Intelligent technologyfor the digital world.
Utilizamos el potencial ilimitado de la IA para crear la tecnología del próximo siglo; con el objetivo de resolver las necesidades de los negocios digitales, aplicando una inteligencia de software pionera.

Ecosistema Big Data
Combinamos la potencia del Big Data con las capacidades de análisis y visualización que ofrecen las herramientas actuales.
Análisis Cognitivo
Agentes virtuales multiplataforma capaces de interpretar el lenguaje humano y responder entablando una conversación.
Machine Learning
Sistemas que identifican patrones complejos a partir de incalculables volúmenes de datos, siendo capaces de predecir escenarios de forma fiable.
01. Ecosistema Big Data
Big Data Architecture
Arquitectura propia de Big Data, orquestada con capas centradas en los datos: transformación de datos, almacenamiento y procesamiento, exploración y administración, y servicios de datos a través de APIs.
Data Science
Implica metodologías, procesos y sistemas para extraer el conocimiento y la comprensión de los datos en sus diferentes formas, ya sean estructuradas o no estructuradas, y de múltiples fuentes.
Predictive Models
Análisis avanzado que utiliza datos nuevos e históricos para predecir la actividad, el comportamiento y las tendencias futuras. Aplicación del lenguaje de marcado de modelos predictivos (PML) y uso de interfaces de programación de aplicaciones.
Data Analytics
Servicios de recopilación de datos, integración y visualización, soluciones de análisis empresarial, redes sociales y difusión digital, análisis de políticas y soporte de decisiones, y evaluación de calidad de datos.
02. Análisis Cognitivo
Artificial Vision
Captura y análisis de la información visual con una eficiencia y precisión muy superiores al ojo humano, que incluyen desde la identificación de firmas hasta el análisis de imágenes médicas.
Natural Language Processing
Comprender el significado real de cualquier consulta que se ejecute (semántica). A través de la lingüística computacional, las computadoras pueden descifrar el lenguaje humano, pudiendo imitar una conversación.
Cognitive Computing
Utiliza muchos de los mismos fundamentos que la IA, como ML, ANNs, NLP y análisis de sentimientos, para seguir los procesos de resolución de problemas de los humanos. Sistemas que aprenden a escala, razonan con propósito e interactúan con ellos.
Artificial Neural Networks
Basadas en una colección de unidades conectadas o nodos denominados neuronas artificiales, las ANN o redes neuronales artificiales son sistemas informáticos que aprenden progresivamente al considerar ejemplos, generalmente sin programación específica de tareas.
03. Machine Learning
Unsupervised Learning
Reducción dimensional (incluyendo compresión significativa, descubrimiento de estructuras y visualización de Big Data) y agrupación en clústeres (segmentación de clientes, MKT dirigido y sistemas de recomendación).
Reinforcement Learning
Enfocado en decisiones en tiempo real, navegación con robots, Inteligencia Artificial en gamificación, adquisición de habilidades y tareas de aprendizaje. Método de prueba y error para descubrir las mejores acciones recompensadas.
Supervised Learning
Basado en patrones de construcción, incluida la Clasificación (retención de clientes, detección de fraudes, diagnósticos) y Regresión (previsión de marketing y ventas, previsiones de estimación y crecimiento).