Innovación y tecnología se nutren mutuamente y adoptarlas ya no es una opción.

Por ello, te ayudamos a capturar toda la data interna y externa, institucionalizar la toma de decisiones a través de Business Analytics, tener procesos inteligentes y automáticos y finalmente una estrategia de inteligencia artificial para optimizar la operación y predecir lo que se viene.

Intelligent Forecasting

Solución de IA que permite pronosticar los sucesos de negocio con el fin de planificar mejoras y acciones que optimicen resultados y cumplan con los objetivos propuestos.

Data Lakes

Repositorio de datos que puede ser almacenado en la infraestructura de la empresa, donde con flexibilidad podemos guardar el máximo de la información que recolectamos.

Master Data Optimization

Master Data Optimization utiliza Machine Learning para automatizar la creación, remediación y mantenimiento contínuo de la base de datos maestra.

HealthBot

Canal virtual de atención que utiliza tecnologías cognitivas como la inteligencia artificial, con el fin de optimizar y agilizar los tiempos de las instituciones de salud.

Generative AI

Conoce la disrupción tecnológica que te permite llevar tu negocio a un nuevo nivel y alcanza el máximo de productividad.

Intelligent Automation

Combina la ejecución de tareas de RPA con las capacidades de aprendizaje automático, análisis de procesos y tecnologías cognitivas.

Nubiral Cognitive AI Bot

Asistente conversacional virtual basado en Inteligencia artificial que permite el procesamiento de archivos real-time.

Intelligent Document Processing

Inteligencia Artificial que permite extraer información de documentos utilizando tecnología de OCR.

Desarrollo para consumo de datos a través de APIs en AWS

Importante Banco desarrolla un proyecto para construir su propio sistema de Home Banking, que incluye la creación y alojamiento de APIs en AWS.

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Implementación de Cluster MongoDB + Soporte + Capacitación

Solución MongoDB en modo cluster que garantizó el rendimiento, disponibilidad y seguridad mediante la configuración de réplica sets, sharding y autenticación.

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Evolución del Data Lake y optimización del consumo de datos: solución transparente y sin Impacto para el Banco.

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Construcción de Roadmap para modernizacion de Datalake sobre AWS

Optimización y migración de la plataforma ZONDA a AWS: Evaluación, resolución de problemas y mejora de la observabilidad.

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Arquitectura informática que combina una nube privada y una pública de forma que entreguen un conjunto flexible de servicios.

Esto significa que las cargas de trabajo migran de manera fluida y transparente entre un entorno y el otro de acuerdo a las necesidades que tenga la empresa en cada momento.

Despliegue de solución de redes sobre AWS

Solución de red con el objetivo de mejorar la conectividad a internet mediante la implementación de redundancia a través de AWS.

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Despliegue de arquitectura de seguridad en AWS

Importante empresa de la industria financiera confió en Nubiral para la optimización de Cargas de Trabajo en AWS.

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Despliegue de AWS Control Tower y migración de servicios a OpenShift

Importante banco eligió a Nubiral para la configuración inicial en AWS durante su migración a la nube, garantizando así el cumplimiento de las mejores prácticas.

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Moodle en Azure en institución educativa

Se garantizó la disponibilidad de la plataforma de Moodle ante el crecimiento de alumnos virtuales identificado tras la pandemia.

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Migración a la nube: ¿Es la solución definitiva para los sistemas heredados?

Cuáles son los obstáculos y desafíos que se presentan en un proceso de modernización y cómo superarlos.

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Nube 4.0: Un fenómeno en crecimiento exponencial

Un recorrido sobre las principales oportunidades que surgen de una correcta y oportuna migración de las cargas de trabajo a la nube y sobre las tendencias que se están visualizando en el universo cloud.

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Webinars

Webinar Prisma Cloud Ciberdelincuencia

¿Cómo asegurar ambientes de APIs? ¿Cómo utilizar las tecnologías más avanzadas sin quedar expuesto? Esto y otros temas relacionados, han sido expuestos en el presente webinar.

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Desde Nubiral analizamos y dimensionamos cada proyecto de tu empresa con el fin de mejorar la eficiencia de tu infraestructura TI, diseñando soluciones flexibles de alto rendimiento basadas en la experiencia de nuestros profesionales, los últimos avances tecnológicos y las tendencias actuales de cada industria.

