Modelos de Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural

Acerca del cliente

Empresa especializada en el desarrollo de soluciones avanzadas de Machine Learning y Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), enfocada en ayudar a organizaciones de distintos sectores a optimizar sus operaciones y maximizar el retorno de inversión mediante el uso estratégico de inteligencia artificial.

La compañía trabaja con clientes de retail, manufactura y transporte, ofreciendo modelos predictivos y analíticos adaptados a las necesidades específicas de cada industria.

Impacto clave

6–8 semanas
Tiempo promedio de implementación de modelos

USD 1M+
Ingresos adicionales generados

15%
Reducción de costos operativos

20%
Disminución de defectos en procesos productivos

10%
Ahorro en consumo de combustible

El desafío

El cliente necesitaba escalar el desarrollo e implementación de modelos de Machine Learning para múltiples industrias, manteniendo tiempos de entrega cortos y asegurando un impacto real en los indicadores de negocio de sus clientes.

Entre los principales retos se encontraban:

  • Optimizar operaciones complejas con grandes volúmenes de datos.

  • Demostrar un retorno de inversión claro y medible para los clientes finales.

  • Adaptar modelos de inteligencia artificial a contextos industriales diversos sin perder precisión ni eficiencia.

  • Integrar soluciones de IA dentro de infraestructuras tecnológicas heterogéneas.

¿Qué hizo Novacomp?

Novacomp acompañó al cliente en el diseño, desarrollo e implementación de modelos de Machine Learning personalizados, enfocados en resolver problemas críticos de negocio en distintos sectores.

Las soluciones desarrolladas incluyeron:

Retail

  • Modelos de optimización de inventario basados en demanda predictiva.

  • Reducción de sobrecostos por exceso de stock y quiebres de inventario.

Manufactura

  • Sistemas de control de calidad automatizado mediante análisis predictivo.

  • Identificación temprana de defectos en procesos productivos.

Transporte

  • Modelos de predicción de rutas óptimas, considerando variables operativas y de consumo.

  • Optimización logística y reducción de costos de combustible.

Todos los modelos fueron diseñados para integrarse fácilmente con los sistemas existentes y desplegados en entornos cloud escalables.

Resultados obtenidos

Tecnologías utilizadas

Python
Python
Pandas
Scikit-learn
TensorFlow
PyTorch
Django
Flask
MySQL
PostgreSQL
MongoDB
Infraestructura AWS
Infraestructura Microsoft Azure

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