Casos de Éxito
Transformamos industrias con soluciones inteligentes diseñadas para
potenciar equipos, optimizar procesos y resolver los retos del futuro.
Implementación de IA en la predicción de recaída en cáncer de mama
Desarrollo de una herramienta predictiva que utiliza IA para evaluar el riesgo de recaída en pacientes con cáncer de mama junto con el Instituto Valenciano de Oncología, mejorando la toma de decisiones en el tratamiento.
Resumen
Desarrollamos un Asistente Virtual Cognitivo diseñado para optimizar la gestión de vacaciones de los empleados, enfocado en el control eficiente y la automatización de procesos relacionados con solicitudes de tiempo libre, aprobación de solicitudes y registros en los sistemas de la empresa. El asistente no solo facilita el proceso de solicitud y autorización de vacaciones, sino que también toma decisiones inteligentes basadas en datos del cliente, ayudando a equilibrar las cargas de trabajo y evitar traslapes en las autorizaciones.
Desafío
El proceso tradicional de gestión de vacaciones en la empresa era manual, lo que implicaba una carga administrativa alta, largos tiempos de espera para la autorización de solicitudes y el riesgo de tomar decisiones que afectaran la operación de la empresa, como la autorización de vacaciones para todos los empleados al mismo tiempo. El reto consistía en automatizar este proceso y hacerlo más eficiente y seguro, mientras se minimizaban los errores humanos.
Solución
El Asistente Virtual Cognitivo que desarrollamos para la gestión de vacaciones se apoya en una serie de capacidades avanzadas para facilitar el proceso de toma de decisiones y la gestión del tiempo libre de los empleados. Algunas de las funcionalidades clave incluyen:
- Toma de Decisiones Basada en Datos: El asistente analiza datos relevantes como las cargas de trabajo actuales, las ausencias de otros colaboradores, incapacidades, y el tiempo laborado para asegurar que las solicitudes de vacaciones no afecten negativamente la operación de la empresa.
- Autorización Automática y Gestión de Solicitudes: El asistente tiene la capacidad de notificar y gestionar las solicitudes de vacaciones en tiempo real, enviando notificaciones a los superiores para su aprobación. Si es necesario, también puede registrar la solicitud directamente en los sistemas internos de la empresa.
- Integración con Canales de Comunicación Populares: Con el fin de hacer el proceso más accesible y cómodo para los empleados, el asistente está integrado con WhatsApp, un canal de comunicación ampliamente utilizado en el mundo actual, facilitando la interacción rápida y eficiente.
- Reducción de Tiempos de Autorización y Registro: La automatización del proceso permite reducir significativamente el tiempo de autorización de vacaciones y el registro de información, lo que mejora la eficiencia operativa y la satisfacción de los empleados.
- Control de Incidencias y Evitación de Traslapes: El sistema ayuda a evitar la sobrecarga de solicitudes de vacaciones en un mismo periodo, lo que podría afectar la productividad de la empresa. El asistente tiene la capacidad de alertar a los gerentes si hay solicitudes conflictivas o solapadas.
Impacto
La implementación de este Asistente Virtual Cognitivo para la gestión de vacaciones ha permitido a la empresa:
- Mejorar la eficiencia operativa, reduciendo el tiempo de procesamiento de solicitudes y aumentando la productividad.
- Optimizar la toma de decisiones relacionadas con las autorizaciones de vacaciones, basadas en datos en tiempo real.
- Reducir el riesgo de traslapes y asegurar que las operaciones de la empresa no se vean afectadas por la ausencia de personal clave.
- Facilitar la experiencia del empleado al ofrecer un proceso rápido y fácil a través de canales de comunicación como WhatsApp.
Resumen
IADETECANCER es un proyecto desarrollado por Cognitive Experts, Virtual Desk, Genetracer Biotech, IBM Research, junto con la colaboración de entidades hospitalarias, universidades y el apoyo financiero de la Consejería de Ciencia, Universidades y Educación de la Comunidad de Madrid. Este esfuerzo conjunto utiliza inteligencia artificial y Big Data para detectar precozmente el cáncer y predecir la probabilidad de que una persona desarrolle la enfermedad, incluso estimando el tiempo en que podría ocurrir.
Desafío
El cáncer, a menudo asintomático en sus primeras etapas, es difícil de diagnosticar precozmente con métodos tradicionales. Esto limita las probabilidades de curación y la eficacia de los tratamientos, representando un reto crítico para la salud pública.
Solución
Con el trabajo conjunto de Cognitive Experts, Virtual Desk, Genetracer Biotech, e IBM Research, se analizan datos masivos provenientes de historias clínicas, genómica, imágenes diagnósticas, hábitos de vida y otros factores exógenos. Utilizando técnicas avanzadas de inteligencia artificial y Big Data, se construyen modelos analíticos capaces de identificar patrones y predecir la probabilidad de desarrollar cáncer.
