CASOS DE USO

Desafío:
Utilizando modelos de redes neuronales, el objetivo es desarrollar una solución capaz de predecir el comportamiento de las ventas futuras a partir de datos históricos.

Solución Aplicada:

• Entrenamiento LSTM dinámico con horizonte personalizado.
• Cálculo automático de MAPE por mes y total.

Tecnologías:
Python, TensorFlow

Resultados:

• +97% de precisión en la predicción para los siguientes 3 meses.

Desafío:
Mejorar la atención al cliente sin incrementar la carga operativa.

Solución Aplicada:

• Despliegue de asistentes virtuales con IA Generativa y NLP.
• Automatización de preguntas frecuentes y seguimiento de solicitudes.

Tecnologías:
OpenAI API, Rasa, LangChain, FastAPI.

Resultados esperados:

• Reducción del 60% en tickets de soporte humano.
• Respuestas 24/7 con tono personalizado.
• Integración total con CRM.

Desafío:
Generar reportes de inteligencia de negocio en menos tiempo y con menor error humano.

Solución Aplicada:

• Extracción y procesamiento de datos automático.
• Generación de insights usando modelos generativos y herramientas de visualización.

Tecnologías:
Python, Power BI, OpenAI API, Streamlit.

Resultados esperados:

• Tiempos de generación de reportes reducidos en 80%.
• Alineación con KPIs clave en tiempo real.

Desafío:
Priorizar oportunidades comerciales con mayor posibilidad de cierre.

Solución Aplicada:

• Algoritmos de clasificación entrenados con datos de interacción, conversión y comportamiento.
• Segmentación dinámica de leads.

Tecnologías:
Scikit-learn, Power BI, Python.

Resultados esperados:

• Mejora del 40% en efectividad del equipo comercial.
• Aumento del ROI en campañas digitales.

Desafío:
Reducir errores humanos y tareas repetitivas en procesos administrativos.

Solución Aplicada:

• Robots desarrollados con Python y UiPath para tareas repetitivas.
• IA integrada para toma de decisiones automáticas (validación, clasificación de documentos).

Tecnologías:
UiPath, Python, OCR, Power Automate.

Resultados esperados:

• Ahorro de hasta 300 horas/mes en tareas administrativas.
• Reducción de errores en un 95%.