Scalian, un grupo de especialistas
Scalian AI Consulting

AI Consulting

La accesibilidad de la Inteligencia Artificial no debe ocultar el verdadero desafío de cualquier proyecto tecnológico:
transformar los usos para lo mejor.

La tecnología sólo tiene una misión: ofrecer un valor comercial que resista la prueba del tiempo y la urgencia de la vida cotidiana. La inteligencia artificial no es la excepción a la regla, y detrás de la locura mediática, es el único punto de referencia que es creíble.

Sin embargo, la evidencia se detiene allí y deja a muchos actores en medio del cauce. Descubra cómo nos proponemos ayudarle a seguir adelante.

4 instrumentos para avanzar
A través de nuestra oferta de asesoramiento, formación e implementación, proponemos 4 acciones para aprovechar lo que la Inteligencia Artificial tiene para ofrecerle a lo largo de su proyecto de transformación.

Poner la Inteligencia Artificial al servicio de sus negocios

Embarcar e inspirar
(Re)-movilice sus equipos alrededor de su proyecto de transformación y dé un paso adelante para ver más claramente.

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Apuntar y priorizar
Dada la importancia de la tarea, trazaremos juntos una mapa de ruta que aborde los temas en el orden correcto.

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Auditar y realizar
¿Listo para empezar? Aproveche los conocimientos de nuestros expertos o confíeles todos o parte de sus desarrollos.

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Operar y adoptar
Los proyectos de Machine Learning suelen carecer de operatividad.

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Embarcar e Inspirar

El desarrollo del pensamiento creativo en torno a la inteligencia artificial requiere una amplia brecha entre la comprensión del funcionamiento de la tecnología y una visión general de sus aplicaciones.

¿Por qué es tan difícil?
Pensar en la tecnología nunca es un ejercicio fácil. Con la inteligencia artificial, además de las dificultades habituales, a menudo añadimos:

  • La orden de transformar todo: No saber por dónde empezar
  • Concepto abstracto: baja movilización o desinterés de las profesiones
  • Concepto difuso: dificultad para desplegar el pensamiento creativo sobre la IA
  • Escaso feedback: evaluación insuficiente del esfuerzo
  •  …

Difícilmente aprehensible, la inteligencia artificial es puede tener un efecto desmotivador. Esto es el primer obstáculo que debe ser eliminar.

Para ver más claramente
Frente al fascinante y confuso paisaje de la inteligencia artificial, le sugerimos que vea más claramente:

  • Conferencia de extensión personalizable. Ideal para movilizar a sus equipos
  • Nuestros itinerarios de formativos que trazan el mapa de los casos de uso en la producción
  • Nuestros talleres de ideación diseñados para identificar el potencial de la IA en su perímetro

Apuntar y priorizar

El potencial de la inteligencia artificial es tan vasto que a veces es difícil saber por dónde empezar, por dónde ir primero.

Construir la hoja de ruta juntos
La priorización de los temas requiere dos análisis complementarios: el análisis de valor, por un lado, y el análisis de esfuerzo, por otro.

El análisis de valor permite identificar lo que la inteligencia artificial es capaz de traer a cada caso de uso. Ya sea que se trate de una reducción de tiempo, de esfuerzo, de costos, de riesgos, de una ganancia de calidad, de información o de escalamiento, se trata de identificar las principales herramientas de creación de valor. Nuestros expertos están aquí para ayudarle a identificarlos.

El análisis de esfuerzo consiste en confrontar las ideas de los proyectos con las dificultades y desafíos que se presentan. ¿Cuántos datos se pueden recopilar en un plazo determinado? ¿Cuál es el nivel de fiabilidad? Todas estas son preguntas que nos permiten anticipar los puntos duros del proyecto y hacer una estimación inicial de la carga que se espera.

La cartografía de los casos de uso en estos dos ejes permite entonces identificar muy rápidamente el procedimiento a seguir, los sujetos a comenzar, los que hay que descartar, los que hay que reservar para más tarde.

Auditar y Realizar

La realización de proyectos de inteligencia artificial requiere un equipo de expertos cualificados: desde el científico de datos hasta el ingeniero de Machine Learning,
cada uno aporta una visión única para el éxito de su proyecto.

Un equipo de especialistas
La democratización de la inteligencia artificial no debe ocultar la dificultad de este tipo de proyectos y el espectro de habilidades necesarias para llevarlos a cabo.

Más allá de las cuestiones habituales de ingeniería de programas informáticos, es necesario garantizar la gestión adecuada de los datos ( gobernanza, versionado, procesamiento y almacenamiento a escala), la trazabilidad y la reproducibilidad del diseño experimental, y el despliegue y la gestión de modelos capaces de garantizar un nivel de servicio apropiado. Todo esto sin dejar de centrarse en el valor de uso del sistema en desarrollo.

Ya sea en la empresa o a través de un subcontratista, confíe estos temas a un equipo de especialistas que podrán interactuar con sus equipos empresariales para pasar de la idea a la solución, sin ningún problema. Los equipos de SCALIAN AI Consulting han estado llevando a cabo este tipo de proyectos diariamente desde 2015.

Operar y Adoptar

El eslabón perdido entre la Prueba de Conceptos y la creación de valor: la operacionalización y el funcionamiento de los servicios de predicción.

Las Pruebas de Conceptos y la creación de valor: la puesta en marcha y el funcionamiento de los servicios de predicción
Los proyectos de Machine Learning suelen carecer de operatividad. El modelo está listo, funciona y su rendimiento ha sido validado. Pero el siguiente paso, desplegar el servicio y hacerlo accesible a los usuarios finales, requiere nuevos conocimientos.

Una buena práctica es integrar estas consideraciones desde el inicio del proyecto. Por lo general, nuestro objetivo es desplegar un modelo después del primer sprint. Las siguientes iteraciones mejoran el rendimiento de este modelo, pero el despliegue ya no es un tema.

Nunca es demasiado tarde para abordar el asunto y también podemos ayudarle a poner en funcionamiento un modelo existente.

¿Desea saber más?

Mathieu Damour

Mathieu Damour