Apps de Inteligencia Artificial.

Basadas en Deep Learning y Machine Learning.

La GenAi es la SOLUCIÓN A los PROBLEMAS que hoy no tienes.
EMPECEMOS HOY.

Carles Martínez
CAIO-Founder ProponAi

Desarrollamos tu propia IA LOCAL

Trabaja con la IA sin compartir información.

Programas de IA para empresas.

Microempresa

PYME

Big Player

Procesos IA para empresas.

Analiza

Testea

Valida

Ejecuta

Auditoria del dato.

Identifica

Estructura

Entrena

Interactúa

¿Por qué no trabajar con todas las Apps de IA Generativa en una misma plataforma?

Aythen es tu solución

01

Formación en IA.

Planes de formación personalizados según tus necesidades y objetivos.

Entornos de IA LOCAL para empresas.

Conectado a cualquier ERP/CRM o software de gestión.

Mantenimiento.

Nuestro equipo de mantenimiento garantizará el funcionamiento perfecto con soporte continuo.

Actualizaciones.

A medida que va pasando el tiempo, se identifican nuevas funcionalidades y necesidades de tu IA LOCAL.

Nuestra zona de confort.

Entornos de IA LOCAL basados en Deep Learning y Machine Learning que podemos desarrollar para ti.

Caso de éxito

Solución IA Visión por computación para la minería.

PROCESO HABITUAL

Antes de empezar con las excavaciones, se deben realizar diferentes perforaciones de testeo hasta llegar a la capa donde se encuentra el mineral a extraer.

PROBLEMÁTICA

EL RESULTADO DE LAS MUESTRAS de perforación NO SE CORRESPONDEN CON LA REALIDAD, los diferentes tipos de materiales afectan la operación y los costes de perforación.

SOLUCIÓN IA

Diseñar una IA con Visión computacional para IDENTIFICAR el tipo de TERRENO y macizo rocoso que localice los DEPÓSITOS DE MINERALES la estimación cantidad de material.

RETORNO

MAYOR RENDIMIENTO Y EFECTIVIDAD de la planta, AHORRO considerable RECURSOS E INFRAESTRUCTURA.

IMPACTO

9 / 10

05

Caso de éxito

Localización de zonas de extracción de mineral desde cualquier dispositivo con cámara.

PROCESO HABITUAL

No se sabe con exactitud dónde se encuentra el material a extraer y tampoco qué extensión tiene.

PROBLEMÁTICA

Se destina MUCHO TIEMPO Y RECURSOS A PROSPECCIONES y muchas veces SIN OBTENER RESULTADOS satisfactorios.

SOLUCIÓN IA

Diseñar una IA con Vision computacional para IDENTIFICAR el tipo de TERRENO Y macizo rocoso e identifique los DEPÓSITOS DE MINERALES, la estimación CANTIDAD DE MATERIAL Y SU LOCALIZACIÓN.

RETORNO

MAYOR RENDIMIENTO Y EFECTIVIDAD de la planta, AHORRO considerable RECURSOS E INFRAESTRUCTURA.

IMPACTO

10 / 10

Caso de éxito

Optimización de rutas y costes en tiempo real sobre la explotación

PROCESO HABITUAL

Análisis Manual y visual para el mantenimiento, control y seguridad de equipos mineros, EJ: camiones (CAEX) que transportan el material desde la zona de extracción.

PROBLEMÁTICA

PÉRDIDA DE RENTABILIDAD en la planta, ya que por desvíos y detenciones. ERRORES HUMANOS en validaciones y auditoría. Largo tiempo en identificación y análisis del estado de la operación minera.

SOLUCIÓN IA

Uso drones, OPTIMIZAR las RUTAS, análisis de KPIs, identificación de zonas seguras y riesgos potenciales en tiempo real, realizar un CÁLCULO SOBRE LOS COSTES REALES y auditoría.

RETORNO

REDUCCIÓN considerable sobre el consumo DE GAS- OIL  y optimización del tiempo. OPTIMIZACIÓN de la auditoría y RH. VISUAL de la operación COMPLETO Y EN VIVO.

IMPACTO

10/ 10

Automatización de planos técnicos en AutoCAD con IA

Nuestro cliente, nos pide una solución basada en IA para reducir de manera significativa los tiempos de desarrollo técnico y la posterior ejecución de la propuesta para el cliente.

Promedio de desarrollo ANTES DE incorporar LA IA 3 DÍAS.

Promedio de desarrollo DESPUÉS DE incorporar LA IA 7 MINUTOS.

