«Para utilizar la IA de forma significativa y rentable para nuestros clientes, se necesitan los conocimientos técnicos de IA y una comprensión de los sistemas y plantas altamente complejos que deben optimizarse. Además, es necesario el pensamiento empresarial necesario para garantizar que las aplicaciones de IA aporten un valor real.»

Dr. Marc Großerüschkamp
Consultor principal y responsable del INVENSITY Technology Hub

Inteligencia Artificial

Junto con usted, identificamos los casos de uso específicos de la IA, cuantificamos sus beneficios y demostramos su viabilidad.

Con su experiencia de larga data en el campo de la «Inteligencia Artificial», INVENSITY ofrece a las medianas empresas una oferta rentable y a medida para el uso de la IA en el funcionamiento de sistemas y máquinas, así como en la producción.

Como empresa en la interfaz entre la ingeniería y la tecnología de la información, comprendemos en detalle los sistemas físicos complejos y sus datos con nuestros más de 200 empleados.

Disponemos de los conocimientos de ciencia de datos necesarios para identificar aplicaciones de aprendizaje automático adecuadas y evaluarlas junto con nuestros clientes.

INVENSITY es parte del proyecto de investigación KARLI, un proyecto de investigación sobre IA financiado por Ministerio Federal de Economía y Protección del Clima de Alemania con un volumen de proyecto de aproximadamente 16 millones de euros. Junto con Continental, Audi, Ford y Fraunhofer IOSB, entre otros, estamos trabajando en las últimas formas de trasladar a la práctica el potencial teórico de la IA.

INVENSITY es uno de los socios del consorcio del proyecto de investigación KIMORo. El proyecto se centra en la evaluación del desarrollo y la producción de un Robot Modular de Código Abierto Artificialmente Inteligente con respecto a la viabilidad técnica y económica. El proyecto cuenta con fondos del Estado de Hesse.

Informe sobre el valor de los datos de INVENSITY AI

El informe sobre el valor de los datos de INVENSITY AI es una oferta de consultoría orientada a la práctica para el análisis automatizado de sus datos.

En un plazo de diez días, analizamos sus datos (de sensores) existentes y le proporcionamos sugerencias concretas para el uso individual del aprendizaje automático.

Además de la viabilidad técnica, también tenemos en cuenta el valor añadido económico, por ejemplo, mediante el ahorro de material o energía, una mayor disponibilidad del sistema o el aumento de la calidad.

Nuestra relación calidad-precio es atractiva para las medianas empresas porque combinamos la consultoría personalizada con el análisis automatizado de datos para identificar las áreas de aplicación del aprendizaje automático más relevantes desde el punto de vista económico.

El análisis de datos automatizado comprueba, por un lado, la calidad de los datos (por ejemplo, integridad y coherencia) y, por otro, la usabilidad del contenido mediante diferentes algoritmos de aprendizaje automático. En el proceso se evalúan más de diez enfoques. El rendimiento de los modelos entrenados se compara entre sí para poder evaluar seriamente la viabilidad económica del despliegue de la IA.

Cadena de valor de los datos

La digitalización significa algo más que registrar datos del mundo real. Evaluarlos, visualizarlos y crear nuevo valor añadido convierte los datos en verdadera creación de valor. Para presentar una cadena de valor de datos óptima es necesario un análisis específico de los datos existentes, la posible creación de valor y la posible implementación técnica.

Referencias Seleccionadas

Libro Blanco

Event-driven cloud-based architecture for Data Centric AI development

Un nuevo campo de investigación en IA se centra en mejorar la calidad de los datos y acelerar la creación de conjuntos de datos a partir de datos sin procesar. Con retos como la gestión del creciente volumen de datos en el contexto del IoT y el aprendizaje automático, se necesitan herramientas ETL especializadas para proporcionar actualizaciones coherentes a los modelos de IA. Este whitepaper explora cómo una arquitectura basada en la nube impulsada por eventos aborda estos desafíos y ofrece escalabilidad y eficiencia.

Streamlining Software Development: The Impact of Large Language Models on Unit Testing

Los modelos de grandes lenguajes (LLM) ofrecen una solución rápida y eficaz para la creación de software de alta calidad, abarcando tareas que van desde la revisión de código hasta el análisis de seguridad. Al desplegar aplicaciones dentro de su entorno en la nube, la privacidad de los datos sigue siendo primordial. Este documento técnico explora un caso de uso específico: aprovechar un servicio en la nube de LLM para desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial híbrida que automatiza la creación de pruebas unitarias, recuperando más del 10% del tiempo de los desarrolladores para tareas de mayor impacto.

¿Tiene alguna pregunta sobre la Inteligencia Artificial o está pensando en contratar apoyo externo?

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Dr. Marc Großerüschkamp
Jefe de INVENSITY Technology Hub