Data & Innovation • Telecommunications
Empresa líder de telecomunicaciones reinventa su seguridad con GenAI
Nubiral llevó a producción un motor de análisis multimodal con Amazon Nova que redujo los costos de procesamiento un 70% y alcanzó 97,6% de precisión en detección de personas.
Desafío
El cliente opera una plataforma de seguridad inteligente para el hogar que procesa miles de imágenes diarias capturadas por cámaras, con el objetivo de identificar eventos relevantes y notificar oportunamente a los usuarios.
A medida que la operación crecía en volumen y en exigencia por parte de los usuarios, surgió la necesidad de evolucionar las capacidades de análisis. El sistema debía no solo detectar movimiento, sino también interpretar lo que ocurría en cada escena y priorizar alertas según su relevancia.
En este contexto, uno de los principales desafíos era mejorar la precisión de las notificaciones para evitar alertas innecesarias —como variaciones de luz o movimiento ambiental— y, al mismo tiempo, incorporar mayor nivel de entendimiento sobre cada situación.
A esto se sumaba la necesidad de optimizar la eficiencia operativa del modelo, asegurando que la solución pudiera escalar de forma sostenible en costos, sin comprometer la calidad del servicio.
Frente a este escenario, el cliente buscaba incorporar capacidades de inteligencia artificial más avanzadas, que permitieran combinar análisis contextual, mayor precisión en la detección y un modelo preparado para operar en entornos productivos de alta demanda, manteniendo al mismo tiempo un esquema de costos eficiente y sostenible a escala.
Contáctanos para recibir más información.
Solución
Nubiral acompañó al cliente en el pasaje a producción de un motor de análisis multimodal basado en Amazon Bedrock con el modelo Nova Lite. La solución — validada previamente en fase de POC — fue implementada en el ambiente productivo real con soporte técnico end-to-end al equipo interno.
Análisis multimodal de escenas
El sistema procesa imágenes desde AWS S3, identifica personas, mascotas y tipos de vehículos, y genera una descripción semántica en español de lo que ocurre en cada escena. No solo detecta: interpreta.
Evaluación automatizada de riesgo
Cada imagen recibe un índice de riesgo de seguridad (escala 1 a 3) calculado a partir de los objetos detectados y el contexto de la escena. El sistema prioriza los eventos relevantes y reduce el ruido de notificaciones.
Arquitectura serverless optimizada
La solución corre sobre AWS Lambda en JavaScript, con prompts gestionados dinámicamente mediante AWS AppConfig, lo que permite ajustes sin redeploy. Se implementaron además técnicas anti-prompt injection para garantizar la integridad del sistema en producción.
Resultados
97.6
Accuracy en detección de personas
99.2
Recall en detección de personas
70
Reducción de costos de procesamiento
0.07
Costo por 1.000 imágenes procesadas
1000
eventos/min
Capacidad de procesamiento
1
Latencia por imagen
El caso confirma un patrón que se vuelve cada vez más frecuente en operaciones a escala: los motores de visión por computadora tradicionales pueden ser reemplazados por IA Generativa multimodal con beneficios simultáneos en precisión, calidad de la información y eficiencia de costos.
En la actualidad, la solución alcanza a más de 60 mil clientes, más de 10 millones de llamadas a NovaLite en un modelo costo efectivo.
Tecnologías utilizadas
¿Tu operación necesita análisis de imágenes a escala?
Nubiral diseña e implementa soluciones de IA Generativa adaptadas a tu infraestructura actual.
Desde la validación técnica hasta la puesta en producción.
Casos de Éxito Data & Innovation
Justicia ágil y segura: Anonimización de expedientes con IA Generativa
Descubre cómo Nubiral implementó IA Generativa en Microsoft Azure para automatizar la anonimización de datos sensibles en el sector judicial, reduciendo tiempos de semanas a minutos.
Casos de Éxito Hybrid Multi-Cloud
Automatización de operaciones, mayor seguridad y reducción de costos en la nube
Estrategia integral de Cloud Operations que permitió modernizar y encapsular aplicaciones críticas, fortaleció la seguridad, automatizó la operación y proyectó significativos ahorros.
Casos de Éxito DevOps & APP Evolution
GitHub Copilot y DevSecOps: Acelerando el desarrollo seguro con IA
Compañía líder en crédito al consumo fortaleció sus prácticas CI/CD, automatización y seguridad en GitHub, potenciando a sus desarrolladores con IA.
Casos de Éxito Monitoring & Intelligence
Madurez en la gestión de datos con Microsoft Azure
Uno de los principales bancos de chile utiliza los servicios más avanzados de AWS para trabajar sobre la ingesta, almacenamiento, detección y modelos predictivos de data proveniente de fuentes de inteligencia de ciberseguridad.