02
Descubre dónde aplicar soluciones IA en tu área de trabajo.
Si no encuentras el tuyo, escríbenos y te enviaremos dónde y cómo aplicar la IA en tu campo.
Lleva tu I+D a la vanguardia con soluciones IA.
Revoluciona la experiencia de compra.
Adelántate a las tendencias del mercado con análisis precisos.
Eleva el rendimiento deportivo con análisis y entrenamiento basados en IA.
Innova en biotecnología y farmacéutica con soluciones de IA.
Automatiza y mejora procesos de RRHH como reclutamiento y evaluaciones.
Utiliza IA para análisis legal, cumplimiento normativo, resumen de documentación extensa, redacción de contratos y automatización en procesos repetitivos.
Implementamos tecnologías de IA para optimizar la producción agrícola y alimentaria.
Desarrollamos modelos de predicción, incorporando algoritmos y entrenando a la IA.
Integramos IA a dispositivos de Internet de las Cosas para su análisis en tiempo real.
Desarrollamos soluciones personalizadas de aprendizaje y gestión educativa incorporando la gamificación.

Proceso natural para la adopción de un entorno IA LOCAL

04

Las 18 claves de ProponAI para desarrollar una IA

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La gran pregunta

¿Qué es la IA?

En su forma más simple, la IA es una rama de la informática que tiene como objetivo crear máquinas capaces de comportarse de forma inteligente. Esto incluye aprender de las experiencias, resolver problemas y tomar decisiones basadas en la información que tienen.

Tipos de IA

Basada en reglas o sistemas expertos

Este tipo de IA opera bajo un conjunto predefinido y limitado de reglas. Se basa en lógicas “si-esto-entonces-aquello” para imitar el razonamiento humano en un campo específico.

Ejemplo de uso : Sistemas de diagnóstico médico que utilizan conocimiento codificado para emular la toma de decisiones de un médico especialista.

Campos de aplicación : Asistencia médica, monitoreo de sistemas industriales, asesoramiento legal básico, sistemas de ayuda a la decisión en negocios.

Machine Learning

Esta IA aprende y mejora a partir de la experiencia sin ser programada específicamente. Utiliza algoritmos para analizar y aprender de los datos.

Ejemplo de uso : Algoritmos que personalizan las recomendaciones de productos en sitios web de comercio electrónico basadas en el historial de compras y navegación del usuario.

Campos de aplicación : Sistemas de recomendación, publicidad personalizada, análisis de datos en finanzas, detección de fraudes.

Deep Learning

Es una subcategoría del Machine Learning que utiliza redes neuronales profundas para analizar patrones en grandes conjuntos de datos.

Ejemplo de uso : Reconocimiento facial en teléfonos inteligentes y sistemas de seguridad, asistentes virtuales como Siri y Alexa que procesan el lenguaje natural.

Campos de aplicación : Reconocimiento de voz e imagen, procesamiento del lenguaje natural, diagnóstico médico avanzado, vehículos autónomos.

Cognitiva

Es un tipo avanzado de IA que intenta imitar el razonamiento humano más allá de las tareas específicas, incorporando aspectos como la comprensión contextual y la toma de decisiones complejas.

Ejemplo de uso : Chatbots avanzados en atención al cliente que pueden entender y responder a consultas complejas, sistemas de soporte a la decisión en empresas.

Campos de aplicación : Servicio al cliente, gestión empresarial, análisis de sentimientos, sistemas de soporte a la toma de decisiones.

Reconocimiento, clasificación y gestión de imágenes

La Inteligencia Artificial (IA) utilizada para el reconocimiento y gestión de imágenes se refiere al uso de algoritmos y modelos de IA que pueden procesar, analizar e interpretar imágenes visuales. Estos sistemas de IA se entrenan típicamente con grandes cantidades de datos de imágenes para aprender a identificar patrones, objetos, rostros, escenas y otros elementos visuales.

Ejemplo de uso : Reconocimiento facial / diagnóstico médico / Inspección manufactura / agricultura / vehícilos autónomos…

Campos de aplicación : Salud / agricultura / sanidad / retail / automoción.

Cada uno de estos tipos de IA tiene sus propias fortalezas y se adapta mejor a diferentes aplicaciones. Desde realizar tareas específicas basadas en un conjunto de reglas hasta aprender de grandes cantidades de datos y tomar decisiones complejas, la IA está transformando una amplia gama de industrias y sectores. A medida que la tecnología avanza, estas categorías de IA continuarán evolucionando y encontrando nuevas aplicaciones, impulsando aún más la innovación en múltiples campos.