Modelos de IA y Visión Artificial

1. Modelos de texto — LLM

Comprender, redactar, resumir, clasificar y ejecutar instrucciones

Chatbots, agentes, cotizaciones, propuestas, contratos, reportes, asistentes legales, CRM, WhatsApp y copilotos

2. Modelos de visión y documentos — Vision Language Models

Comprender imágenes, formularios, facturas, recibos y documentos escaneados

OCR inteligente, facturas, contratos, expedientes, formularios, recetas y PDF

3. Modelos OCR especializados

Reconocer texto, tablas, campos, firmas y estructura documental

Digitalización, extracción de facturas, formularios, documentos legales y médicos

4. Modelos de embeddings

Convertir contenido en vectores para búsqueda semántica y comparación

RAG, bases de conocimiento, búsqueda empresarial, documentos similares y memoria de clientes

5. Modelos de reranking

Reordenar los resultados recuperados y seleccionar los más relevantes

Chat con documentos, asistentes legales, motores de búsqueda y RAG empresarial

6. Modelos de transcripción — Speech-to-Text

Convertir voz y llamadas en texto

Voicebots, llamadas, entrevistas, reuniones, podcasts y atención telefónica

7. Modelos de voz — Text-to-Speech

Convertir texto en voz natural

Voicebots, recepción de llamadas, capacitación en audio, podcasts y asistentes hablados

8. Modelos de análisis de audio

Clasificar sonidos, separar hablantes y detectar eventos de audio

Centros de llamadas, diarización, control de calidad, análisis de conversaciones y ruido industrial

9. Modelos de visión artificial especializada

Detectar, segmentar, contar, rastrear y clasificar objetos

YOLO, inventario visual, defectos, personas, vehículos, equipos de seguridad, placas y medidores

10. Modelos para datos tabulares

Analizar datos estructurados de ERP, CRM, contabilidad y ventas

Facturas, ventas, inventarios, cobros, pagos, estados de cuenta, CRM, ERP, indicadores KPI, flujo de caja, rentabilidad, clientes, riesgo y comportamiento comercial

Modelos incluidos: Regresión lineal y logística, Gradient Boosting, Random Forest, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Clustering, Clasificación, Redes neuronales tabulares y Series temporales

11. Modelos de series temporales y pronósticos

Predecir resultados futuros basándose en datos históricos

Ventas, demanda, flujo de caja, inventarios, compras y planificación

12. Modelos de anomalías y fraude

Detectar operaciones atípicas, errores o comportamientos sospechosos

Conciliación bancaria, facturación, pagos, inventario, accesos y control financiero

13. Modelos de recomendación

Recomendar productos, contenidos o acciones

Ventas, comercio electrónico, restaurantes, bienes raíces, marketing y recuperación de clientes

14. Modelos de clasificación y puntuación

Asignar categorías, probabilidades o niveles de prioridad

Prospectos, CV, documentos, tickets, clientes, facturas y expedientes

15. Modelos de optimización matemática

Encontrar la mejor asignación de recursos bajo restricciones

Inventario, rutas, horarios, compras, flujo de trabajo, producción y asignación de personal

16. Modelos de generación de imágenes

Crear imágenes comerciales y publicitarias

Marketing, catálogos, anuncios, publicaciones y fichas de productos

17. Modelos de generación y análisis de video

Crear, resumir o analizar contenido audiovisual

Marketing, capacitación, inspección industrial y vigilancia

18. Modelos multimodales

Procesar conjuntamente texto, imágenes, audio, video y documentos

Agentes avanzados, asistentes empresariales y análisis integral de casos

19. Modelos de regresión lineal y logística

Predecir valores continuos y clasificar resultados binarios o multiclase

Predicción de ventas, probabilidad de conversión, scoring de clientes, riesgo crediticio, clasificación de documentos y análisis de churn

20. Modelos de Gradient Boosting

Entrenar árboles de decisión de forma secuencial para máxima precisión

Predicción de demanda, detección de fraude, análisis de rentabilidad, calificación de prospectos y optimización de campañas

21. Modelos de Random Forest

Combinar múltiples árboles de decisión para reducir sobreajuste

Clasificación de clientes, evaluación de riesgo, selección de candidatos, análisis de inventarios y detección de anomalías

22. Modelos XGBoost, LightGBM y CatBoost

Boosting optimizado para alto rendimiento con grandes volúmenes de datos

Predicción de flujo de caja, clasificación de facturas, scoring financiero, segmentación de mercado y análisis de comportamiento

23. Modelos de Clustering

Agrupar datos similares sin etiquetas previas para descubrir patrones

Segmentación de clientes, agrupación de productos, análisis de mercados, detección de perfiles y organización de inventarios

24. Modelos de clasificación

Asignar categorías o etiquetas a datos de entrada

Clasificación de documentos, categorización de tickets, filtrado de CV, priorización de prospectos y etiquetado de expedientes

25. Redes neuronales tabulares

Aplicar arquitecturas neuronales a datos estructurados en tabla

Análisis de CRM, predicción de ventas, evaluación de riesgo crediticio, optimización de precios y patrones de compra

26. Modelos de series temporales

Analizar y predecir datos secuenciados en el tiempo

Pronóstico de ventas, demanda futura, flujo de caja, inventarios, estacionalidad, tendencias y planificación empresarial