Azure OpenAI Services

Incorpora y potencia tus aplicaciones de negocio mediante inteligencia artificial a gran escala

Azure Open AI y sus innumerables aplicaciones han abierto un abanico de posibilidades y soluciones capaces de transformar todo tipo de empresas y sectores.

El Framework Azure OpenAI de Plain Concepts está diseñado para asegurar su correcta aplicación, mejorando la eficiencia de procesos, satisfacer las necesidades de producción, aumentar la seguridad empresarial crítica y afianzar el cumplimiento y la disponibilidad regional.

Además, ponemos a tu disposición el Generative AI Adoption Accelerator, un servicio que reúne las mejores prácticas, te permite explorar las tendencias clave y te permite identificar los casos de uso clave para sacar el máximo partido en tu organización.

Fortalece la toma de decisiones mediante la implementación de Inteligencia Artificial

Acelera tu adopción de la IA con un equipo interdisciplinario de expertos

Aprende a aprovechar las habilidades de los modelos de OpenAI en tu negocio

Evalúa tus capacidades de ciencia de datos y crea un plan a medida

Identifica los casos de uso clave para alcanzar tus metas empresariales

Accede a nuevos patrones y procesos y acelera el retorno de inversión

Te ayudamos a desbloquear todo el potencial de la IA Generativa

Generative AI Workshop

Nuestro programa mejora su conocimiento empresarial y técnico, explora casos de uso cotidianos y las mejores prácticas, y motiva a su equipo a crear soluciones impactantes utilizando IA Generativa.
Ideación y Diseño

Le ayudamos a comprender sus aplicaciones empresariales, equipos e infraestructura y sugerimos enfoques basados en IA para mejorar sus procesos empresariales, servicios y soluciones.
Roadmap

Colaboramos con usted para iniciar su transformación en el camino de la IA Generativa evaluando la preparación, diseñando el estado objetivo y definiendo el marco, la arquitectura, la gobernanza, la seguridad, las integraciones y los casos de uso para guiar a su organización hacia la adopción de la IA.
Validación técnica

Realizamos un estudio de viabilidad tecnológica rápido de un caso de uso para demostrar el potencial y los beneficios de la IA Generativa/OpenAI y validar un caso de negocio. Esto incluye evaluar la preparación de datos, integraciones de terceros, seguridad y precios. De MVP a producción
MVP a Producción

Desarrollo ágil y implementación de un caso de uso de IA Generativa/OpenAI. Construya su aplicación basada en sus datos reentrenando y ajustando los algoritmos para verificar su potencia. Finalmente, demostramos y estimamos los costos de uso a gran escala de la implementación, la arquitectura y el uso del servicio en sí mismo.

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Casos de uso

Energia

En la industria energética, Azure OpenAI puede emplearse en tareas como el mantenimiento predictivo, la predicción del consumo de energía y la gestión de la respuesta a la demanda. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden utilizarse para analizar datos de sensores y predecir fallos en los equipos antes de que ocurran, reduciendo el tiempo de inactividad y los costos de mantenimiento. El análisis predictivo también puede emplearse para pronosticar la demanda energética y optimizar el uso de energía.

Retail

En el sector minorista, Azure OpenAI puede utilizarse para analizar datos de clientes y proporcionar recomendaciones personalizadas, optimizar la gestión de inventarios y mejorar la eficiencia de la cadena de suministro. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden emplearse para analizar el comportamiento del cliente y ofrecer recomendaciones de productos personalizadas, mejorando la retención de clientes. El Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) también puede utilizarse para analizar comentarios de clientes en redes sociales, identificar preocupaciones de los clientes y mejorar la experiencia del cliente.

Finanzas

En el ámbito financiero, Azure OpenAI puede emplearse en tareas como la detección de fraude, la evaluación de riesgos y el análisis predictivo. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden utilizarse para detectar actividades fraudulentas en transacciones financieras y prevenir pérdidas económicas. El análisis predictivo también puede emplearse para pronosticar tendencias del mercado, identificar riesgos potenciales y tomar decisiones de inversión basadas en datos.

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Industria

En el sector industrial, Azure OpenAI se puede utilizar para optimizar procesos de producción, mejorar el control de calidad y reducir el tiempo de inactividad. Por ejemplo, la tecnología de reconocimiento de imágenes se puede utilizar para detectar defectos en productos y mejorar el control de calidad, mientras que el análisis predictivo se puede utilizar para pronosticar fallas en equipos y programar mantenimiento de manera proactiva.

Legal

En el sector jurídico, Azure OpenAI puede aplicarse en tareas como análisis de contratos, investigación legal y e-discovery. Por ejemplo, el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) puede emplearse para analizar documentos y contratos legales con el fin de identificar riesgos potenciales y automatizar procesos de revisión de contratos. Los modelos de aprendizaje automático también pueden utilizarse para perfeccionar la investigación legal y los procesos de e-discovery.

Salud

En el sector sanitario, Azure OpenAI puede aplicarse en tareas como el análisis de imágenes médicas, la predicción de resultados en pacientes y la generación de recomendaciones médicas personalizadas. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden emplearse para analizar imágenes médicas como tomografías computarizadas, resonancias magnéticas y radiografías con el objetivo de identificar problemas de salud potenciales y asistir a los médicos en la realización de diagnósticos más precisos. El PLN también puede utilizarse para analizar datos de pacientes y ofrecer recomendaciones personalizadas sobre opciones de tratamiento.

Real State

En la industria inmobiliaria, Azure OpenAI se puede utilizar para tareas como valoración de propiedades, mantenimiento predictivo y optimización de búsqueda de propiedades. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático se pueden utilizar para analizar datos de propiedades y proporcionar valoraciones precisas. El PLN también se puede utilizar para analizar consultas de clientes y optimizar la experiencia de búsqueda de propiedades.

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Educación

En el ámbito educativo, Azure OpenAI puede utilizarse para proporcionar experiencias de aprendizaje personalizadas a los estudiantes, automatizar tareas administrativas y potenciar el compromiso de los estudiantes. Por ejemplo, el PLN puede emplearse para analizar comentarios de los estudiantes con el fin de mejorar la experiencia de enseñanza, mientras que la Inteligencia Artificial conversacional puede utilizarse para ofrecer tutorías personalizadas y apoyo.

Banca

En el sector bancario, Azure OpenAI puede aplicarse en diversas tareas, como la detección de fraude, evaluación crediticia, análisis de riesgos y asesoramiento financiero personalizado. Por ejemplo, los modelos de aprendizaje automático pueden utilizarse para identificar actividades fraudulentas en transacciones bancarias, protegiendo a los clientes y reduciendo las pérdidas económicas. Además, se puede emplear el análisis predictivo para evaluar la solidez crediticia de los solicitantes de préstamos, identificar riesgos potenciales y tomar decisiones de otorgamiento de créditos basadas en datos.

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