Mejores productos y funciones
Mejorar las características, las funciones y el rendimiento de los productos es el principal objetivo que persiguen las empresas con la IA.
Tecnología · IA avanzada
Inteligencia artificial de vanguardia: deep learning, aprendizaje por refuerzo y GAN
Muchas empresas saben lo que quieren de la IA, pero carecen del talento en ciencia de datos para conseguirlo. Nuestro equipo trabaja de forma continua con los métodos de IA más recientes y los aplica donde aportan valor: en productos, procesos y proyectos de investigación de nuestros clientes.
- Deep learning sobre los datos etiquetados que ya tiene
- Modelos que aprenden a decidir mediante recompensas y penalizaciones
- Modelos generativos que crean contenidos nuevos y realistas
- 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 avanzada hace posible
Los casos de uso van desde la automatización de procesos y el correo electrónico inteligente hasta la IA conversacional, los chatbots y los asistentes personales.
Conocimiento a partir de más datos
El deep learning maneja más datos, modelos más grandes y más capacidad de cómputo, lo que da lugar a mejores algoritmos y nuevos conocimientos.
Experiencia que no necesita contratar
La escasez de talento en ciencia de datos es una barrera habitual para la IA. Aportamos los especialistas que dominan estos métodos.
Lo que entregamos
Métodos con los que trabajamos
Algunos de los enfoques de IA avanzada que nuestro equipo ha aplicado recientemente.
- 01
Deep learning
Redes neuronales inspiradas de forma aproximada en el cerebro. Especialmente potentes en el aprendizaje supervisado a partir de datos etiquetados, y lo bastante flexibles y escalables para seguir mejorando más allá de su primera versión.
- 02
Aprendizaje por refuerzo
Entrenamiento de modelos para tomar la decisión correcta mediante recompensas y penalizaciones por cada acción, de modo que mejoran en la consecución del resultado deseado.
- 03
Redes generativas antagónicas (GAN)
Un generador aprende los patrones de los datos de entrenamiento para crear contenido nuevo, mientras un discriminador intenta distinguir lo real de lo generado. Cuando el contenido logra superar al discriminador, puede confiarse en que parecerá real.
- 04
Deep learning para visión artificial
Detección, recuento y segmentación en imágenes y escáneres, como en nuestros proyectos de recuento de pastillas y de resonancia magnética ocular.
- 05
Modelos de lenguaje a medida
LLM privados y autoalojados detrás de interfaces de chatbot, para que las organizaciones puedan utilizar la IA generativa con sus propios datos.
- 06
IA generativa en imagen médica
Investigación sobre cómo la IA puede apoyar la traducción de imágenes oncológicas en la imagen médica.
- 07
Investigación de nuevos métodos
Buscamos nuevas tecnologías de IA y las dominamos, para después aplicarlas a problemas que los enfoques estándar no resuelven.
¿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, IA generativa
Traducción de imágenes médicas entre tinciones de tejido para una farmacéutica
Reutilizadoun 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.
Leer el caso de éxito
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.
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.
Detección de objetos en imágenes satelitales hiperespectrales
10 x 8 px tamaño mínimo de objeto reconocido
Una solución de vigilancia medioambiental, desarrollada dentro de nuestro programa de responsabilidad social, que detecta objetos pequeños en imágenes satelitales hiperespectrales con una precisión muy alta.
Segmentación de mapas para valorar zonas urbanas en un portal inmobiliario
5 clases de uso del suelo cartografiadas píxel a píxel
Un sistema de deep learning que segmenta mapas urbanos, los compara con mapas históricos y sigue la evolución del suelo libre a lo largo del tiempo para apoyar la valoración de precios de las zonas urbanas.
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.
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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
“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.
“No solo son grandes expertos en la teoría: también cumplen gracias a su excelente dominio práctico.”
“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.
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
¿Cuándo es el deep learning la opción adecuada?
Cuando dispone de grandes cantidades de datos, sobre todo etiquetados, y el problema es demasiado complejo para modelos más sencillos. El deep learning puede manejar más datos, modelos más grandes y más capacidad de cómputo, lo que a menudo da lugar a mejores algoritmos y nuevos conocimientos.
¿Qué problemas resuelve el aprendizaje por refuerzo?
Problemas en los que un sistema tiene que aprender a tomar la decisión correcta paso a paso. El modelo recibe una recompensa o una penalización por cada acción y mejora con el tiempo en la consecución del resultado deseado.
¿Para qué se utilizan las GAN?
Para generar contenido nuevo que sigue los patrones de los datos de entrenamiento. Un generador crea el contenido y un discriminador intenta clasificarlo como real o falso. Entre sus aplicaciones están la generación y la traducción de imágenes, por ejemplo en la investigación en imagen médica.
No tenemos talento en ciencia de datos. ¿Pueden ayudarnos igualmente?
Sí. La escasez de talento en ciencia de datos es una de las barreras más habituales para la adopción de la IA. Nuestro equipo aporta la experiencia en estos métodos, construye la solución con usted y puede ayudar a su personal a aprender a trabajar con ella.
¿Utilizan solo los métodos más recientes?
No. Utilizamos métodos avanzados donde aportan valor. Cuando un modelo de machine learning más sencillo resuelve bien el problema, lo recomendamos.
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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.
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