Sofka AI
Utilizamos IA y BI para fortalecer la innovación e impulsar a las empresas hacia la transformación digital.
Construyamos un gran producto

- Detectar aspectos clave para la operación del negocio a partir del análisis de grandes volúmenes de datos.
- Aprovechar el valor de los modelos analíticos para automatizar decisiones.
- Dirigir y diseñar la metodología para la implementación de soluciones de AI.
- Reducir la pérdida de oportunidades de negocio por desconocimiento.










- Investigación en Inteligencia Artificial.
- Viabilidad de Proyectos en AI.
- Análisis de Oportunidades.
- Benchmark (Comparativa de Mercado).


01
Ideación de solución según necesidades de negocio.
02
Elegir el marco de aprendizaje automático adecuado.
03
Escoger el algoritmo de aprendizaje automático.
04
Ajustar el algoritmo de máquinas y los datos para obtener las predicciones más precisas.
05
Identificar datos de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automáticos.
06
Contar con la cantidad adecuada de recursos informáticos para el entrenamiento del modelo y la generación de predicciones en producción (inferencias).
07
Integrar los modelos de aprendizaje automático en las aplicaciones empresariales.
08
Volver operativos modelos que tengan rendimientos a gran escala en producción.
Proceso de Diseño de Modelos de
Machine Learning
01.
Ideación de solución según necesidades de negocio.
02.
Elegir el marco de aprendizaje automático adecuado.
03.
Escoger el algoritmo de aprendizaje automático.
04.
Ajustar el algoritmo de máquinas y los datos para obtener las predicciones más precisas.
05.
Identificar datos de entrenamiento para los modelos de aprendizaje automáticos.
06.
Contar con la cantidad adecuada de recursos informáticos para el entrenamiento del modelo y la generación de predicciones en producción (inferencias).
07.
Integrar los modelos de aprendizaje automático en las aplicaciones empresariales.
08.
Volver operativos modelos que tengan rendimientos a gran escala en producción.






- Identificación de fuentes de datos, comprensión de su estructura y contexto.
- Selección de sistemas de almacenamiento, políticas de acceso y consumo de información.
- Implementación de infraestructura de la solución especializada, definición de reglas de acceso y políticas de mantenimiento.
- Consolidación de fuentes y visualización unificada de la información.
- Establecer políticas de Gobierno de la Información.


- Priorización de los orígenes de datos según la relevancia para el negocio.
- Descubrir el modelo de datos, los riesgos de la información involucrando áreas clave de la compañía.
- Definir un plan de mantenimiento, estimación de recursos y costos asociados.
- Diseñar una vista clara de la información de manera estructurada para ser usada en el análisis del negocio.


- Detección de características determinantes e información relevante.
- Encontrar sentido a la información y transformarla en datos útiles.
- Prueba de hipótesis y validación de data actual del negocio.
- Extracción de informes alineados a la estrategia empresarial.
- Diseñar una vista clara de la información de manera estructurada para ser usada en el analisis del negocio.




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Duberney López – Líder de Inteligencia Artificial e Inteligencia de Negocios

