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Abre el futuro con IA multimodal
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Abre el futuro con IA multimodal

Ve más allá del texto. Crea IA realmente inteligente con modelos multimodales.
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Cómo te ayudamos con la IA multimodal

Fusión integrada de datos
Combinamos informes, imágenes médicas, grabaciones de voz y vídeos para ofrecerte una visión completa. Las empresas deciden mejor cuando detectan patrones entre todas sus fuentes de datos y evitan depender de información incompleta.
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Búsqueda entre modalidades
Creamos sistemas que buscan un tipo de dato a partir de otro: describir con palabras una imagen o tararear una melodía para encontrar la canción. Los usuarios encuentran antes lo que necesitan sin saber dónde está almacenado.
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Modelos de fusión multimodal
Creamos IA que combina texto, imágenes, audio y vídeo en las etapas adecuadas del procesamiento. Nuestros modelos comprenden la relación entre las fuentes para obtener mejores conclusiones, en lugar de tratarlas por separado.
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Análisis multimodal del sentimiento
Analizamos palabras, expresiones faciales y tono de voz conjuntamente para comprender emociones. Las empresas interpretan mejor las opiniones de sus clientes y detectan señales emocionales que el texto por sí solo pasaría por alto.
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Interacción multimodal
Creamos sistemas que entienden el habla, los gestos y lo que señalas, como en una conversación humana. La interacción resulta más intuitiva, sin menús rígidos ni comandos escritos poco naturales.
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Mejores experiencias de usuario
Creamos asistentes virtuales y experiencias de RA y RV que responden simultáneamente a voz, gestos, mirada y contexto. Ofrecen experiencias más inmersivas y personalizadas, adaptadas a la comunicación natural.
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Ventajas de la IA multimodal

Fusión completa de datos
La IA multimodal relaciona hojas de cálculo, imágenes y audio en lugar de analizarlos por separado. Así descubres patrones y conclusiones que serían invisibles al estudiar un solo tipo de información.
Análisis de datos mejorado
Procesar texto, imágenes y sonido a la vez ofrece una visión más clara de lo que ocurre. Tanto al analizar opiniones como al supervisar equipos, el sistema considera varias perspectivas y aporta conclusiones más profundas.
Experiencias de usuario personalizadas
Los sistemas que entienden palabras, imágenes y voz adaptan las respuestas a cada preferencia. Los clientes reciben recomendaciones e interacciones naturales y pertinentes, en lugar de respuestas genéricas desacertadas.
Traducción entre modalidades
La IA convierte voz en texto, describe imágenes en varios idiomas o transforma audio en representaciones visuales. Reduce barreras de comunicación y hace el contenido accesible a más personas.
Comprensión del contexto
Al combinar señales visuales, tono de voz y contexto escrito, la IA comprende situaciones de forma más humana. Sus predicciones y recomendaciones ganan precisión al considerar el contexto completo.
Aprendizaje adaptativo
Los sistemas multimodales mejoran aprendiendo de errores entre distintos tipos de entrada. Se adaptan antes a cambios de comportamiento y preferencias y mantienen su eficacia mientras evolucionan tu empresa y tus clientes.

¿Cómo funciona la IA multimodal?

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Recopilación de datos
La IA recoge textos, fotos, grabaciones y vídeos y descarta archivos dañados y duplicados. Una entrada de mala calidad produce malos resultados, por lo que esta limpieza es más importante de lo que suele pensarse.
Extracción de características
Distintas herramientas de IA buscan lo útil en cada dato. Los procesadores de texto identifican palabras clave y significado; los de imágenes, objetos y patrones; los de audio, voz y sonidos. Cada herramienta trabaja de forma distinta y extrae lo relevante.
Combinación de modalidades
El sistema combina conclusiones de texto, imágenes y audio sin perder detalles importantes. Puede fusionarlos al principio o analizar cada parte y unir resultados después. En ambos casos ofrece una visión más completa que una sola modalidad.
Entrenamiento de modelos
La IA aprende procesando grandes cantidades de datos combinados: fotos con descripciones, vídeos subtitulados y audio transcrito. Relaciona lo que ve, oye y lee hasta comprender los vínculos entre tipos de información.
Inferencia y creación
Una vez entrenada, la IA interpreta datos nuevos considerando varias entradas a la vez. Puede leer tu expresión mientras escucha tus palabras o describir imágenes utilizando su contenido visual y el contexto.
Comentarios y mejoras
El sistema sigue aprendiendo de aciertos y errores. Los comentarios reales le enseñan a resolver casos límite y combinaciones inesperadas que no estaban en el entrenamiento inicial.
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Casos de uso de la IA multimodal por sector

