Evaluación de necesidades y oportunidades:
Identificación de casos de uso para optimizar procesos y resolver problemas empresariales.

Evaluación de la madurez de la organización y desarrollo de una hoja de ruta personalizada.

Análisis de la infraestructura de datos existente.

Definición de la estrategia, alineada con los objetivos empresariales.

Identificación de riesgos y asesoramiento en la selección de tecnologías y herramientas.

Implementación de algoritmos:

Series temporales: pronóstico de demanda, detección de anomalías, evaluación de desempeño.
Audio: reconocimiento de voz, clasificación de audio, transcripción de voz a texto.
Imágenes: clasificación, detección de objetos, análisis y generación de imágenes.
Video: análisis y generación en tiempo real, seguimiento de objetos, descripción automática de escenas.

Implementación de pipelines:

Extracción, transformación y carga (ETL) de datos desde diversas fuentes.
Limpieza, preprocesamiento y transformación de datos para el entrenamiento de modelos.
Implementación de MLOps para la gestión del ciclo de vida del modelo.

Integración con sistemas existentes:

Creación de aplicaciones web y móviles con funcionalidades de IA/ML.
Integración de modelos de IA/ML en sistemas empresariales existentes (CRM, ERP, etc.).
Desarrollo de APIs para acceder a las funcionalidades de IA/ML.

Evaluación de desempeño de los modelos:

Seguimiento de los modelos en producción mediante índices de desempeño.
Detección y diagnóstico de problemas.

Soporte técnico para soluciones de IA/ML:

Resolución de problemas técnicos.
Soporte en la integración con sistemas existentes.
Administración y mantenimiento de la infraestructura de IA/ML.
Mantenimiento y actualización de modelos y aplicaciones: actualización de modelos con nuevos datos.
Actualización de aplicaciones con nuevas funcionalidades y mejoras.
Control de versiones de modelos y aplicaciones.

Talleres y cursos prácticos sobre el uso de las aplicaciones de IA/ML.

Desarrollo de materiales de formación personalizados para diferentes roles y niveles de conocimientos.

Formación en la interpretación de resultados y toma de decisiones basada en IA.

Capacitación en técnicas avanzadas de IA/ML y mejores prácticas.

Talleres de programación y desarrollo de proyectos prácticos.

Formación en MLOps y despliegue de modelos en producción.