Dar sentido a muchas tablas
Los datos tabulares son fáciles de recopilar y de leer, pero obtener conclusiones se complica a medida que se multiplican las tablas. El machine learning encuentra los patrones entre ellas.
Tecnología · Ciencia de datos y ML
Ciencia de datos y machine learning: conocimiento útil a partir de datos tabulares y series temporales
La mayoría de los datos empresariales están en tablas, a menudo cientos o miles de ellas. Utilizamos la ciencia de datos y el machine learning para convertir esos datos, y las series temporales que contienen, en previsiones, predicciones y decisiones.
- Conocimiento extraído de cientos de tablas empresariales
- Previsiones precisas a partir de series temporales
- Modelos de abandono, fraude y valor del ciclo de vida del cliente
- 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 pueden hacer sus datos
La ciencia de datos extrae conocimiento de sus datos; el machine learning aprende de ellos para hacer predicciones.
Prever con series temporales
Las series temporales añaden un orden explícito a sus observaciones. Modelar esa estructura es imprescindible para obtener previsiones precisas.
Predecir lo que importa
Del valor del ciclo de vida del cliente a las averías de las máquinas, los modelos convierten los datos históricos en predicciones sobre las que sus equipos pueden actuar.
Lo que entregamos
Lo que puede lograr con ellos
Objetivos habituales que ayudamos a alcanzar a las empresas con ciencia de datos y machine learning.
- 01
Predicción del valor del ciclo de vida del cliente
Estime el valor futuro de cada cliente para centrar los esfuerzos de captación y retención.
- 02
Análisis del abandono de clientes
Comprenda las tasas de abandono e identifique a los clientes con más probabilidades de marcharse.
- 03
Recomendaciones de productos
Recomiende productos relevantes a cada cliente según su comportamiento e historial.
- 04
Análisis y previsión financieros
Previsiones basadas en series temporales que tienen en cuenta múltiples series y sus dependencias.
- 05
Mantenimiento predictivo
Prediga cuándo un equipo necesita atención antes de que falle.
- 06
Detección de fraude
Detecte transacciones y actividades fraudulentas en sus datos.
- 07
Detección de spam
Clasifique y filtre automáticamente los mensajes no deseados.
- 08
Eliminación de la introducción manual de datos
Automatice la captura de datos que hoy sus equipos introducen a mano.
¿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
Finanzas · Machine learning
Modelo de scoring crediticio para una entidad de préstamos a pymes
800+variables de 14 fuentes de datos
Un modelo de machine learning que predice el impago de los prestatarios y automatiza por completo la evaluación de riesgos, mejora la calidad de la cartera de préstamos y reduce el tiempo de decisión de horas a una fracción de minuto.
Leer el caso de éxito
Puntuación de conductores basada en telemática para el seguro basado en el uso
Por trayecto puntuación de conducción y descuento personal
Un modelo de deep learning que analiza los datos telemáticos del teléfono de los conductores para detectar su comportamiento al volante, puntuar cada trayecto y calcular descuentos personalizados y recomendaciones de conducción segura.
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.
Estimación de precios de inmuebles y predicción del mercado inmobiliario
1M+ inmuebles analizados para entrenar el modelo
Una herramienta de machine learning que estima precios de inmuebles, sigue las tendencias del mercado y detecta ofertas atractivas, y que orientó inversiones inmobiliarias por valor de unos 20 millones de euros.
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.
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.
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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.
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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).
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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.
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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
“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.
“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.
“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.
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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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 la ciencia de datos y el machine learning?
La ciencia de datos se centra en extraer conocimiento de los datos que usted proporciona. El machine learning se centra en aprender de esos datos para hacer predicciones. La mayoría de los proyectos combinan ambos.
Nuestros datos están sobre todo en hojas de cálculo y bases de datos. ¿Es suficiente?
Los datos tabulares son el tipo de dato empresarial más habitual y una buena base para el machine learning. El reto suele ser el volumen y la dispersión en muchas tablas, y ahí es donde ayuda la ciencia de datos.
¿Por qué las series temporales requieren un tratamiento especial?
Una serie temporal añade un orden explícito de dependencia entre las observaciones. Esa estructura, y los conjuntos de datos con muchas series temporales distintas, añaden complejidad, pero tenerla en cuenta es imprescindible para obtener previsiones precisas.
¿Qué problemas de negocio suelen resolver?
La predicción del valor del ciclo de vida del cliente, las recomendaciones de productos, la eliminación de la introducción manual de datos, el análisis y la previsión financieros, el mantenimiento predictivo, la detección de spam y fraude, y el análisis del abandono de clientes, entre otros.
¿Trabajan también con otros tipos de datos?
Sí. Nuestros proyectos también utilizan datos de sensores, mapas e imágenes médicas, por ejemplo en seguros basados en el uso a partir de la telemática del smartphone, en la fijación de precios de zonas urbanas y en la medición de tejido ocular a partir de resonancias magnéticas.
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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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