Automoción

Tu coche se convierte en un experto en seguridad que nunca se cansa. Cámaras, radar y sensores colaboran para frenar ante una posible colisión, corregir salidas de carril y avisar de vehículos en ángulos muertos. Puedes controlarlo con voz o gestos sin buscar botones al conducir. También observa tu rostro para detectar somnolencia o distracciones con el móvil y avisarte antes de un accidente.

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Sanidad y farmacia

Los médicos combinan radiografías, analíticas e historial en IA para detectar cáncer y otras enfermedades antes que mediante inspección visual aislada. El tratamiento se personaliza según el ADN y los antecedentes. Las farmacéuticas analizan grandes volúmenes de ensayos e historiales para encontrar medicamentos prometedores sin dedicar veinte años ni miles de millones de dólares.

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Medios y entretenimiento

Las empresas de vídeo recopilan información de uso conforme a la legislación: qué gusta y qué se pasa por alto, para entender qué mantiene el interés. Recibes programas y vídeos que puedes disfrutar. Los anunciantes muestran propuestas relevantes y todos se benefician de recomendaciones menos molestas y más acertadas.

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Retail

Los comercios siguen la navegación, las compras y las redes sociales para crear perfiles muy precisos de preferencias. Así, las recomendaciones encajan mejor y dejan de ser aleatorias. La cadena de suministro también mejora: los artículos populares permanecen disponibles y los que no se venden no ocupan espacio inútilmente.

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Fabricación

Las máquinas avisan antes de averiarse. La IA observa sensores, escucha ruidos inusuales y detecta problemas visuales para anticipar fallos antes de que se pare la producción. El control de calidad identifica defectos en tiempo real y evita enviar productos que acabarían devueltos.

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Finanzas

Los bancos analizan hábitos de gasto, publicaciones sociales e historial crediticio para detectar fraude y evaluar préstamos. La atención con IA conoce tu cuenta y evita que repitas toda tu información al llamar. Disminuyen las estafas y las decisiones crediticias son menos arbitrarias.

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Comercio electrónico

Las tiendas digitales siguen clics, desplazamientos y compras para recomendar productos relevantes. Los sistemas de inventario anticipan la demanda y los bots de atención responden de forma útil según el historial de pedidos, evitando respuestas genéricas que no resuelven nada.

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Creamos agentes de IA con herramientas y frameworks de vanguardia

Framework de IA
Lenguaje de programación
Framework web
Plataforma de IA (MLaaS)
Modelos de IA generativa
Modelos de IA generativa
Modelos de IA generativa

Automatiza tareas complejas con IA multimodal.

