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.
Sistema de monitoreo avanzado basado en multiagentes de IA generativa que permite la toma de decisiones en tiempo real a partir del análisis continuo de datos.
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.
Monitoreo inteligente para eficiencia operativa en pistas aeroportuarias
Empresa líder del sector aerocomercial argentino mejoró la coordinación y el control de las operaciones en pista, optimizando recursos y reduciendo tiempos críticos de operación.
Optimización inteligente de búsqueda y recomendaciones con Azure AI
Plataforma de streaming regional transformó su experiencia de usuario mediante arquitectura moderna basada en IA, mejorando el descubrimiento de contenido y elevando la retención.
La hora del retail inteligente: La IA y la evolución del comercio minorista
Las compañías que integran IA en sus operaciones mejoran la experiencia del cliente, optimizan sus procesos, incrementan sus márgenes y ganan en agilidad.
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.
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.
Gobernanza Cloud: Nueva era operativa en empresa líder de Servicios Financieros
Migración integral y gestión operativa proactiva en AWS, optimizando seguridad, eficiencia y agilidad para impulsar la transformación digital en empresa líder.
Modernización SAP en AWS: Eficiencia, control y escala para automotriz líder
Para empresa líder automotriz, Nubiral desarrolló la migración y modernización del entorno SAP a AWS mejorando su seguridad en la nube, agilidad y optimizando costos.
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.
¿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.
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.
Migración estratégica a GitHub Enterprise para optimizar el ciclo de desarrollo
Una de las principales plataformas financieras digitales de Colombia unificó sus flujos DevOps en GitHub, fortaleciendo la colaboración y la gobernanza tecnológica.
Modernización del ciclo DevOps con GitHub Enterprise en el sector público
Institución financiera clave en Costa Rica consolidó su estrategia DevSecOps con Nubiral, migrando a GitHub Enterprise Cloud y optimizando su seguridad.
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.
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.
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.
Cómo incorporar ciberseguridad en un proyecto de datos
Los datos son uno de los pilares sobre los cuales se apoya la evolución digital. Y la ciberseguridad los protege mientras viajan, se procesan y se integran en múltiples entornos cloud y modelos de IA.
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Machine Learning: Cuáles son las barreras hacia el éxito y cómo superarlas
Desde la infraestructura flexible hasta la automatización inteligente, las organizaciones que integran cloud están mejor posicionadas para innovar, escalar y liderar en la nueva era digital.
La nube: Base estratégica en la transformación impulsada por IA
Desde la infraestructura flexible hasta la automatización inteligente, las organizaciones que integran cloud están mejor posicionadas para innovar, escalar y liderar en la nueva era digital.
La importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología
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Ciclo de webinars de Data, Analytics & IA | Sesión #3: El impacto de IA & Analytics en el sector de media
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.
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!
Sistemas de recomendación con machine learning en empresas de medios digitales
Los avances en machine learning permiten que las empresas de medios digitales mejoren sus sistemas de recomendación y optimicen la experiencia del usuario.
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Sistemas de recomendación con machine learning en empresas de medios digitales
Los avances en machine learning permiten que las empresas de medios digitales mejoren sus sistemas de recomendación y optimicen la experiencia del usuario.
Una única infraestructura para cubrir diversas necesidades. Esa es la filosofía de la Arquitectura Multipropósito en el mundo de la Inteligencia Artificial (AI).
Se trata de la plataforma diseñada para abordar múltiples tareas o problemas. Así, se diferencia de las arquitecturas especializadas, que se enfocan en un solo tema o en una única área.
Su versatilidad hace que pueda ser utilizada para una amplia gama de aplicaciones y casos de uso de IA. El panorama de implementación y gestión de esta tecnología se vuelve más complejo. Esto se debe a que la IA es utilizada cada vez por más áreas de las organizaciones y para cumplir más funciones.
De hecho, la consultora de mercadoIDC estima que el gasto en sistemas centrados en IA superará los US$300.000 millones en todo el mundo en 2026.
Al mismo tiempo,Forrester había anunciado, aún semanas antes del fenómeno ChatGPT, que el gasto en software vinculado con IA se iba a duplicar entre 2022 y 2025. El avance es inminente e irrefrenable. ¿Qué rol juegan las Arquitecturas Multipropósito en una estrategia de IA?
Arquitectura Multipropósito e IA: simple y efectivo
En este contexto, las Arquitecturas Multipropósito generan un impacto significativo. Por un lado, reducen de manera drástica la complejidad. Por el otro, disminuye los costos asociados con el mantenimiento que implicarían múltiples sistemas especializados.
Además, al centralizar la infraestructura, facilita la escalabilidad y el aprendizaje a medida que los algoritmos y los modelos entrenados en un área pueden enriquecerse con datos y conocimientos de otros sectores.
Los múltiples casos de uso disponibles dejan de ser así piezas aisladas y se transforman en engranajes que permiten a la organización tener una mirada estratégica de la IA generativa.
Estos son algunos de los casos de uso más destacados ya disponibles:
– Generación de contenido. Creación automática de textos coherentes y relevantes o respuestas eficientes y precisas.
– Escritura de código fuente. Documentación y mejoras de código fuente.
– Asistentes conversacionales con procesamiento de archivos real-time. Responden preguntas específicas sobre información almacenada en documentos, audios e imágenes. Aplica a industrias como educación, salud, seguridad o banca.
– Gestión documental. Resuelve consultas del usuario a partir de grandes volúmenes de información almacenada e indexada. Aplica al área de RRHH (procesamiento de CVs y solicitudes de empleo). También a logística y transporte (gestión de documentos de inventarios, envíos y facturación) y análisis de documentos legales.
– Generación de consultas e integración con Power BI. Responde consultas en lenguaje natural a partir de información de bases de datos estructuradas.
Desafíos de la Arquitectura Multipropósito
Así como la Arquitectura Multipropósito aporta numerosos beneficios, su implementación también genera algunos desafíos.
Por ejemplo, la flexibilidad puede venir acompañada de cierta complejidad inherente. Esto se debe a que adaptar una arquitectura para diferentes tareas puede requerir un mayor esfuerzo en la configuración y en la optimización.
Además, es importante garantizar que la arquitectura cumpla con los requisitos de rendimiento, seguridad y cumplimiento normativo para todas las aplicaciones.
En resumen, una Arquitectura Multipropósito en IA generativa proporciona una base sólida y versátil para avanzar en una estrategia con mirada de 360º. También, es la clave que aporta eficiencia y flexibilidad para el desarrollo y el despliegue de soluciones de IA generativa.
Conclusión
¿Tu organización necesita dar un salto de madurez en la adopción y la extracción de valor en sus inversiones de IA generativa? Nuestros expertos están esperando tu llamado: ¡Agenda una reunión!
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