Impacto
El proyecto implementará una plataforma que optimice el cribado en atención primaria, aumentando la probabilidad de curación en hasta un 94% en diagnósticos tempranos. Además, permitirá la introducción de herramientas de IA y cribado genético como apoyo a los profesionales sanitarios, reduciendo costes, mejorando la eficiencia del sistema de salud y elevando la calidad y esperanza de vida de los pacientes.
Resumen
Desarrollamos e implementamos un modelo de inteligencia artificial que optimiza el proceso de autorización de crédito mediante el análisis y procesamiento de solicitudes, identificando riesgos potenciales y variables clave del entorno. La solución se integra con instituciones crediticias, como Buró de Crédito, para realizar un «match» de información relevante. El modelo es capaz de tomar decisiones inteligentes y proporcionar resultados detallados sobre el nivel de riesgo, incluidas alertas sobre posibles riesgos de mora, quiebra o situaciones de bajo riesgo.
Desafío
El proceso tradicional de evaluación de solicitudes de crédito se basaba en métodos manuales o en sistemas tradicionales que no siempre eran capaces de identificar todos los riesgos de manera oportuna o precisa. Además, el entorno cambiante y la necesidad de integrarse con múltiples fuentes de datos externas (como Buró de Crédito) requería una solución más dinámica y eficaz.
Solución
El modelo de inteligencia artificial desarrollado se basa en el análisis de una serie de variables y datos externos para evaluar las solicitudes de crédito. Las principales características de la solución incluyen:
- Identificación de Situaciones de Riesgo: El modelo evalúa múltiples variables como el historial crediticio, la situación económica actual, las cargas de deuda previas y otras señales de riesgo (como ingresos, empleo, etc.). Basado en esta información, puede identificar riesgos como mora, quiebra o riesgo bajo.
- Integración con Instituciones Crediticias: Se realizó una integración con fuentes externas de información, como Buró de Crédito, para hacer un «match» con los datos de la solicitud. Esto permite obtener una visión más clara y precisa del perfil crediticio del solicitante, mejorando la toma de decisiones.
- Toma de Decisiones Automática: Con base en las variables recopiladas y los datos procesados, el modelo puede tomar decisiones automáticas sobre la solicitud, proporcionando una recomendación clara de aprobación, rechazo o análisis adicional.
- Predicción de Posibles Riesgos: Además de identificar el riesgo inmediato, el modelo puede indicar si existe una probabilidad alta de mora o quiebra, y generar alertas proactivas para la gestión de la solicitud. Esto permite una intervención temprana y ayuda a prevenir futuros problemas financieros.
- Evolución del Producto: La solución está diseñada para evolucionar a lo largo del tiempo. A través de la analítica de datos en tiempo real, se ajusta y afina el modelo continuamente mediante fine-tuning, lo que asegura que las decisiones de crédito se mantengan alineadas con las condiciones del mercado y las nuevas tendencias. Además, el sistema puede medir el desempeño mediante KPIs específicos que permiten evaluar la efectividad del modelo y su capacidad para minimizar riesgos.
- Escenarios Alternos y Soporte Humano: La solución también prevé la posibilidad de que el modelo se comunique con un agente humano en situaciones complejas o cuando sea necesario revisar ciertos aspectos de la solicitud que no pueden ser evaluados completamente de manera automatizada. Algunos posibles escenarios incluyen:
- Solicitudes ambiguas o faltantes de información que requieren seguimiento manual.
- Casos de solicitudes de alto riesgo donde se recomienda una revisión humana.
- Intervenciones en situaciones de fraude o datos conflictivos que deben ser verificados por un operador.
- El sistema también puede agendar llamadas clave para contactar al solicitante o incluso derivar el caso a un equipo especializado si es necesario.
- Flexibilidad en el Canal de Implementación: La solución está diseñada para ser flexible y adaptarse al canal de comunicación más adecuado para el cliente. Los canales disponibles para la interacción incluyen:
- Web: Plataforma integrada para que los clientes gestionen sus solicitudes.
- WhatsApp: Comunicación directa y fácil con el asistente virtual para realizar consultas rápidas y gestionar solicitudes de manera eficiente.
- Aplicaciones móviles: Integración con apps móviles para acceder y gestionar las solicitudes de crédito de manera conveniente.
Impacto
La implementación de esta solución de inteligencia artificial ha tenido un impacto significativo en la eficiencia operativa y en la toma de decisiones en la gestión de créditos. Algunos de los resultados incluyen:
- Reducción de tiempos de procesamiento de solicitudes, permitiendo una respuesta más rápida y eficiente.
- Mejora en la precisión de las decisiones, reduciendo el riesgo de incurrir en mora o quebranto.
- Optimización de la experiencia del cliente, al proporcionar un sistema rápido y accesible para la solicitud de crédito.
- Minimización de errores humanos y de riesgo en el proceso de evaluación de crédito mediante la automatización inteligente.
- Capacidad de adaptación a cambios en el entorno económico y las condiciones de crédito, gracias a la analítica en tiempo real y el fine-tuning constante.
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