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Dots

Nuestro proceso fluido de desarrollo de IA

01
Identificación del problema y recopilación de datos
Escuchamos qué está desgastando a tu equipo sin dar por supuesto que ya lo sabemos. Analizamos tus datos, incluidas hojas de cálculo complejas, bases poco claras y archivos dispersos en doce sistemas. Si los datos no permiten avanzar, te lo diremos con honestidad para no malgastar tiempo.
02
Selección de algoritmos y entrenamiento de modelos
Elegimos métodos de IA que funcionan para tus problemas concretos, más allá de las modas de Silicon Valley. Entrenamos con tus datos reales hasta que el sistema resuelva las particularidades cotidianas de tu negocio con estabilidad.
03
Testing
y validación
Intentamos provocar fallos antes de entregarte la IA. Introducimos datos de mala calidad y situaciones extremas y sometemos todo a pruebas exigentes para evitar sorpresas por casos límite imprevistos.
04
Planificación del despliegue e integración
Determinamos cómo integrar la nueva IA con tus sistemas sin causar interrupciones graves. Investigamos las partes no documentadas de tu stack tecnológico para comprender cómo funcionan.
05
Despliegue y supervisión del modelo
Lanzamos el sistema y lo supervisamos de cerca las primeras semanas. Si comete un error, estamos ahí para corregirlo antes de que lleguen quejas de usuarios o preguntas de la dirección.
06
Mantenimiento e iteración del modelo
Seguimos a tu lado tras la aprobación del proyecto. La IA necesita atención continua porque tu negocio cambia y plantea nuevos retos. La ajustamos y corregimos cuando es necesario.

Tu IA multimodal empieza aquí.
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¿Por qué 22soft?

Desarrollo para distintos sectores
Hemos creado IA multimodal para hospitales, fabricantes de automóviles y cadenas comerciales. Sabemos qué funciona en distintos entornos empresariales más allá de la teoría. Conocemos los retos sectoriales y probablemente hemos resuelto problemas similares.
Conocimiento profundo de IA
Trabajamos con IA multimodal desde antes de que se pusiera de moda. Comprendemos los detalles técnicos que determinan su éxito y distinguimos las nuevas funciones útiles de las demostraciones llamativas.
Preparados para innovar
Probamos nuevas tecnologías de IA continuamente para ahorrarte experimentos inciertos. Recibes innovaciones contrastadas que resuelven problemas reales y funcionan en producción.
Seguridad como prioridad
Incorporamos seguridad desde el primer día. Tus datos sensibles permanecen protegidos mediante cifrado y controles de acceso adecuados, porque ahorrar en seguridad no compensa el riesgo de un ataque.
Desarrollo rápido
Entregamos IA multimodal funcional con rapidez gracias a años de mejora del proceso de desarrollo. Obtienes resultados pronto, con calidad y estabilidad al utilizar el sistema.

Preguntas frecuentes

¿Qué es la IA multimodal?

La IA multimodal procesa y analiza texto, imágenes y audio para comprender la información de forma integral. Esta combinación mejora las predicciones y conclusiones y permite adaptarla a sectores como sanidad y entretenimiento.

¿Qué es un modelo generativo multimodal?

Un modelo generativo multimodal crea contenido combinando varios tipos de datos, como imágenes a partir de texto o texto a partir de imágenes. Combina capacidades generativas y entradas multimodales para producir resultados diversos.

¿Cómo se utiliza la IA multimodal en la IA generativa?

La IA multimodal integra texto e imágenes para crear contenido más rico y preciso. Por ejemplo, genera imágenes a partir de descripciones escritas o vídeos combinando imágenes y audio.

¿A qué se refiere la IA generativa multimodal?

Son sistemas que crean contenido nuevo combinando texto, imágenes o vídeo. Al comprender y utilizar distintas entradas, generan contenido más complejo y con más matices.

¿Qué diferencia hay entre IA multimodal e IA generativa?

La IA multimodal procesa y comprende distintos datos conjuntamente; la generativa crea contenido nuevo. Aunque la multimodal puede contribuir a la creación, su foco principal es analizar e integrar datos.

¿Puedo utilizar IA multimodal para crear contenido?

Sí, puede generar imágenes, vídeos o artículos combinando distintos datos. Automatiza la creación de contenido y ofrece una herramienta potente para profesionales del marketing y creadores.

¿Cómo se entrenan los modelos de IA multimodal?

Se entrenan con conjuntos de datos diversos para aprender las relaciones entre modalidades. Con técnicas de aprendizaje profundo, integran y procesan las entradas para generar resultados útiles y precisos.

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