Planificación y Consultoría

  • Evaluación y Planificación
  • Adoption Strategy Consultancy

Test

  • Test Automation

Ejecución

  • Diseño e implementación de CI/CD Pipeline
  • Automatización e implementación de procesos

App Dev

  • Code (JavaScript, Go, Python)

Migracion de CI/CD hacia Github

Migración y configuración de GitHub Enterprise Server para importante grupo financiero, enfocado en modernizar su estructura de CI/CD on-premise.

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Migracion de CI/CD hacia Github

Importante banco de Colombia migra de GitLab a GitHub Enterprise y capacita a su personal para una adopción eficiente.

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Desarrollo para integrar chatbot Gala a plataforma educativa CloudGuru

Evolución del chatbot Gala: Integraciones avanzadas para acceder a la documentación centralizada en CloudGuru.

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Modernización en telecomunicaciones con tecnologías de AWS

Importante empresa de telecomunicaciones moderniza sus aplicaciones para reaccionar de forma más rápida y ágil a los cambios del mercado.

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Asistentes virtuales y beneficios con Nubiral

La adopción de estas herramientas incrementa la productividad de los equipos, ayuda a crear software de más calidad y acelera el time to market.

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eBooks

Agilidad & DevOps

Tecnología e innovación se nutren mutuamente. La transformación digital hoy es accesible a todos.

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Webinars

Ciclo de Webinars De Agile a DevOps | Sesión #3

Tercera sesión de carácter técnico del ciclo de 3 charlas acerca de la evolución en la entrega de aplicaciones para escalar negocios.

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Escalamos a entornos con miles de ítems monitoreados en forma simultánea.

Además capturamos datos de comportamiento de sistemas y aplicaciones a lo largo del tiempo, para la toma de decisiones proactivas y lograr anticipar disrupciones en los servicios de tu negocio.

  • Arquitectura e Implementación Zabbix
  • Monitoreo Data & Analytics

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.

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Implementación de OpenSearch

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.

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Implementación de solución de monitoreo con Zabbix

Banco privado implementa solución integral de Observabilidad con Nubiral para optimizar y tener mayor visibilidad de la salud de su Infraestructura

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Implementacion de OpenSearch

Banco líder en el mercado, mejora la observabilidad y seguridad de datos con AWS OpenSearch.

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IA y observabilidad en empresas de streaming: Cómo impacta

Estas tecnologías son aliadas clave para este mercado cada vez más competitivo y complejo que necesita atraer y retener a sus usuarios.

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Guía completa de OpenSearch y sus agentes de log

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La importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología

Revive el webinar donde hablamos sobre importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología y cómo puede ser utilizada para mejorar la eficiencia, la productividad y la satisfacción de los usuarios.

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Ayudamos a innovar preparando a nuestros clientes contra las ciberamenazas actuales.

Cumplimos con la responsabilidad de proteger los datos para mantener la confianza y cumplir la normativa.

  • Cloud Assessment & Consulting
  • Security Frameworks & Best Practices
  • Penetration Testing
  • Cloud Security
  • DevSecOps
  • Governance, Risk & Compliance
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Ciberseguridad: Oportunidades y riesgos con la IA y los datos biométricos

La IA permite a los ciberdelincuentes generar ataques sofisticados basados en datos biométricos, pero al mismo tiempo ofrece el poder y las herramientas para combatirlos.

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Revive el ciclo de 3 charlas donde hablamos sobre la utilización de estas herramientas tecnológicas y su impacto en diferentes industrias, en esta oportunidad de la mano de nuestro especialista Javier Minhondo. Quien actualmente es Business Solution Architect de Nubiral.

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En este espacio encontrarás conversaciones entretenidas e interesantes sobre las buenas prácticas y novedades tecnológicas.

Te invitamos a descubrir nuestros canales y mantenerte informado a través de los diferentes episodios.

Ingresa aquí!

Connect+ es una gran herramienta para incorporar conocimientos y estar al tanto de las últimas novedades tecnológicas.

Accede a nuevos contenidos audiovisuales innovadores, de forma rápida y sencilla. ¡Explora y conoce el universo tecnológico de una manera diferente y ágil!

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Guía técnica: Cómo agilizar los procesos ETL con Microsoft Fabric

El poder de Microsoft Fabric permite a los analistas, ingenieros y científicos de datos realizar ETLs con una curva de aprendizaje menor.

