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Indicadores de desempeño & Resultados clave
Reducción del 50%
En tiempo de producción
Experimenta una notable reducción del tiempo de desarrollo e implementación de modelos de IA, gracias a nuestro apoyo integral y a nuestras soluciones de última generación.
Aumento del 60%
en eficiencia
Nuestros flujos de trabajo mejoran la colaboración y automatizan las tareas repetitivas, aumentando la productividad del equipo y permitiendo la innovación e iteraciones más rápidas.
Recorte del 40%
en costos operativos
Nuestro marco optimiza la gestión de modelos, lo que mejora el rendimiento y la escalabilidad de sus modelos de IA & IA Generativa.
Aumento de más del 25%
en el índice de éxito de los proyectos
Garantizando que tus prácticas de MLOps y LLMOps estén respaldadas por los últimos avances tecnológicos y las mejores prácticas.
Reducción del 50%
En tiempo de producción
Experimenta una notable reducción del tiempo de desarrollo e implementación de modelos de IA, gracias a nuestro apoyo integral y a nuestras soluciones de última generación.
Aumento del 60%
en eficiencia
Nuestros flujos de trabajo mejoran la colaboración y automatizan las tareas repetitivas, aumentando la productividad del equipo y permitiendo la innovación e iteraciones más rápidas.
Recorte del 40%
en costos operativos
Nuestro marco optimiza la gestión de modelos, lo que mejora el rendimiento y la escalabilidad de sus modelos de IA & IA Generativa.
Aumento de más del 25%
en el índice de éxito de los proyectos
Garantizando que tus prácticas de MLOps y LLMOps estén respaldadas por los últimos avances tecnológicos y las mejores prácticas.
Soluciones de IA y machine learning para la gestión de invernaderos
Soluciones de IA y machine learning para la gestión de invernaderos
Desafío:
Fair Farms se enfrentaba a obstáculos para cultivar vainilla de alta calidad, principalmente debido a las dificultades para mantener los niveles óptimos de humedad y temperatura dentro de sus invernaderos.
Solución:
PALO IT implementó una aplicación fácil de usar que utilizaba IA y machine learning para regular las condiciones del invernadero. Esto incluía la automatización de los sistemas de refrigeración, nebulización y goteo basándose en el análisis de datos históricos.
Automatización del 100%
De los sistemas de refrigeración, nebulización y goteo.
Más de 150
Nuevas alianzas posteriores al proyecto, con cultivadores de toda Australia.
Accesibilidad
Soluciones rentables y accesibles que promueven una mayor integración de las prácticas agrícolas.
Predicción de la demanda de viajes compartidos
Predicción de la demanda de viajes compartidos
Desafío:
Uber se enfrentó a un camino lleno de baches a la hora de predecir con precisión la demanda en varios lugares, lo que afectó la satisfacción del cliente y a la eficiencia operativa.
Solución:
La empresa utilizó MLOps para perfeccionar sus modelos de previsión de la demanda incorporando diversas fuentes de datos, como patrones de tráfico y eventos locales.
Reducción del 25%
En los tiempos de espera de los pasajeros:
Aumento de la prestación de servicios y mejora de la experiencia general de los usuarios.
Aumento del 30%
En el número de solicitudes de viajes atendidas:
Mejor adecuación de la oferta a la demanda y mayor satisfacción del cliente.
Aumento del 10%
En los índices de utilización de los conductores:
Potenciando el despliegue de los conductores y maximizando el uso de los recursos disponibles.
* Con fines ilustrativos, basado en información disponible públicamente.
Imagenes médicas impulsadas por IA
Imagenes médicas impulsadas por IA
Desafío:
Philips necesitaba mejorar la precisión y rapidez de los diagnósticos que utilizan datos de imágenes médicas, ofreciendo al mismo tiempo análisis en tiempo real a los médicos.
Solución:
La empresa integró MLOps para agilizar el despliegue de los modelos de IA utilizados en el diagnóstico médico por imagen, mejorando la precisión de los diagnósticos y permitiendo obtener información oportuna.
Aumento del 20%
De la precisión diagnóstica:
Aumento de la confiabilidad de los diagnósticos realizados con herramientas de imagen mejoradas con IA.
Reducción del 30%
En el tiempo de análisis de datos de imagen: Esto agiliza el diagnóstico de los pacientes y permite tomar decisiones de tratamiento precisas muy rápidamente.
Ahorro anual de $130K-$170K
En costos operativos: logrado gracias a la mejora de la eficacia y la reducción de la utilización de recursos en los procesos de diagnóstico.
* Con fines ilustrativos, basado en información disponible públicamente.
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