Servicios expertos de machine learning para impulsar tu negocio
Nuestros servicios
Con qué trabajamos
Ventajas del machine learning en distintos sectores
Software de machine learning que creamos
Sectores
Sanidad
Al revisar radiografías torácicas durante todo el día, los médicos pueden pasar por alto una pequeña sombra indicativa de cáncer de pulmón. La IA destaca zonas sospechosas. También permite anticipar la afluencia a urgencias durante la gripe, evitando sorpresas y la falta de camas cuando llegan pacientes críticos.
Fintech
Alguien puede no conseguir un préstamo para un coche por carecer de historial crediticio aunque lleve cinco años pagando el alquiler. Los bancos empiezan a reconocer que pagar 2000 dólares mensuales de alquiler indica capacidad para una cuota de 300 dólares. Antes, los ladrones de tarjetas compraban durante días antes de detectarse el fraude.
Logística
Los conductores de UPS perdían combustible en atascos mientras los clientes esperaban paquetes retrasados. Mi repartidor dice que su aplicación de rutas le ahorra dos horas diarias. Las averías de camiones durante los envíos navideños eran la pesadilla de cualquier responsable logístico.
Comercio electrónico
Las tiendas online pueden acumular productos sin salida. Las principales empresas ya analizan por qué se compran unos productos y no otros. Antes, los artículos populares se agotaban en Black Friday porque nadie anticipaba el aumento de demanda.
Telecomunicaciones
Una llamada importante puede cortarse por un fallo en una antena. Mi operadora ahora redirige las llamadas para evitar zonas con problemas y mantener la conversación con mi madre. Antes, atención al cliente no sabía quién iba a marcharse hasta recibir la solicitud de baja.
Publicidad y marketing
Antes se enviaban anuncios a todo el mundo esperando acertar. Muchas plataformas ya muestran lo que el cliente busca. Los departamentos de marketing gastaban fortunas en campañas fallidas por interpretar mal lo que quería la gente.
Producción
La atención humana decae tras ocho horas revisando una cadena de montaje. Las cámaras de calidad no se cansan ni piensan en el fin de semana. Antes, una avería inesperada de maquinaria crítica desbarataba toda la planificación.
Energía
Las tormentas de hielo y el uso masivo de calefacción han causado fallos de red. Ahora los operadores prevén los picos y preparan capacidad adicional. La producción solar varía con la nubosidad, lo que complica planificar la distribución eléctrica.
Automoción
Antes, los coches se averiaban sin avisar y dejaban a sus ocupantes tirados en la carretera. Los vehículos actuales se diagnostican y pueden advertir de fallos con semanas de antelación. Los GPS también enviaban a los conductores a atascos por utilizar datos desactualizados.
Videojuegos
Una dificultad mal ajustada hacía que los jugadores abandonaran por frustración o aburrimiento. Los tramposos podían arruinar partidas durante meses antes de ser detectados. El algoritmo de Steam por fin dejó de recomendarme simuladores agrícolas cuando solo juego a títulos de disparos en primera persona.
Viajes
Los hoteles cobraban lo mismo en temporada alta y baja y perdían ingresos durante grandes eventos. Los retrasos sorprendían a pasajeros con conexiones ajustadas. Atención al cliente trataba igual a todos, incluso a quienes podían perderse la boda de su hermana por una cancelación.
Nuestro stack tecnológico de desarrollo de machine learning
Nuestros procesos de desarrollo de software con machine learning
¿Por qué 22soft?
Preguntas frecuentes
El machine learning utiliza ordenadores para reconocer patrones en los datos sin que nadie programe cada escenario posible. En lugar de escribir reglas para cada situación, se muestran ejemplos al sistema y este descubre los patrones por sí mismo. Es lo que ocurre con los filtros de spam, que aprenden a detectar el correo basura viendo miles de ejemplos.
Porque las personas no podemos procesar cantidades masivas de datos con la rapidez necesaria para detectar patrones útiles. Tu cerebro estallaría intentando analizar millones de transacciones de clientes para encontrar fraudes. El ML se encarga del trabajo pesado y tú te centras en las decisiones que requieren criterio humano.
Netflix sabe que verás otro documental de crímenes aunque digas que prefieres comedias. Amazon te sugiere productos que no sabías que necesitabas. Los bancos detectan el fraude con tarjeta antes de que notes cargos sospechosos. Tu correo no se inunda de spam porque los filtros aprenden qué aspecto tiene el correo basura.
Los hospitales lo usan para leer pruebas de imagen más rápido que los radiólogos. Los bancos detectan fraudes en tiempo real. Las fábricas predicen cuándo se averiarán las máquinas antes de que ocurra. Los comercios mantienen en stock los productos adecuados. Los equipos de marketing se dirigen a quienes de verdad pueden comprar, en lugar de molestar a todo el mundo.
Las pequeñas empresas pueden usar ML sin contratar científicos de datos ni comprar servidores caros. Los servicios cloud lo hacen asequible. Automatiza la atención al cliente, predice qué productos pedir o averigua por qué los clientes dejan de comprar. Ya no hace falta un gran presupuesto.
Al principio tendrás que invertir para incorporar ML a tu negocio. Pero la mayoría de las empresas ahorran a largo plazo, porque la automatización agiliza la toma de decisiones y evita problemas. Las plataformas cloud lo abaratan frente a construirlo todo desde cero. El ROI suele notarse en cuestión de meses, no de años.