05Analytics
Alertas y detección de anomalías
Sistemas de alerta basados en reglas, heurísticas y métodos estadísticos para detectar desvíos relevantes.
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Decisiones que miran hacia adelante.
Modelos de Machine Learning para anticipar demanda, consumo e inventario y extrapolar tendencias.
EL DESAFÍOUn problema real.
Un problema real.
Una solución con criterio.
Decidir únicamente con información histórica limita la capacidad de anticipación. A la vez, una predicción sin contexto de negocio ni validación puede dar una falsa sensación de certeza.
CÓMO LO ABORDAMOSDiseñado para
Diseñado para
tu operación.
Definimos la decisión que el modelo debe apoyar, revisamos la calidad y disponibilidad de los datos y comparamos los resultados con una referencia simple. Evaluamos el error en periodos adecuados y mostramos las limitaciones de la predicción.
APLICACIONESDónde puede
Dónde puede
aportar valor.
- Predicción de demanda y consumo.
- Planificación de inventario.
- Extrapolación de tendencias para decisiones operativas.
ENTREGABLES SEGÚN EL ALCANCE ACORDADOQué construimos
Qué construimos
con tu equipo.
- Diagnóstico de datos y factibilidad.
- Modelo validado con métricas acordadas.
- Predicciones integradas al proceso de decisión.
VALOR MEDIBLEEl resultado también
El resultado también
se diseña.
Error de predicción, mejora frente a la referencia y efecto en la decisión operativa.
Definimos los indicadores y la referencia antes de implementar, para evaluar la mejora con evidencia del proceso.
TECNOLOGÍAS Y PRÁCTICASMachine LearningDatabricks (abre en otra pestaña)Modelos estadísticos
Seleccionamos las herramientas según tus necesidades, integraciones y presupuesto.
TECNOLOGÍA CON CRITERIO
Herramientas según tu caso.
COMPLIANCE Y NORMATIVAS
Confianza para construir con IA.
En Gaussian estamos formalizados y cumplimos con GDPR, EU AI Act y ENS.
Nos encontramos en proceso de cumplimiento de SOC 2 Tipo II e ISO/IEC 27001.
GDPREU AIACTENSSOC 2TYPE II27001ISO/IEC
RESPUESTAS CLARASAntes de dar
Antes de dar
el próximo paso.
Lo que conviene saber para comenzar.
¿Cuántos datos se necesitan para predecir?
Depende de la frecuencia, la estacionalidad y la variabilidad del fenómeno. La evaluación inicial permite determinar si los datos disponibles son suficientes y qué límites tendrá el modelo.
¿Por dónde empezamos un proyecto de IA?
Con una conversación sobre el proceso que querés mejorar, los datos disponibles y la decisión o tarea que necesitás resolver. A partir de ese diagnóstico definimos un caso de uso, criterios de éxito y un alcance concreto.
¿Cómo se maneja la información de la empresa?
Definimos qué información puede utilizarse, quién puede acceder y qué condiciones aplican a las plataformas seleccionadas. En agentes y workflows, los permisos y las validaciones forman parte del diseño.
¿Cuánto cuesta y cuánto demora un proyecto?
Depende del alcance, las integraciones y la preparación de los datos. Después del relevamiento proponemos etapas, entregables y costos; también consideramos el consumo recurrente de los modelos y la infraestructura.
EMPECEMOS POR TU DESAFÍOTu próximo salto
Conversemos por WhatsAppTu próximo salto
empieza con una conversación.
Contanos qué querés mejorar. Evaluemos dónde la IA puede aportar valor.