Somos especialistas en el desarrollo y aplicación de inteligencia artificial para la resolución de problemas complejos, con especial énfasis en el uso de modelos de IA generativa para la creación de contenido, el análisis de datos y la optimización de procesos.

Desarrollamos pruebas de concepto para explorar el potencial y la viabilidad de todas estas tecnologías en diferentes ámbitos de aplicación.

• IA Generativa: uso de modelos avanzados para la generación de texto, imágenes, voz, código y otros tipos de contenido digital.
• Modelos de lenguaje (LLM y SLM): trabajo con Large Language Models (LLM) y Small Language Models (SLM) para adaptar la IA a diferentes escenarios de uso, optimizando eficiencia y capacidad de respuesta.
• Modelos Multimodales: desarrollo y aplicación de modelos que combinan texto, imagen, audio y otras fuentes de información para ofrecer soluciones más ricas y contextualizadas.
• Fine-tuning de modelos de lenguaje y visión por computador: adaptación de modelos preentrenados a casos de uso específicos para mejorar su precisión y relevancia.
• Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP): análisis y generación de texto, traducción automática, resúmenes automáticos, análisis de sentimiento y asistentes virtuales.
• RAG (Retrieval-Augmented Generation): combinación de recuperación de información y generación de texto para mejorar la precisión y la fiabilidad de las respuestas generadas por IA.
• Extracción de información de documentos complejos: uso de modelos avanzados para interpretar, estructurar y analizar información de documentos extensos y técnicos.
• Computer Vision: reconocimiento de imágenes y vídeo, detección de objetos, síntesis de imágenes y mejora de escenarios mediante IA generativa.
• Prediction Models and Advanced Analytics: aplicación de algoritmos de machine learning y deep learning para la predicción de tendencias, la detección de anomalías y la personalización de servicios.
• Optimización y automatización de procesos: uso de IA para mejorar la eficiencia en ámbitos como la logística, la planificación de recursos o la toma de decisiones automatizada.
• Ética y explicabilidad en IA: desarrollo de modelos transparentes y responsables, garantizando la interpretabilidad y la fiabilidad de los sistemas inteligentes.