Innovadores en inteligencia artificial.

Queremos incorporar las tecnologías más innovadoras a nuestras soluciones de Inteligencia Artificial, por ese motivo nuestra máxima es investigar y experimentar constantemente.

En WebTools aportamos soluciones de inteligencia artificial para empresas y negocios.

¿Por qué elegirnos?

  • Equipo de trabajo
  • Metodología de trabajo
  • Responsabilidad con el cliente

Somos un equipo de personas con más de de 20 años de experiencia en el sector de la informática y las nuevas tecnologías. En todo este tiempo hemos aprendido que lo más importante es tener equipos de trabajo comprometidos con los objetivos marcados y con vocación por superar las expectativas de nuestros clientes.

Aplicamos a todos nuestros proyectos metodologías Agile y Scrum, de esta manera podemos permitirnos entregar productos de calidad con los costes y tiempos definidos. Este sistema aumenta la satisfacción de nuestros clientes haciéndolos más participe del desarrollo y nos anticipamos a posibles desviaciones.

Nuestra mayor satisfacción es cumplir con los objetivos de cada uno de nuestros clientes y para ello ponemos todos nuestros recursos a trabajar en ello. Escuchamos las necesidades, valoramos las alternativas y estudiamos cada punto necesario para el buen desarrollo de los proyectos.

Analisis de datos

Machine Learning

¿Como funciona la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial funciona combinando grandes cantidades de datos con procesamiento rápido e iterativo y algoritmos inteligentes, permitiendo al software aprender automáticamente de patrones o características en los datos.

La inteligencia artificial es un vasto campo de estudio que incluye muchas teorías, métodos y tecnologías, además de los siguientes subcampos principales:

  • El aprendizaje basado en máquina automatiza la construcción de modelos analíticos. Emplea métodos de redes neurales, estadística, investigación de operaciones y física para hallar insights ocultos en datos sin ser programada de manera explícita para que sepa dónde buscar o qué conclusiones sacar.
    Una red neural es un tipo de aprendizaje basado en máquina que se compone de unidades interconectadas (como neuronas) que procesa información respondiendo a entradas externas, transmitiendo información entre cada unidad. El proceso requiere múltiples pases en los datos para hallar conexiones y obtener significado de datos no definidos.
  • El aprendizaje a fondo utiliza enormes redes neurales con muchas capas de unidades de procesamiento, aprovechando avances en el poder de cómputo y técnicas de entrenamiento mejoradas para aprender patrones complejos en grandes cantidades de datos. Algunas aplicaciones comunes incluyen reconocimiento de imágenes y del habla.
    El cómputo cognitivo es un subcampo de la inteligencia artificial que busca una interacción de tipo humano con las máquinas. Utilizando la inteligencia artificial y el cómputo cognitivo, el objetivo final es que una máquina simule procesos humanos a través de la capacidad de interpretar imágenes y el habla – y luego hable de forma coherente como respuesta.
    La visión de la computadora se sustenta en el reconocimiento de patrones y en el aprendizaje a fondo para reconocer lo que hay en una imagen o video. Cuando las máquinas pueden procesar, analizar y entender imágenes, pueden capturar imágenes o videos en tiempo real e interpretar sus alrededores.
  • El procesamiento del lenguaje natural (NLP, por sus siglas en inglés) es la capacidad de las computadoras de analizar, entender y generar lenguaje humano, incluyendo el habla. La etapa siguiente de NLP es la interacción en lenguaje natural, que permite a los humanos comunicarse con las computadoras utilizando lenguaje normal de todos los días para realizar tareas.

Además, varias tecnologías habilitan y dan soporte a la inteligencia artificial:

  • Las unidades de procesamiento gráfico son fundamentales para la inteligencia artificial porque aportan gran poder de cómputo requerido para el procesamiento iterativo. Entrenar redes neurales requiere big data, además de poder de cómputo.

  • Internet de las Cosas genera cantidades masivas de datos de dispositivos conectados, la mayoría de ellos no analizados. La automatización de modelos con inteligencia artificial nos permite usar una mayor parte de ellos.

  • Se están desarrollando algoritmos avanzados y se combinan en nuevas formas para analizar más datos con mayor rapidez y en múltiples niveles. Este procesamiento inteligente es clave para identificar y anticipar eventos poco comunes, entender sistemas complejos y optimizar escenarios únicos.

  • Las APIs, o interfaces de procesamiento de aplicaciones (por sus siglas en inglés), son paquetes portátiles de código que hacen posible agregar funcionalidad IA a productos y paquetes de software existentes. Pueden agregar capacidades de reconocimiento de imágenes a sistemas de seguridad domésticos y capacidades de preguntas y respuestas que describen datos, crear subtítulos y encabezados, o bien invocar patrones e insights interesantes en los datos.

  • En resumen, el objetivo de la inteligencia artificial consiste en proveer software que pueda razonar lo que recibe y explicar lo que produce como resultado. La inteligencia artificial proporcionará interacciones similares a las humanas con software y ofrecerá soporte a decisiones para tareas específicas, pero no es sustituto de los humanos – y no lo será en el futuro cercano.

¿Como se utiliza la inteligencia artificial?

Toda industria tiene una alta demanda de recursos de inteligencia artificial – en especial sistemas de respuesta a preguntas que se puedan utilizar para asistencia legal, búsquedas de pacientes, notificación de riesgo e investigación médica. Otros usos de la inteligencia artificial incluyen:

  • Atención a la salud
    Las aplicaciones de IA pueden proporcionar lecturas personalizadas de medicina y rayos X. Los asistentes personales de atención a la salud pueden actuar como asesores, recordándole tomar sus pastillas, hacer ejercicio o comer más sano.

  • Retail
    La inteligencia artificial proporciona recursos para compras virtuales que ofrecen recomendaciones personalizadas y analizan opciones de compra con el consumidor. Las tecnologías de gestión de inventario y disposición de sitios también se verán mejoradas con la inteligencia artificial.

  • Manufactura
    La inteligencia artificial puede analizar datos de IoT de fábrica cuando éstos se transmiten por streaming desde equipo conectado para pronosticar carga y demanda esperadas utilizando redes recurrentes, un tipo específico de red de aprendizaje a fondo que se utiliza con datos en secuencia.

  • Deportes
    La inteligencia artificial se utiliza para capturar imágenes de juegos y proporcionar a los entrenadores reportes de cómo organizar mejor el juego, incluyendo posiciones y estrategia optimizadas en el campo.

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