Solución interna/Investigación documental

Asistente de apoyo a la investigación

Encontrar información relevante en un mar de documentos lleva un tiempo considerable. Hemos desarrollado Kairos, un asistente de búsqueda que enriquece las consultas, rastrea las fuentes, identifica el contenido más relevante y revela automáticamente los enlaces temáticos entre los documentos.

Problema

Los equipos de investigación y análisis dedican una cantidad desproporcionada de tiempo a buscar, leer y clasificar documentos para aislar los que importan. Los motores de búsqueda tradicionales devuelven los resultados por palabras clave, sin entender la consulta ni las relaciones entre los documentos. Es imposible visualizar qué contenido es similar, qué temas se cruzan o qué documentos realmente aportan valor. El tiempo perdido buscando es tiempo que no se dedica a analizar.

Vue rapprochée d’une coupe transversale colorée d’une géode montrant des couches concentriques de minéraux en jaune, marron, rouge et vert.

Solución

Lo que construimos

Hemos contratado a 1 científico de datos para crear Kairos, un asistente de búsqueda inteligente que va más allá de la investigación de palabras clave.

Paso 1 — Enriquecimiento y rastreo de consultas Kairos toma la solicitud del usuario, la enriquece semánticamente y, a continuación, rastrea las fuentes para recuperar el contenido relevante. El sistema no se limita a obtener resultados superficiales: explora en profundidad.

Paso 2 — Puntuación de relevancia mediante incrustaciones Cada documento se compara con la solicitud mediante incrustaciones de palabras y documentos. El sistema calcula una puntuación de similitud semántica para mostrar solo el contenido que es realmente relevante, clasificado por grado de correspondencia.

Paso 3 — Agrupación y extracción de temas Los documentos se agrupan por similitud y por tema gracias a la agrupación por incrustaciones y extracción de temas (LDA). El usuario puede navegar entre los grupos temáticos para comprender cómo se relacionan los documentos entre sí.

Paso 4 — Extracción de pasajes clave El trabajo de filtrado identifica las frases más importantes de cada documento y elimina el ruido (las frases genéricas están presentes en todas partes), refinando aún más la separación entre el contenido y la relevancia de los resultados.

Proyectos de la misma categoría

Ver todos los proyectos

Aplicación de optimización de la cadena de suministro

Un actor de distribución farmacéutica tuvo que replantearse toda su cadena de suministro: el surtido de farmacias, la gestión del inventario y los canales de entrega. La investigación operativa por sí sola ya no era suficiente. Creamos la aplicación que transformó sus operaciones.

Detección de tendencias en redes sociales

En un mercado en el que los comportamientos de los consumidores cambian más rápido que los ciclos de decisión, el cliente necesitaba anticiparse a las tendencias en lugar de experimentarlas. Creamos la plataforma que convierte el ruido de las redes sociales en señales prácticas.

Rendimiento de los campos agrícolas

La filial climática de un líder asegurador francés necesitaba predecir los rendimientos de los campos en toda Alemania para fijar el precio de una nueva oferta de seguro contra sequías. Los datos internos no eran suficientes. Creamos los modelos predictivos que hicieron que el producto fuera comercializable.

Plataforma de análisis de las necesidades de los clientes

Un gran grupo francés necesitaba entender las necesidades actuales y futuras de sus clientes mediante la agregación de un enorme volumen de datos sobre los consumidores. Tras un POC de 8 semanas, industrializamos una plataforma completa implementada en todas las entidades francesas y ahora la estamos ampliando a nivel de grupo.

Puntuación y análisis de la piel

Un importante actor de la cosmética de lujo había desarrollado un algoritmo de puntuación cutánea. Problema: nadie pudo verificar en qué se basaba la IA para hacer su diagnóstico. Creamos el sistema de visualización que hace que las predicciones sean transparentes y se puedan implementar en tiendas y dispositivos móviles.

Diseño e implementación de Data Hub

Un operador de transporte había multiplicado las iniciativas de datos sin resultados. Sin centralización, sin cultura de datos, proyectos abortados. Empezamos el tema desde cero: estrategia, infraestructura, casos de uso concretos y aculturación de equipos. Como resultado: un centro de datos operativo, 4 paneles en producción y 7 modelos de ciencia de datos implementados.