Soporte y despliegue
Dudas comunes sobre implementación, datos y facturación
Una solución Dynamic AI Sourced combina modelos de demanda y enrutamiento con fuentes heterogéneas: imágenes satelitales, telemetría IoT y aprendizaje federado para ejecución en el borde. Para operaciones mineras y agroindustriales del corredor andino esto permite inferir condiciones de stock y rutas en zonas con conectividad limitada, con actualizaciones periódicas del modelo basadas en datos locales y remotos.
Trabajamos con telemetría básica (niveles de stock, ubicación de activos), imágenes satelitales públicas y datos de rendimiento operativo. Empleamos aprendizaje federado y procesamiento en el borde para mantener datos sensibles en sitio, enviando sólo los parámetros necesarios para mejorar el modelo global sin compartir raw data.
Nuestra facturación se orienta a resultados medidos, por ejemplo por reducción real de stock y mejora en frecuencia de reabastecimiento, con reportes verificables. Complementamos con contratos de soporte y capacitación a técnicos locales para asegurar continuidad operativa y ajustes a datasets pequeños.
Ofrecemos una evaluación técnica para mapear fuentes de datos, cobertura satelital y requisitos de hardware en borde. La evaluación incluye un plan de integración y estimación de ahorro operacional basada en su histórico de consumo y rutas.
Agenda disponible según región
Informe de diagnóstico entregable en 17/01/2026 o fecha acordada
Caso de uso
Implementamos modelos de demanda con imágenes satelitales y sensores en sitio para una agroexportadora del corredor andino. El despliegue consideró infraestructura limitada de comunicaciones y capacitación de técnicos locales para mantener la inferencia en el borde.
Usamos imágenes satelitales para detectar cambios en superficie y estimar demanda de insumos antes de cosecha. Estos insumos se cruzan con telemetría de inventario para priorizar rutas de reabastecimiento.
Ver másLos sensores seleccionados toleran conectividad intermitente y almacenan datos localmente, permitiendo inferencia continua y sincronización diferida cuando la red lo permite.
Ver másEl aprendizaje federado permite mejorar el modelo global con actualizaciones locales de parámetros, manteniendo la privacidad de los datasets de cada cliente.
Ver másFormamos a técnicos locales en instalación, calibración y verificación de modelos, reduciendo dependencia de desplazamientos frecuentes desde Lima.
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