Uno de los grandes problemas existentes en la actualidad es la incertidumbre asociada al futuro lo que provoca que se tomen decisiones que no son óptimas. Para mitigar este problema este servicio ofrece la creación de un sistema que mediante las más avanzadas técnicas de Machine y Deep Learning sea capaz de predecir con la mayor precisión posible lo que va a ocurrir en el futuro.

El servicio consiste en el desarrollo de una aplicación, basada en software libre, en el que se incluyan algoritmos de Machine Learning (o Deep Learning), permitiendo a las compañías predecir el futuro con la máxima precisión posible, así como conocer las razones primarias que provocan que provocan la ocurrencia de ciertos resultados.

El servicio de desarrollo de sistemas predictivos ofrece soluciones de inteligencia artificial personalizadas para cada cliente y basadas en software libre para empresas que buscan tomar decisiones más informadas y basadas en datos. Algunas ventajas clave para las empresas:

• Anticipar el futuro: Identificar patrones y tendencias en grandes volúmenes de datos para prever futuras demandas, comportamientos de clientes o eventos del mercado.
• Optimizar procesos: Tomar decisiones más eficientes y reducir costos al conocer los factores que influyen en los resultados.
• Reducir riesgos: Mitigar el impacto de eventos inesperados al prever posibles escenarios futuros.

¿Y qué consigue el cliente con este servicio?

• Mayor rentabilidad: Optimización de operaciones y descubrimiento de nuevas oportunidades de negocio.
  Mejora de la toma de decisiones: Reducción de la incertidumbre y aumento de la confianza en las decisiones estratégicas.
• Ventaja competitiva: Obtención de una visión del futuro que permite adelantarse a los competidores.
  Transparencia y control: El uso de software libre garantiza la transparencia y el control sobre la tecnología utilizada.

¿Cómo funciona?

Un equipo de expertos en inteligencia artificial se encarga de analizar los datos de cada cliente, diseñar modelos personalizados y entrenarlos utilizando herramientas y librerías de software libre. Estos modelos son luego integrados en los sistemas existentes de la empresa y monitoreados continuamente para garantizar su efectividad.
 

Aplicaciones

El servicio puede aplicarse a una amplia variedad de sectores y problemas. Así, en los 5 últimos años se han desarrollado sistemas predictivos en numerosos sectores y temáticas:

1. Predicción de la demanda: Esto se ha aplicado al sector industrial, agroalimentario y sanitario.
2. Procesos de eficiencia energética: Lo que se ha aplicado en diversas compañías del sector industrial.
3. Predicción de plagas en cultivos.
4. Modelización y optimización de la producción del champiñón.
5. Modelización de la maduración de la uva.
6. Reducción de mermas a través de modelos predictivos con alto poder explicativo.
7. Predicción de paradas en líneas de producción en procesos industriales.
8. Optimización de la actividad comercial.
9. Predicción de las apneas del sueño.
10. Determinación de la probabilidad que tiene un fumador extremo de desarrollar cáncer de pulmón en base a análisis genómicos.

Metodología aplicada en la prestación del servicio

La metodología seguida en estos proyectos es la metodología CRISP-DM. Dicha metodología consta de 6 fases que son necesarias para abordar un proyecto de Analítica Avanzada o Ciencia de Datos con las máximas garantías posibles: 

1. Comprender el negocio 
2. Conocer los datos 
3. Limpieza de datos 
4. Modelización 
5. Evaluación 
6. Implementación