En todas las infraestructuras digitales modernas (y en la mayoría de las más antiguas) se generan continuamente grandes cantidades de datos que, sin embargo, están fragmentados y no son homogéneos. La información esencial contenida en estos datos no puede aprovecharse de forma óptima debido a su distribución y falta de uniformidad. comlet le ayuda a sacar a la luz su tesoro de datos y a hacerlo aprovechable.
La aplicación de los métodos de la IA en la práctica es tan compleja como sus múltiples ámbitos de aplicación. Las estrategias de datos, que deben constituir la base de toda estrategia de IA, a menudo no están plenamente desarrolladas, pues los entornos heterogéneos, frecuentemente con dispositivos existentes, proporcionan información inconsistente. En consecuencia, las expectativas sobre la IA son extremadamente altas o las preocupaciones son fuertes, y faltan estimaciones realistas. Todas las partes interesadas deben colaborar codo con codo en el desarrollo de una estrategia de IA para poder superar los problemas habituales:
POR CIERTO: La inteligencia artificial (IA) consiste en la aplicación de procesos de toma de decisiones y pensamiento similares a los humanos, mientras que el aprendizaje automático (ML) describe métodos que pueden derivar de forma independiente en modelos a partir de datos y, por tanto, aprender de la información. Por tanto, el ML es de facto un subconjunto de la IA.
Los datos se almacenan a menudo en diferentes formatos, bases de datos y, como ocurre por ejemplo en el ámbito de los dispositivos integrados o de IoT, en diferentes dispositivos. Por tanto, el primer paso es recopilar y agregar todos los datos relevantes.
Unificación del formato de los datos y limpieza de los artefactos para permitir su procesamiento. De este modo se optimiza el potencial de uso de los datos.
La preparación y visualización de los datos permiten a los usuarios sacar conclusiones sobre correlaciones. El contenido informativo de los datos se presenta de la mejor manera posible.
Los potentes algoritmos permiten automatizar la toma de decisiones y prometen un alto rendimiento. Aquí, el contenido informativo de los datos se utiliza automáticamente para aumentar la eficiencia de sus procesos.
Como proveedor de servicios con más de 20 años de experiencia en el campo del desarrollo de software integrado, le ofrecemos la creación de una estrategia de datos en entornos heterogéneos. Esto implica identificar las fuentes de datos, definir los tipos de datos y, por último, agregar y visualizar los datos. De este modo se obtiene un valor añadido ya en el registro estandarizado y claro de todos los datos relevantes para su aplicación.
Ya sea para la clasificación, la optimización de procesos, la toma de decisiones en sistemas dinámicos o como sistema de recomendación, le ayudamos a seleccionar las aplicaciones de IA adecuadas para su caso concreto. Creación, optimización y uso del modelo de IA de un único proveedor.
La recopilación de datos y la generación de modelos de IA pueden trasladarse fácilmente a entornos en la nube. La arquitectura centralizada simplifica la recopilación de datos y unifica el modelado de la IA. El resultado son flujos de trabajo más sencillos y soluciones más eficientes. Le ayudamos con la migración y el tratamiento de los datos en soluciones en la nube.
Ya sea la IA federada, en la que se generan modelos parciales en distintos dispositivos, o el despliegue de modelos generados de forma centralizada en sistemas integrados, con nuestra experiencia le ayudamos a seleccionar las herramientas adecuadas, especialmente en el área de los sistemas integrados y el IoT.