Aplicaciones IA para Servicios Corporativos

Según varios estudios, los equipos de las áreas corporativas pueden pasar entre un 10 y un 40% de su tiempo dedicados a tareas necesarias pero rutinarias y repetitivas. En PredictLand, diseñamos aplicaciones de automatización basadas en IA, que liberan a estos equipos para proyectos de valor más estratégico.

Empleamos algoritmos de Machine Learning para tareas de clasificación de documentos, extracción de información y análisis de datos, y modelos de IA generativa para la generación automática de contenidos. He aquí algunos ejemplos de aplicaciones:

• Categorización de documentos administrativos, legales, contables
• Extracción de información en datos no estructurados (contratos, facturas)
• Conciliación de recibos
• Aprobación automática de hojas de tiempo y cálculos de nóminas
• Generación de informes de gastos a partir de recibos escaneados
• Generación de informes periódicos (finanzas, etc.)
• Redacción automática de órdenes de compras
• Generación automática de descripciones de puestos de trabajo y de contratos
• Conversión de grabaciones y notas de reunión en documentos formales y sintéticos

Los chatbots impulsados por IA están revolucionando la experiencia y la eficiencia de los helpdesks de IT. Nuestra aplicación actua como el primer punto de contacto, automatizando la gestión de tickets y la asignación de tareas. Con las innovadoras capacidades de la IA generativa, también proporciona respuestas personalizadas que anteriormente requerían intervención humana y extensos tiempos de resolución.

• Clasificación de consultas 24/7: Equipados con algoritmos de machine learning, nuestros modelos aprenden de cada interacción. Esta mejora continua en el aprendizaje permite una clasificación de consultas más precisa, identificando patrones en preguntas frecuentes e incidencias reportadas para ofrecer soluciones efectivas con mayor rapidez. Según la complejidad, la consulta puede ser resuelta de forma autónoma o redirigida al equipo de soporte correspondiente para garantizar una gestión eficiente.

• Interacciones personalizadas: Empleando técnicas de IA generativa como embeddings, indexación y modelos de Lenguaje Profundo (LLMs), nuestros sistemas generan respuestas personalizadas en lenguaje natural, en modo conversacional. Respaldan su respuesta con fuentes externas como páginas web y recursos internos de la compañía, como los históricos de incidencias, o manuales y procedimientos técnicos, para proporcionar una asistencia precisa y contextual a los usuarios.

A medida que se resuelven más tickets, el sistema se enriquece, expandiendo su base de conocimiento y afinando su capacidad para resolver consultas cada vez más complejas.

Mientras que el software tradicional puede ser útil para previsiones sencillas basadas en reglas, nuestros modelos basados en técnicas de machine learning ofrece soluciones más avanzadas, granulares, y automatizadas para la previsión de flujos de caja.

Nuestros sistemas brindan dos ventajas principales:

• Automatización de la recolección y del análisis de datos de múltiples fuentes, como facturas, extractos bancarios, software de contabilidad y sistemas CRM. Estas tareas de clasificación y extracción no solo ahorran tiempo, sino que también reducen los errores humanos.

• Generación de previsiones precisas y dinámicas de flujos de caja: utilizamos modelos predictivos para analizar tendencias históricas y patrones de pago. Estos modelos se nutren de una amplia variedad de fuentes de datos, que incluyen transacciones internas, condiciones de mercado y hasta indicadores macroeconómicos, para generar proyecciones financieras robustas. Cada nueva transacción alimenta el sistema que aprende y modifica sus previsiones dinámicamente.

Mitigar riesgos transaccionales es clave para las empresas con operaciones financieras. Nuestros modelos avanzados de inteligencia artificial combinan análisis predictivo y algoritmos prescriptivos, para una evaluación detallada y dinámica de perfiles de clientes. Esto incluye el uso de técnicas como el Machine Learning y las redes neuronales, para detectar y actuar sobre comportamientos atípicos y tendencias que puedan indicar un riesgo de crédito o de fraude.

La clave de nuestro enfoque está en la adaptabilidad y aprendizaje continuo. A medida que se procesan nuevas transacciones, nuestros modelos se refinan para mejorar la precisión de las predicciones. Esta mejora iterativa permite una clasificación más exacta del riesgo, ajustando los perfiles de crédito de los clientes en tiempo real, y proporcionando una respuesta proactiva frente a las operaciones sospechosas.

Aplicamos además técnicas de análisis de sentimiento y procesamiento de lenguaje natural para evaluar la comunicación del cliente, y detectar señales de alerta temprana que puedan indicar insatisfacción o comportamiento fraudulento potencial. Al correlacionar estas señales con patrones transaccionales, nuestras soluciones ofrecen una visión 360º que ayuda a las empresas a minimizar su exposición al riesgo y, cuando es necesario, a tomar decisiones informadas y personalizadas para cada cliente.

Diseñamos algoritmos de Machine Learning para predecir el absentismo y el riesgo de abandono por parte de los empleados, o grupos de empleado. Esta información es accionable para mejorar la gestión de de personal y minimizar las pérdidas de productividad.

• Predicción de Absentismo: Nuestros modelos analizan datos históricos para identificar patrones que puedan indicar ausencias futuras. Incluimos varios factores, como los turnos, los niveles de personal y fechas específicas del calendario, entre otros, para ajustar la precisión de la previsión.

• Predicción de Rotación de Personal: Combinamos datos como demografía, geografía, métricas de rendimiento, detalles de compensación y encuestas, con datos externos macroeconómicos. Al predecir cuándo es probable que los empleados o categorías de empleados piensen abandonar la compañía, nuestros clientes pueden tomar medidas proactivas y específicas de retención.

Diseñamos aplicaciones basadas en IA generativa para mejorar la eficacia y la eficiencia en la revisión de los contratos, una operación rutinaria significativamente cronófaga en los departamentos legales.

Utilizamos  instrucciones y algoritmos avanzados basados en modelos de lenguaje profundo (LLMs)  para revisar, de manera eficiente y precisa, grandes volúmenes de documentos contractuales. El sistema identifica términos clave, obligaciones, derechos y cláusulas de exclusión, así como discrepancias con los estándares corporativos, en una fracción del tiempo que requeriría una revisión manual.

La aplicación no solo detecta los elementos estándar de un contrato. También evalúa el riesgo basándose en patrones históricos y criterios predefinidos, y genera alertas sobre aspectos críticos que requieran atención humana. Esto permite a los equipos legales anticiparse a posibles conflictos o problemas, y tomar decisiones informadas sobre la negociación y la firma de contratos.