Empresa de servicios de IA
LeverX ofrece experiencia en IA de principio a fin, guiándole desde la auditoría de datos y la consultoría hasta la implementación del ciclo completo y la integración en sus sistemas existentes.
LeverX es un integrador de sistemas global con más de 20 años de experiencia en soluciones de software empresarial. Nuestro equipo especializado en IA ayuda a las empresas a diseñar, construir y desplegar sistemas de inteligencia artificial prácticos que resuelven tareas operativas reales. Trabajamos con datos estructurados y no estructurados, entrenamos y optimizamos modelos e integramos la IA en plataformas ERP, CRM y analíticas.
Convirtamos su plan de IA en un sistema operativo
Todas las empresas hablan de IA. Pocas saben cómo ponerla en práctica. Los estudios de Amazon muestran que cinco empresas adoptan la IA cada minuto, pero no todas ellas verán un impacto empresarial medible. Muchas empiezan con un caso de uso prometedor y acaban con un prototipo que nunca sale del laboratorio. Otras luchan por alinear los objetivos de la IA con sus datos o procesos existentes.
LeverX ayuda a salvar esa distancia. Trabajamos con empresas que ya disponen de datos, sistemas y ambición, pero que necesitan asesoramiento o conocimientos técnicos para pasar de la idea a la producción. Nuestro equipo de IA conecta la ciencia de los datos con el software empresarial, garantizando que cada solución funcione de forma fiable en su entorno empresarial.
Retos típicos que ayudamos a resolver:
- Falta de experiencia interna para evaluar, entrenar y desplegar modelos de IA.
- Coste total de propiedad poco claro y costes operativos impredecibles para los modelos de IA.
- Incertidumbre sobre qué proceso empresarial ofrecerá el mayor rendimiento de la IA.
- Preocupación por el cumplimiento o la seguridad de los datos al implantar flujos de trabajo basados en IA.
- Grandes volúmenes de datos sin un plan claro de análisis o predicción.
- Sistemas heredados que bloquean la integración o automatización de la IA.
- Fuentes de datos fragmentadas que reducen la precisión de los modelos de aprendizaje automático.
- Proyectos piloto de IA que no logran superar la prueba de concepto.
Nuestros servicios integrales de IA
Consultoría de IA
IA Generativa
Desarrollo de agentes de IA
Desarrollo de asistentes de IA
Desarrollo de aplicaciones de IA
Implantación de soluciones de IA
Servicios SAP AI
SAP Business AI
SAP Joule
Jevgenijs Skorobogatovs
Socio cliente y Director de desarrollo de negocio
Cómo nuestros servicios de IA impulsan el éxito de su empresa
Decisiones basadas en datos
Procesos empresariales más rápidos
Mayor precisión en todas las operaciones
Uso más inteligente de los recursos
Crecimiento escalable
Mejora continua
Principales tecnologías de IA que utilizamos
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Modelos con los que trabajamos
SAP Business AI, GPT-4, Claude, Llama 3, PaLM-2, Stable Diffusion, DALL-E 2, Phi-2, Whisper, Google Gemini, Mistral, Bloom 560m, Banuba -
Marcos de IA y ML
SAP AI Core, TensorFlow, TensorFlow Lite, Detectron2, LangChain, Hugging Face, Core ML, ML Kit, Librosa, OpenCV, LlamaIndex, PyTorch -
Plataformas de datos
Databricks, Snowflake, ClickHouse, Apache Airflow, Kafka -
Servicios en la nube
AWS, Microsoft Azure, Google Cloud Platform -
Proveedores de incrustación
OpenAI, Vertex AI, incrustaciones de código abierto y propietarias
Nuestra hoja de ruta para la implantación de la IA
1. Descubrimiento y auditoría de datos
- Revisión del estado actual:
Analizar las fuentes de datos existentes, la calidad, los formatos y las prácticas de gobernanza. - Definición de objetivos: Identificar objetivos empresariales concretos que puedan alcanzarse mediante la IA; por ejemplo, previsión de la demanda o automatización de procesos.
