Habilitar la IA
DataOps, mLOps y AgentOps
La mayoría de las empresas se enfrentan al mismo desafío: grandes cantidades de datos, pero una activación limitada. Solo una fracción de los datos empresariales se utiliza de forma fiable para fundamentar las decisiones en tiempo real o potenciar la IA.
En NowVertical, operacionalizamos sus datos de principio a fin, lo que permite un flujo de datos efectivo y una implementación perfecta de los modelos de aprendizaje automático y los agentes de IA.
Los datos son abundantes. El valor no lo es.
Las disciplinas de DataOps, MLOps y AgentOps pueden ser el eslabón perdido entre los datos sin procesar y la capacidad de las empresas de maximizar el ROI de sus datos y de la IA.
Los sistemas en silos bloquean la visibilidad de los datos
El ETL manual retrasa la entrega
La calidad de los datos es inconsistente
Sin seguimiento del rendimiento de los oleoductos
DataOps
Las tuberías unificadas rompen los silos
Toma de decisiones sobre fuentes de datos en tiempo real
Las pruebas automatizadas mejoran la confianza
El linaje aumenta la trazabilidad
Los modelos se detienen antes del despliegue
Auditorías o control de versiones limitados
La deriva del modelo pasa desapercibida
Supervisión deficiente después del lanzamiento
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MLOP
La CI/CD acelera la implementación
Trazabilidad completa del modelo garantizada
Seguimiento y alertas en tiempo real
Controles de calidad integrados
Los agentes carecen de contexto de sistema
Los equipos no confían en los resultados
La deriva del modelo pasa desapercibida
Acciones arriesgadas sin barandillas
Agente PS
Los agentes acceden a datos seguros en tiempo real
Los resultados son explicables
Los flujos de trabajo están totalmente integrados
Aplicación de políticas integrada
Entregamos el eslabón que faltaba para desbloquear los datos y el ROI de la IA
40%
aumento en la frecuencia de implementación del modelo
30%
reducción de los costos operativos asociados a los datos
Genere un valor constante
Reduzca la variabilidad y aumente la precisión de las decisiones impulsadas por la IA y los datos.
Amplíe la IA con confianza
Implemente y controle modelos a escala empresarial, de forma segura y confiable.
Aumente la productividad
Automatice las tareas de datos repetitivas y libere tiempo para la innovación de alto valor.
Maximice el rendimiento de los datos
Asegúrese de que cada activo de datos contribuya a lograr un impacto empresarial mensurable.
Operacionalizamos sus datos para lograr escalabilidad y velocidad
Nuestras metodologías de DataOps transforman la forma en que los datos se mueven, escalan y generan un impacto empresarial, desde la ingestión hasta la orquestación.
Escalabilidad y flexibilidad
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Eficiencia de costos
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Seguridad de datos y cumplimiento mejorados y rentables
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Mejora de la calidad y confiabilidad de los datos
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Rendimiento de la canalización de datos
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Pruebas automatizadas
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Despliegue automatizado
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Monitorización
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Procesamiento de datos e información en tiempo real
Convertimos el aprendizaje automático en un impacto empresarial medible
Las organizaciones suelen invertir mucho en aprendizaje automático, pero tienen dificultades para traducirlo en sistemas listos para la producción. El enfoque MLOps de NowVertical pone en práctica el aprendizaje automático a escala.
Recopile, limpie y etiquete los datos para entrenar los modelos de aprendizaje automático de manera eficaz y garantizar la representatividad.
Desarrolle y experimente con modelos de aprendizaje automático optimizados para el rendimiento, la precisión y la generalización.
Escriba y refactorice código para canalizaciones de aprendizaje automático, lógica de modelos e interfaces de aplicaciones.
Pruebe los modelos, el código y la calidad de los datos mediante comprobaciones de validación, pruebas unitarias y controles de reproducibilidad.
Containeriza modelos y flujos de trabajo para una implementación perfecta en todos los entornos con herramientas como Docker o MLFlow.
Defina los objetivos de implementación, los requisitos de infraestructura y las políticas de gobierno para respaldar el aprendizaje automático de producción.
Lance nuevas versiones del modelo ML en entornos de ensayo o producción con planes de reversión y control de versiones.
Realice un seguimiento de las desviaciones del modelo, el estado del sistema y los cambios en los datos para mantener el rendimiento del modelo y activar el reentrenamiento según sea necesario.
Realice un seguimiento de las desviaciones del modelo, el estado del sistema y los cambios en los datos para mantener el rendimiento del modelo y activar el reentrenamiento según sea necesario.
Implemente, gestione y optimice los LLM y los agentes de IA
Desde copilotos y canalizaciones de RAG hasta robots de toma de decisiones para tareas específicas, en todos los entornos empresariales.
Operalice los agentes de IA en entornos del mundo real, asegurándose de que sean útiles, seguros y estén alineados con los objetivos empresariales.
Controle el comportamiento de los agentes, las vías de decisión y la lógica de escalamiento.
Supervise, vuelva a capacitar o retire a los agentes de forma continua en función del rendimiento, los cambios de contexto o la evolución de las políticas.
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IA abierta
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Claude antrópico
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Copiloto de Microsoft (365)
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Agentes de inteligencia artificial de Google Vertex
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Agentes de Amazon Bedrock +
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Implemente, ajuste y supervise los copilotos y agentes de decisión basados en GPT. Implemente límites de velocidad, filtrado de contenido y herramientas empresariales (por ejemplo, Azure AI Studio).
Aproveche las largas ventanas contextuales y la alineación de seguridad de Claude. Utilice envoltorios para gestionar las acciones de los agentes y la lógica de escalamiento.
Controle el uso, las instrucciones y el acceso a nivel de la organización. Integre los circuitos de retroalimentación de telemetría y productividad para mejorar el ROI de los agentes.
Cree copilotos empresariales multimodales. AgentOps incluye el seguimiento del uso del modelo, la gestión de las integraciones de herramientas y el enrutamiento de datos en Google Cloud.
Cree copilotos empresariales multimodales. AgentOps incluye el seguimiento del uso del modelo, la gestión de las integraciones de herramientas y el enrutamiento de datos en Google Cloud.
Organice cadenas de agentes de varios pasos con memoria, herramientas y flujos de control. Utilice los módulos de observabilidad para rastrear y depurar las ejecuciones de los agentes.
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Haga que los datos trabajen para usted.
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