Documentos y conocimiento
Búsqueda, extracción, clasificación y resumen con fuentes trazables y capacidad de abstenerse cuando faltan pruebas.
IA aplicada y Machine Learning
Pruebe la IA con trabajo real.
Pruebe un caso de IA/ML útil frente a una solución de referencia y ejemplos representativos. Reciba un piloto evaluado, fallos documentados y una decisión de integración. Disponible con independencia de EAM.
Para equipos operativos, responsables de datos y partners con una decisión definida o una tarea recurrente. Un piloto aporta pruebas antes de comprometer su uso en producción.
ReferenciaCasos de prueba representativosEvaluación y revisión humana
Tiravera
Elija una tarea que pueda evaluar.
Patrones y previsiones
Detección de anomalías, previsión o priorización cuando el historial y las etiquetas permiten una comparación útil con métodos más sencillos.
Apoyo a decisiones
Sugerencias dentro del proceso operativo, con aprobaciones claras, responsables y una alternativa utilizable si el modelo duda o no está disponible.
Tiravera
Qué entrega el piloto.
Alcance y referencia
Tarea, usuarios, límites de datos, criterios de aceptación y parada, junto con una referencia manual o basada en reglas.
Pruebas y evaluación
Casos normales, difíciles y excepcionales; rendimiento documentado, falsos positivos, casos omitidos, calidad de fuentes y tipos de fallo. Las métricas se eligen según la decisión.
Piloto y decisión siguiente
Implementación acotada, reglas de revisión humana, límites operativos y recomendación de integrar, mejorar datos, seguir evaluando o detener. El despliegue en producción se acuerda aparte.
Ejecución
De un alcance claro a un resultado aceptado.
Acordar el trabajo
Definimos el problema, los sistemas, accesos, responsables, entregables y criterios de aceptación. Acordamos esfuerzo, plazos y condiciones antes de empezar.
Diagnosticar
Seguimos registros representativos y el proceso actual. Una auditoría entrega un mapa de problemas y prioridades; la implementación se define aparte si los hallazgos la justifican.
Implementar y comprobar
Implementamos el cambio o piloto acordado. Contrastamos los resultados esperados y reales en casos normales, difíciles y excepcionales con quienes usan el proceso.
Entregar y decidir
Entregamos el registro de cambios, las pruebas, las notas de operación y los riesgos pendientes. Acordamos responsables y si desplegar, reforzar, integrar o detener.
Tiravera
Comparta la decisión y ejemplos representativos.
Antes del piloto
Explique quién usará el resultado, qué significa un resultado útil, qué fuentes son accesibles y quién evaluará los casos difíciles. Si faltan datos, la primera entrega será una decisión de preparación y un plan de corrección acotado.
Tiravera
Conozca el trabajo que respalda la oferta.
Material seleccionado de Lukas Paul Streiff: demostraciones, explicaciones técnicas y prototipos propios.
Prototipos: Machine Learning aplicado
Los prototipos propios de Lukas exploran patrones en datos de presión de agua y anomalías visibles en imágenes de cascos. Ilustran posibles usos; los pilotos de clientes requieren su propia evaluación.
Ver los prototiposEnfoque de ingeniería de interfaces
Siga el significado de los datos, los tiempos, los reintentos y el resultado final. Lukas explica por qué una llamada API correcta es solo parte de una interfaz operativa fiable.
Leer el enfoqueDemo: configuración de una bandeja EAM
Lukas muestra cómo la IA ejecuta una configuración EAM en el navegador bajo supervisión experta. Un ejemplo concreto del método boutique.
Ver demoComparta un problema concreto.
Describa el proceso, aporte un ejemplo e indique qué debería mejorar. La primera conversación de 20 minutos es gratuita; acordamos el alcance antes de iniciar el trabajo contratado.