Menor coste por tarea. Decisiones más rápidas, medidas frente a sus cifras.

Dónde está perdiendo dinero

Cuatro fugas que buscamos en empresas que ya pagan por IA. Cada tarjeta es un sistema de cliente donde cerramos una, con la cifra que medimos.

• 95% Tareas que nadie automatizó

  Una agencia de viajes necesitaba una descripción única para cada alojamiento, en ocho idiomas. Un modelo ajustado con textos de hostelería las redacta y unos revisores las aprueban. Crear una descripción lleva un 95% menos de tiempo.

  Generación de contenido con LLM
• 28% La tarea equivocada en manos de la IA

  Un modelo generativo encaja mal para puntuar el riesgo de suscripción: el mismo caso puede recibir una respuesta distinta. Los árboles de gradiente potenciado devuelven la misma respuesta siempre y muestran qué determinó cada puntuación. Los siniestros de alta gravedad bajaron un 28%.

  Selección predictiva de riesgos y suscripción
• 90x Un modelo grande donde basta un método más barato

  Un prototipo de telecomunicaciones enviaba cada pregunta a un agente, y una respuesta podía tardar diez minutos en servidores CPU. El 80% de las preguntas eran consultas simples, así que las desviamos por una vía rápida que se salta al agente. La latencia bajó 90 veces, y los modelos corren en CPU corrientes.

  Plataforma de analítica con agentes
• 47% IA que cuesta más de lo que ahorra

  Un detector de fraude que marca siniestros limpios cuesta a los tramitadores más tiempo del que ahorra. Medido contra los métodos anteriores de la aseguradora, el nuestro encontró un 32% más de siniestros potencialmente fraudulentos, con un 47% menos de falsos positivos que los sistemas basados en reglas.

  Detección de riesgo moral en siniestros de seguros

Empresas con las que hemos trabajado

Más ingresos con estrategias basadas en datos de Chelsea AI. Empresas reconocidas de sectores seleccionados confían en nuestro trabajo.

Qué salió mal la última vez, y qué pasa aquí

Seis quejas de primeras llamadas y foros de profesionales, con las palabras que se usan. Abra una para ver cómo trabajamos para que no se repita.

Las preguntas que hacemos a cada propuesta, incluida la nuestra, están recogidas en una lista que puede usar antes de financiar cualquier cosa. Diez preguntas antes de financiar un piloto de IA

¿En qué punto está?

Así suele empezar. Elija lo que más se parezca a su semana.

• Creemos que puede funcionar, pero necesitamos una prueba antes de conseguir la aprobación del presupuesto.

  Una prueba de concepto a precio cerrado en 3 o 4 semanas, construida en nuestra infraestructura para que la revisión de seguridad de su TI no esté en la ruta crítica. Termina en un sí o un no con las mediciones detrás.

  Fase de validación

• Le queremos como cerebro del proyecto, en la arquitectura y guiando a nuestro equipo.

  Sesiones semanales de arquitectura y revisión. Sus ingenieros construyen, nosotros respondemos por las decisiones técnicas, y el conocimiento se queda con ustedes.

  CDO fraccional y asesoría

• El calendario tiene que encajar con el presupuesto. Necesitamos algo tangible con hitos claros.

  Hitos cada dos semanas con una demo funcionando en cada uno. Desplegado en AWS o GCP, con VPC privada y on-premise donde los datos deban quedarse.

  Desarrollo e implementación

• El consejo ha aprobado un presupuesto de IA y no sabemos decir en una frase para qué es.

  Una valoración por escrito de qué financiar, aplazar o parar, y qué tendría que devolver cada cosa. Due diligence de un programa, una adquisición o una demo de proveedor.

  Asesoría estratégica de IA y datos

Por qué construimos en lugar de configurar

Tres cosas que un sistema a medida hace y una suscripción no. Cada una está medida en un sistema de cliente y documentada en detalle.

• <300ms Lo bastante rápido para ir dentro de la transacción

  Un modelo ajustado a una sola tarea corre dentro de la petición, no después. El motor de decisión puntúa más de 100.000 decisiones de crédito al día en menos de 300 milisegundos.

  Motor de decisión en tiempo real
• 3,2 M£ Entrenado con sus datos, no con el promedio

  Los patrones de fraude son propios de cada negocio. Un modelo construido sobre el histórico de transacciones de un cliente evitó 3,2 M£ de pérdidas al año, marcando solo el 0,7% de las transacciones legítimas.

  Detección de fraude empresarial
• Suyos El modelo, los datos y el coste se quedan con usted

  Desplegado en su nube, su VPC privada o su propio hardware. Ningún tercero guarda los datos. Una capacidad fija se abarata entre 5 y 10 veces al año; operar el modelo puntero de turno se encarece entre 3 y 18 veces.

  Seguridad y despliegue de IA

Inteligencia soberana, para datos que no pueden salir

Con datos regulados o privados, el modelo corre donde ya están los datos. Tres despliegues, ordenados por cuánto de internet público puede alcanzar el modelo.

• Nube privada La inferencia se queda dentro de su red

  Los modelos corren en su propia cuenta de nube detrás de una VPC privada. En AWS, las peticiones al modelo viajan por PrivateLink y el tráfico saliente se filtra, de modo que los prompts y los documentos no cruzan internet público.

  Seguridad y despliegue de IA
• Su hardware Servidores CPU estándar en sus instalaciones

  Un proveedor de telecomunicaciones necesitaba consultar los datos de su red en lenguaje natural sin que salieran de su edificio. Comprimimos los modelos para que corran en servidores CPU estándar y no necesiten GPU.

  Plataforma de analítica con agentes
• Air-gapped Agentes sin conexión con el exterior

  Con datos financieros o sanitarios sensibles, los agentes corren en contenedores desechables con el acceso saliente a internet denegado por defecto y solo los permisos que la tarea necesita.

  Seguridad y despliegue de IA

Sobre qué construimos

Trabajamos en el stack moderno de datos e IA, no en la versión de un solo proveedor. AWS es la única alianza formal que tenemos; Google Cloud es nuestra plataforma preferida, y todo lo demás aquí es una herramienta que usamos a diario.

Nombrar una herramienta aquí significa que hemos puesto sistemas en producción con ella, no que la revendamos. AWS Partner es un estatus formal; el resto son las herramientas a las que recurrimos, y usaremos las suyas donde ya las tenga.

Antes de reservar la llamada

Seis preguntas que nos hacen antes de una primera llamada, respondidas como las respondemos en ella.