Inteligencia Artificial

En el panorama digital actual, la capacidad de predecir, automatizar y comprender datos complejos resulta esencial. La consultoría proporciona la Inteligencia Artificial que transforma los activos de datos en crecimiento tangible y eficiencia operativa. Desde la predicción simple hasta la automatización cognitiva, se cubre todo el espectro de la IA para asegurar el liderazgo sectorial de las empresas.

Machine Learning

El éxito en la Inteligencia Artificial exige una estrategia proactiva. Roasted Labs aplica la Ingeniería de Anticipación a través de su servicio de Machine Learning avanzado, transformando sus datos históricos en una ventaja predictiva inigualable. Este enfoque permite que sus plataformas operativas modelen escenarios futuros y optimicen algorítmicamente recursos clave y rendimiento de capital. Roasted Labs ofrece como resultado una reducción drástica de riesgos y la máxima rentabilidad, proporcionando un mapa estratégico claro donde antes solo existía la incertidumbre del mercado.

Deep Learning

Para conquistar los desafíos de datos no estructurados de mayor complejidad, se requiere la potencia de Deep Learning. Roasted Labs ofrece consultoría especializada con experiencia probada en el diseño y despliegue de arquitecturas de redes neuronales de alto rendimiento. Estos servicios están enfocados en habilitar la comprensión del lenguaje natural (NLP), el análisis semántico y la extracción de valor de la información visual y auditiva. El objetivo de Roasted Labs es proporcionar a su organización herramientas de automatización cognitiva robustas y listas para la producción inmediata.

Computer Vision

La Computer Vision es el pilar para la digitalización inteligente de la información física. Roasted Labs ofrece servicios de consultoría centrados en la implementación de sistemas que transforman las fuentes de vídeo e imagen en datos estructurados y accionables. Las soluciones de Roasted Labs en CV están diseñadas para la inspección automatizada de calidad, el monitoreo de seguridad y cumplimiento normativo en tiempo real, y la optimización de la eficiencia operativa en entornos industriales. De esta manera, Roasted Labs habilita la capacidad de supervisión digital continua y sin errores.

🧭 Roadmap de AI: El Workflow Demostrado que Asegura Resultados Predictivos

Transformamos las ideas en soluciones inteligentes. Nuestro riguroso framework garantiza un ciclo de vida del proyecto de AI completo y exitoso, desde la conceptualización inicial y la preparación de los datos hasta el desarrollo, despliegue y monitoreo continuo del modelo en entornos de producción. Sigue esta hoja de ruta para maximizar el valor de tu inversión en Inteligencia Artificial.

01

Estrategia

Definir y Planificar

Identificar oportunidades, evaluar ROI y crear hoja de ruta

Análisis de oportunidad de negocio
Evaluación de viabilidad de IA
Evaluación de ROI y costo-beneficio
Creación de hoja de ruta estratégica
Definición de KPIs y métricas
02

Datos

Preparar e Ingenierizar

Auditar, limpiar y transformar datos para modelos de IA

Auditoría de infraestructura de datos
Evaluación de calidad de datos
Limpieza y normalización de datos
Ingeniería de características (Features)
Configuración de pipeline de datos
03

Desarrollo

Construir y Probar

Crear modelos, validar precisión y entregar PoC

Diseño de arquitectura del modelo
Entrenamiento y experimentación
Optimización de hiperparámetros
Validación y pruebas del modelo
Entrega de Prueba de Concepto (PoC)
06

Escalado

Mejorar y Expandir

Recopilar feedback, actualizar y escalar a nuevos usos

Feedback de producción
Reentrenamiento y actualizaciones
Ciclos de mejora de rendimiento
Expansión a nuevos casos de uso
Escalado de infraestructura
05

Monitoreo

Rastrear y Optimizar

Vigilar rendimiento, gobernanza y optimización continua

Monitoreo en tiempo real
Detección de desviación (Drift)
Explicabilidad y gobernanza
Cumplimiento y pistas de auditoría
Optimización continua
04

Despliegue

Lanzar e Integrar

Configurar MLOps, desplegar a producción e integrar

Configuración de MLOps
Pipeline de CI/CD
Despliegue en entorno de producción
Integración de APIs y sistemas
Transferencia de conocimiento