Analítica predictiva
Modelos de Machine Learning para anticipar demanda, consumo e inventario y extrapolar tendencias.
Ver másSistemas de alerta basados en reglas, heurísticas y métodos estadísticos para detectar desvíos relevantes.

Revisar reportes manualmente puede demorar la detección de un desvío. Alertar cada variación también tiene un costo: demasiadas notificaciones terminan por ocultar las señales que realmente importan.
Definimos junto al equipo qué situaciones requieren atención y cómo deben escalarse. Combinamos reglas del negocio con métodos estadísticos y calibramos umbrales para equilibrar sensibilidad y falsos positivos.
Tiempo de detección, falsos positivos y proporción de alertas que generan acciones útiles.
Definimos los indicadores y la referencia antes de implementar, para evaluar la mejora con evidencia del proceso.
Seleccionamos las herramientas según tus necesidades, integraciones y presupuesto.
En Gaussian estamos formalizados y cumplimos con GDPR, EU AI Act y ENS.
Nos encontramos en proceso de cumplimiento de SOC 2 Tipo II e ISO/IEC 27001.
Lo que conviene saber para comenzar.
La frecuencia se acuerda según la necesidad operativa, las fuentes disponibles y el costo de procesamiento. El tiempo real se implementa cuando el caso de uso lo justifica.
Con una conversación sobre el proceso que querés mejorar, los datos disponibles y la decisión o tarea que necesitás resolver. A partir de ese diagnóstico definimos un caso de uso, criterios de éxito y un alcance concreto.
Definimos qué información puede utilizarse, quién puede acceder y qué condiciones aplican a las plataformas seleccionadas. En agentes y workflows, los permisos y las validaciones forman parte del diseño.
Depende del alcance, las integraciones y la preparación de los datos. Después del relevamiento proponemos etapas, entregables y costos; también consideramos el consumo recurrente de los modelos y la infraestructura.
Contanos qué querés mejorar. Evaluemos dónde la IA puede aportar valor.