Ingeniería de Inteligencia

GenAI

Logra identificar casos de uso viables, perfeccionar modelos de IA generativa y crear aplicaciones de nivel de producción que tengan un impacto empresarial significativo. Aprovecha nuestro conjunto de aceleradores para la implementación de soluciones de IA a nivel empresarial.

Ingeniería de datos

Conecta los datos para mejorar la inteligencia. GlobalLogic ofrece experiencia sólida en la arquitectura e ingeniería de plataformas de datos a escala empresarial, manteniéndose al tanto de los enfoques y tecnologías innovadoras.

Analítica

Transforma datos crudos en información valiosa para mejorar la toma de decisiones inmediatas y la planificación estratégica a futuro. Impulsa la inteligencia con un espectro completo de análisis: descriptivo, diagnóstico, predictivo, prescriptivo y generativo.

Ingeniería de contenido

Algunas de las organizaciones más grandes e innovadoras del mundo confían en nosotros para la alineación de modelos. Aprovecha nuestros calificados procesos de intervención humana para respaldar la implementación de LLMs y aplicaciones impulsadas por LLMs.

MLOps

Combinando nuestra profunda experiencia técnica e industrial, ayudamos a las organizaciones a establecer y mantener procesos claros para el uso de soluciones de IA/ML. Somos agnósticos en cuanto a plataformas y hemos demostrado nuestra capacidad para entregar múltiples casos de uso.

Cyberseguridad

GlobalLogic dispone de una práctica exclusiva con experiencia y conocimiento en ciberseguridad y criptografía. Utilizamos estas fortalezas en la entrega de todas las capacidades de Ingeniería de Inteligencia, que abarcan la implementación de seguridad para IA e IA para seguridad.

Gobernanza de IA

Ya sea la construcción de una plataforma de datos, preparación de datos para IA o implementación de aplicaciones de GenAI, es imprescindible asegurar la gestión, protección y optimización correctas de su información. GlobalLogic te puede brindar apoyo.

Analítica predictiva

• Integración de grandes conjuntos de datos estructurados y no estructurados
• Correlaciones y dependencias multivariables validadas mediante análisis de escenarios
• Reconocimiento de patrones y detección de anomalías
• Análisis de probabilidad, predicción y pronóstico

Toma de decisiones

• Generación de escenarios hipotéticos y posibles soluciones creativas
• Simulación y análisis de escenarios con datos históricos o sintéticos
• Alertas y recomendaciones a partir de datos en tiempo real
• Optimización de resultados en diferentes escenarios y criterios de éxito

Gestión de conocimiento

• Extracción de conocimiento de grandes conjuntos de datos no estructurados
• Búsqueda inteligente basada en detección de intención, contexto, correlación y recomendaciones
• Resumen y síntesis de conocimiento
• Curación de conocimiento agentiva proactiva

Generación de contenido

• Generación aumentada por recuperación para mayor relevancia
• Edición de lenguaje natural para estilo y volumen
• Visualización de datos (tablas, gráficos, diagramas)
• Diseño de documentos, ilustraciones, diseño gráfico
• Ideación creativa y refinamiento iterativo

Percepción sensorial

• Ingesta y generación de datos de audio, video y sensores
• Mejora y normalización de calidad
• Segmentación y extracción de características
• Reconocimiento y clasificación de objetos
• Seguimiento de objetos en entradas grabadas o en tiempo real

Interfaces Multimodales Humano-Máquina (IHM)

• Reconocimiento de texto/voz/imagen para extraer información
• Generación de texto/voz/imagen para presentar información
• Integración de múltiples modalidades de entrada en una estructura de conocimiento unificado
• Análisis de sentimiento basado en señales visuales y auditivas indirectas

Análisis de contenido

• Procesamiento del lenguaje natural para significado, contexto y relevancia
• Análisis de ánimo e intención
• Clasificación para temas y atributos
• Optimización de contenido duplicado y superpuesto
• Detección y corrección de errores

Generación de data sintética

• Generación de datos numéricos y contenido legible por humanos
• Aplicación de transformaciones a datos existentes para mejorar la variabilidad
• Comparación de datos sintéticos y del mundo real para asegurar el realismo
• Generación de anomalías para asegurar la cobertura de casos raros