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Los bancos y las empresas de servicios financieros pueden obtener numerosos beneficios con la implementación de Microsoft Fabric.

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Data
& Innovation

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Soluciones

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Master Data Optimization utiliza Machine Learning para automatizar la creación, remediación y mantenimiento contínuo de la base de datos maestra.

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Combina la ejecución de tareas de RPA con las capacidades de aprendizaje automático, análisis de procesos y tecnologías cognitivas.

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Hybrid
Multi Cloud

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& App Evolution

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Planificación y Consultoría

  • Evaluación y Planificación
  • Adoption Strategy Consultancy

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  • Test Automation

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  • Diseño e implementación de CI/CD Pipeline
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  • Code (JavaScript, Go, Python)

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Migracion de CI/CD hacia Github

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Monitoring
& Intelligence

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Implementación de OpenSearch

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Cybersecurity

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  • Security Frameworks & Best Practices
  • Penetration Testing
  • Cloud Security
  • DevSecOps
  • Governance, Risk & Compliance

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Ciberseguridad: Oportunidades y riesgos con la IA y los datos biométricos

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Connect+ es una gran herramienta para incorporar conocimientos y estar al tanto de las últimas novedades tecnológicas.

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Guía técnica: Cómo agilizar los procesos ETL con Microsoft Fabric

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Los bancos y las empresas de servicios financieros pueden obtener numerosos beneficios con la implementación de Microsoft Fabric.

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Whitepapers

AI-based conversational assistant

Step by step, from the requirements request to the continuous improvement, how to develop a conversational assistant based on artificial intelligence.

Home / AI-based conversational assistant

1. Why are AI-based conversational assistants so important?

In a world where automated and high-level experiences are essential to business success, the importance of AI-based conversational assistants is undeniable.

From identifying requirements and objectives to continuous improvement iteration, here is a detailed step-by-step approach to building these key business tools.

2. Development guide

1. Identification of requirements and objectives

Before diving into the technique, it is essential to define the purpose, the type of questions to be answered and the scope of the virtual assistant. The same goes for the sources of information that we will provide so that it has the necessary knowledge and can give appropriate answers. 

Also, it is necessary to define the channel in which the assistant will be available for users. It can be a frontend or it can be an app integrated to the chat (Slack, Whatsapp, Microsoft Teams, etc).

 

2. Data collection and preprocessing

There can be structured or unstructured databases or plain files such as PDFs. The important thing is to detect where the data sources are that will give context to the helper. From there, the processing to be done is defined.

 

3. Construction of the embedding

Embeddings are a collection of vectors that capture the essence of the content. This allows the files to be accessible and usable in real time by users. There are different embedding models, such as Microsoft Ada or Amazon Titan. We must select the one that best suits our requirements.

 

4. Creating a vector database

A specialized vector database such as Azure Cognitive Search or Amazon OpenSearch for storing and retrieving embeddings, allows users to quickly search for answers or suggestions based on semantic similarity.

 

5. LLM configuration and tuning

One of the most important steps. Design prompts that guide the model to generate answers aligned with the wizard’s purpose. To do this, experiment with different LLM models, analyze which one best fits the needs and configure the prompt so that the assistant behaves assertively. In some cases, fine-tuning is required to adjust the LLM model for the defined task.

 

6. Integration of the model with an API

For the wizard to be accessible and integrated on different platforms, the LLM model must be wrapped in an API, with tools such as FastAPI, Flask or Django. This should be able to receive an input from the user, process it through the model and return a response. It can then be deployed in a cloud environment for a secure and scalable application.

 

7. Interface development and application integration

If the use case requires it, a friendly and functional user interface (UI) can be developed for users to interact with the wizard. It can be a web app, a mobile app or an app that is integrated into other software. Then the necessary integration with backend APIs must be done to bring it to life.

 

8. Monitoring and alerts

Monitoring and logging tools track user interactions and wizard responses. Key performance metrics (KPIs) and thresholds for alerts are set. For example, if the wizard cannot answer a certain percentage of questions.

 

9. Iteration and continuous improvement

Data collected through monitoring allows users to identify areas for improvement. Feedback could also be required from users and from this feedback adjustments could be made.

This may include adjusting the prompt, fine-tuning the embedding or expanding the database with new sources of information.

