IA generativa para empresas

Benefíciese del potencial de la IA Generativa. Konfuzio ofrece soluciones innovadoras para la automatización y optimización de procesos empresariales con tecnología GenAI avanzada. Aproveche las numerosas ventajas de la IA Generativa y otras tecnologías utilizadas por Konfuzio.

Generación de nuevos datos con IA.

Es posible con GenAI.

Utilice el software Konfuzio y la IA generativa para clasificar, procesar, analizar y evaluar datos estructurados y no estructurados en documentos como facturas, pedidos y formularios.

Además de la IA generativa, nuestras aplicaciones también incluyen el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) inteligente, el procesamiento del lenguaje natural (PLN), la visión por ordenador y el aprendizaje automático, entrenados en más de 100.000 documentos.

¿Qué es la IA Generativa?

La IA generativa, también conocida como inteligencia artificial generativa (GenAI), es una clase de sistemas de IA que pueden generar de forma independiente nuevos datos y contenidos. Estos sistemas avanzados generan contenidos creativos que van más allá de lo que se les ha enseñado.

Con Konfuzio, las empresas pueden utilizar GenAI para aumentar su eficiencia, reducir costes y desarrollar productos innovadores.

Creatividad y adaptabilidad

Los modelos de IA generativa son flexibles y se adaptan a distintas tareas y aplicaciones.

Productos y servicios innovadores

La IA generativa abre nuevas oportunidades para productos y servicios innovadores que destaquen sobre la competencia.

Soluciones rentables

La IA generativa permite un importante ahorro de costes gracias a la automatización, incluidos los procesos creativos.

Los modelos de IA generativa se basan en redes neuronales artificiales capaces de reconocer patrones y correlaciones complejas en grandes cantidades de datos.

¿Cómo funciona la IA Generativa?

Preprocesamiento de datos

Recogida y preparación de grandes cantidades de datos para eliminar la información irrelevante y hacerlos accesibles para el modelo.

Arquitectura de red

Uso de arquitecturas de redes neuronales complejas, como los transformadores, para reconocer las dependencias espaciales y temporales en los datos.

Formación

Ajuste de los pesos en las redes neuronales para reconocer patrones y estructuras en los datos.

Generación de nuevos contenidos

Tras el entrenamiento, la IA genera de forma autónoma nuevos contenidos basados en los patrones aprendidos y el contexto de los datos de entrenamiento.