- Comprobación de la viabilidad: Evaluar la infraestructura, las herramientas y las integraciones disponibles para definir los límites realistas del proyecto.
- Informe de preparación: Entregar un resumen de lo que se requiere para proceder, incluyendo la preparación de datos o los pasos de modernización del sistema.
2. Exploración y diseño de casos de uso
- Selección de casos de uso: Trabajar con las partes interesadas para priorizar los escenarios de IA por impacto y complejidad.
- Criterios de éxito: Definir indicadores clave de rendimiento claros y resultados mensurables esperados de cada caso de uso.
- Alineación tecnológica: Elegir marcos, lenguajes y entornos en la nube o locales adecuados.
- Asignación de recursos: Esbozar la composición del equipo, las funciones técnicas y las estimaciones iniciales de esfuerzo.
3. Validación de hipótesis y prueba de concepto (PdC)
- Creación de prototipos de modelos: Construir y entrenar versiones simplificadas de los modelos para confirmar los supuestos.
- Validación de datos: Comprobar la coherencia, el sesgo y el potencial predictivo de los datos.
- Pruebas de rendimiento: Evaluar la precisión, la latencia y el comportamiento de la integración en condiciones controladas.
- Perfeccionamiento: Ajustar los algoritmos o la arquitectura en función de los resultados de la PdC antes de ampliarla.
4. Diseño de la arquitectura y planificación de la integración
- Diseño del sistema: Definición de canalizaciones de datos, arquitectura de despliegue de modelos y capas de comunicación.
- Planificación de la integración: Establezca conexiones con ERP, CRM, análisis o API externas.
- Seguridad y conformidad: Planifique el acceso a los datos, el cifrado y los mecanismos de auditoría en consonancia con las políticas internas.
- Diseño de escalabilidad: Asegúrese de que la arquitectura soporta volúmenes de datos crecientes y la demanda de los usuarios.
5. Aplicación a gran escala
- Desarrollo y formación: Creación de modelos de producción y aplicaciones de apoyo.
- Integración: Conectar los componentes de IA con los sistemas de la empresa para su funcionamiento en tiempo real.
- Pruebas y validación: Realización de pruebas integrales de funcionalidad, rendimiento y precisión de los datos.
- Despliegue: Trasladar los sistemas de IA validados a la producción con supervisión.
6. Optimización y apoyo continuos
- Supervisión: Realice un seguimiento del comportamiento, la precisión y la desviación del modelo mediante paneles y alertas.
- Optimización: Vuelva a entrenar los modelos y ajuste los parámetros a medida que aparecen nuevos datos.
- Mantenimiento: Garantizar la fiabilidad de la integración y la estabilidad de la canalización de datos.
- Transferencia de conocimientos: Proporcionar documentación, formación y orientación operativa a los equipos internos.
Industrias a las que prestamos servicio
¿Por qué LeverX?
Experiencia comprobada
Expertos en la industria
Alianza con SAP
Calidad y seguridad
Inversión en innovación
Flexibilidad
Preguntas frecuentes
¿Cómo sé si mi empresa está preparada para la IA?
Empiece por sus datos. Si están estructurados, son accesibles y se utilizan de forma coherente, ya has recorrido la mitad del camino. La IA necesita datos fiables antes de poder producir resultados fiables. LeverX lleva a cabo una auditoría de preparación que muestra qué datos, infraestructuras o procesos necesitan ajustes antes de que comience la implantación.
¿Qué es lo que más hace fracasar los proyectos de IA empresarial?
¿Puede la IA trabajar eficazmente con sistemas SAP o ERP heredados?
¿Cómo podemos medir el ROI de las iniciativas de IA?
¿Es segura la IA generativa para los datos empresariales?
¿Necesito un equipo dedicado a la IA para mantener estas soluciones?
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