These steps provide a solid framework for creating, implementing and maintaining an AI-driven conversational assistant. 

3. Conclusions

– The first step before building an AI-based conversational assistant is to understand the value it will bring to the business.

– With that in clear, the requirements and the specific objectives and identification of the data sources that will give context to the assistant, will move forward.

– Then, embeddings are built to read the content of the documents and vector databases to search for answers or suggestions based on semantic similarity.

– The next step is essential: designing prompts that guide the model to generate answers aligned with the purpose. Once this is done, APIs are used to make the model available to users.

– The development of a user-friendly interface is the key to a greater deployment. However, thanks to monitoring and logging, it is possible to verify if the wizard is working as expected.

And this is just the beginning of the journey: there are always opportunities to improve the assistant.

AI-based conversational assistant: Development guide

Why are AI-based conversational assistants so important?

In a world where automated and high-level experiences are essential to business success, the importance of AI-based conversational assistants is undeniable.
From identifying requirements and objectives to continuous improvement iteration, here is a detailed step-by-step approach to building these key business tools.

 

Guide

1. Identification of requirements and objectives

Before diving into the technique, it is essential to define the purpose, the type of questions to be answered and the scope of the virtual assistant. The same goes for the sources of information that we will provide so that it has the necessary knowledge and can give appropriate answers.
Also, it is necessary to define the channel in which the assistant will be available for users. It can be a frontend or it can be an app integrated to the chat (Slack, Whatsapp, Microsoft Teams, etc).

 

2. Data collection and preprocessing

There can be structured or unstructured databases or plain files such as PDFs. The important thing is to detect where the data sources are that will give context to the helper. From there, the processing to be done is defined.

 

3. Construction of the embedding

Embeddings are a collection of vectors that capture the essence of the content. This allows the files to be accessible and usable in real time by users. There are different embedding models, such as Microsoft Ada or Amazon Titan. We must select the one that best suits our requirements.

 

4. Creating a vector database

A specialized vector database such as Azure Cognitive Search or Amazon OpenSearch for storing and retrieving embeddings, allows users to quickly search for answers or suggestions based on semantic similarity.

 

5. LLM configuration and tuning

One of the most important steps. Design prompts that guide the model to generate answers aligned with the wizard’s purpose. To do this, experiment with different LLM models, analyze which one best fits the needs and configure the prompt so that the assistant behaves assertively. In some cases, fine-tuning is required to adjust the LLM model for the defined task.

 

6. Integration of the model with an API

For the wizard to be accessible and integrated on different platforms, the LLM model must be wrapped in an API, with tools such as FastAPI, Flask or Django. This should be able to receive an input from the user, process it through the model and return a response. It can then be deployed in a cloud environment for a secure and scalable application.

 

7. Interface development and application integration

If the use case requires it, a friendly and functional user interface (UI) can be developed for users to interact with the wizard. It can be a web app, a mobile app or an app that is integrated into other software. Then the necessary integration with backend APIs must be done to bring it to life.

 

8. Monitoring and alerts

Monitoring and logging tools track user interactions and wizard responses. Key performance metrics (KPIs) and thresholds for alerts are set. For example, if the wizard cannot answer a certain percentage of questions.

 

9. Iteration and continuous improvement

Data collected through monitoring allows users to identify areas for improvement. Feedback could also be required from users and from this feedback adjustments could be made.

This may include adjusting the prompt, fine-tuning the embedding or expanding the database with new sources of information.
These steps provide a solid framework for creating, implementing and maintaining an AI-driven conversational assistant.

 

Conclusions

– The first step before building an AI-based conversational assistant is to understand the value it will bring to the business.
– With that in clear, the requirements and the specific objectives and identification of the data sources that will give context to the assistant, will move forward.
– Then, embeddings are built to read the content of the documents and vector databases to search for answers or suggestions based on semantic similarity.
– The next step is essential: designing prompts that guide the model to generate answers aligned with the purpose. Once this is done, APIs are used to make the model available to users.
– The development of a user-friendly interface is the key to a greater deployment. However, thanks to monitoring and logging, it is possible to verify if the wizard is working as expected.
And this is just the beginning of the journey: there are always opportunities to improve the assistant.

We would like to assist you in the development of your AI-based conversational assistants to enhance interactions with your customers

 

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Analía Laura Enrique

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