 850 horas-hombre al mes.
Chatbot de PLN para la programación centralizada de reuniones
3.000 horas-hombre ahorradas al mes
Un chatbot de procesamiento del lenguaje natural para un sistema centralizado de programación de reuniones que automatizó el proceso y redujo el número de operadores humanos necesarios.
Estimación del volumen de grasa y músculo ocular a partir de resonancias magnéticas
Automatizada segmentación de grasa y músculo en cada corte de resonancia
Un modelo de deep learning para un centro de oftalmología que segmenta el tejido graso y muscular en resonancias magnéticas de órbita, estima su volumen y permite comparaciones de antes y después.
Traducción de imágenes médicas entre tinciones de tejido para una farmacéutica
Reutilizado un único clasificador de enfermedades para distintos reactivos de tinción
Un componente de IA que traduce imágenes histológicas de un dominio de tinción a otro, para que el software y los modelos de machine learning existentes puedan reutilizarse con todos los reactivos.
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. Sergey Sukhanov Chief Data Scientist 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.
-
Dr. Ivan Tankoyeu Chief Data Officer 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).
-
Sergio Frayle, M.Sc. Lead Data Scientist Máster en IA, Reconocimiento de Patrones e Imagen Digital; más de 7 años en procesamiento de imágenes y visión artificial, con publicaciones.
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Enrique Fernández, M.Sc. Senior ML Expert Máster en Robótica y Mecatrónica; desarrolla y despliega soluciones de IA complejas, sobre todo en visión artificial y PLN.
-
Peter Luck, M.Sc. Consultor de IA Máster en Ingeniería de Negocio e Informática; product manager y jefe de proyecto de productos de machine learning.
Opiniones de clientes
5,0 Valorados con 5,0 por nuestros clientes
18 reseñas verificadas en Clutch
“Entregaron un módulo adicional que no esperábamos y que resultó muy útil.”
Investigación y desarrollo de software a medida con redes generativas antagónicas para una empresa farmacéutica con más de 5.000 empleados.
“AI Superior atendió todas nuestras necesidades con mucho cuidado y las tuvo en cuenta en el proyecto.”
Desarrolló modelos de IA y un panel de control para un programa piloto que detecta residuos en imágenes de drones.
“No solo son grandes expertos en la teoría: también cumplen gracias a su excelente dominio práctico.”
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
-
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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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 diferencia hay entre una prueba de concepto, un prototipo y un piloto?
Una prueba de concepto comprueba si una solución es viable, normalmente a pequeña escala y con una muestra de datos. Un prototipo la perfecciona y define cómo funciona, su aspecto y la experiencia de uso, a menudo con más fuentes de datos. Un piloto es un sistema en producción para un público limitado, en el que aún pueden hacerse cambios menores.
¿Cuánto dura cada fase?
Como referencia, una prueba de concepto dura desde varios días hasta varias semanas; un prototipo, de varias semanas a tres meses; un piloto, de 30 días a varios meses, y un sistema analítico a plena escala, un par de meses. La duración exacta depende de sus datos y requisitos.
¿Puede el sistema final funcionar en nuestra propia infraestructura?
Sí. Un sistema basado en datos en funcionamiento puede operar en línea o bajo demanda y alojarse en la nube o en sus instalaciones.
¿Cuándo necesita un proyecto investigación en IA?
Cuando necesita conocer las soluciones alternativas a su problema, resolver un problema que no se ha abordado antes, validar a fondo enfoques existentes o mejorar el rendimiento de su IA actual.
¿Pueden publicar resultados de investigación con nosotros?
Sí. Nuestros científicos de datos publican, asisten a congresos y participan en workshops, y tenemos experiencia en la redacción de artículos para revistas, congresos y workshops. Trabajamos con socios en universidades y centros de investigación.
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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.
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