Data Enhanced Products

Mitjançant diferents fonts de dades (com ara proves físiques) i models de ML, i habitualment en combinació amb les nostres solucions de *digital twin*, la nostra solució de millora de dades pot aprendre, predir i simular resultats per oferir configuracions automàtiques de producte que permetin millorar els productes i components durant el procés de desenvolupament.

Veure solution

Data As a Service Products

Data as a Service (DaaS) és un model basat en el núvol que permet a les empreses accedir, gestionar i analitzar dades sota demanda, sense necessitat de disposar d’una infraestructura local extensa.

Veure solution

Models d’optimització

Els models d’IA d’optimització permeten als nostres clients millorar processos, reduir costos i augmentar la competitivitat.

Veure solution

Models Descriptius

Els models descriptius tenen com a objectiu descriure patrons, relacions i estructures dins de les dades. No prediuen resultats futurs, però proporcionen informació sobre els fenòmens existents.

Veure solution

Models Predictius

El modelatge predictiu, també conegut com a anàlisi predictiva, és una disciplina que utilitza tècniques estadístiques, matemàtiques i d’intel·ligència artificial per predir resultats futurs basats en dades històriques.

Veure solution

LLMs

A Mosaic Factor, ens centrem en la creació de LLM específics de sector (o models lingüístics lleugers) per a les nostres organitzacions clientes.

Veure solution

Dades sintètiques

Les dades sintètiques són dades artificials generades a partir de dades originals mitjançant un model entrenat per reproduir-ne les característiques i l’estructura.

Veure solution

Digital Twins

Per supervisar i optimitzar els actius de l’empresa en temps real, Mosaic Factor utilitza Digital Twins. Aquests poden predir fallades, detectar ineficiències i millorar la presa de decisions mitjançant l’ús de dades.

Veure solution

Manteniment Predictiu

Per als models de manteniment predictiu, utilitzem tant dades històriques com dades en temps real per anticipar fallades dels equips o necessitats de manteniment. En analitzar les dades dels sensors, els registres de manteniment i altra informació rellevant, podem programar el manteniment de manera proactiva, reduir el temps d’inactivitat i prolongar la vida útil de la maquinària.

Veure solution

Previsió de Demanda i Cost

Els nostres models predictius ajuden les empreses a pronosticar la demanda de productes o serveis. Mitjançant l’anàlisi de les dades històriques de vendes, l’estacionalitat, els factors econòmics i els esdeveniments externs, podem optimitzar els nivells d’inventari, assignar els recursos de manera eficient i minimitzar l’excés d’estocs o els desproveïments.

Veure solution

Quality Analytics

Identifiquem patrons que es correlacionen amb defectes o problemes de qualitat, cosa que permet a les empreses prendre mesures correctives amb antelació i mantenir alts estàndards de qualitat.

Veure solution

Inventory Management

Utilitzem models predictius per optimitzar els nivells d’inventari tenint en compte factors com el temps de lliurament, la variabilitat de la demanda i els costos d’emmagatzematge.

Veure solution

Supply Chain Management

Podem utilitzar l’anàlisi de dades històriques i en temps real per gestionar la cadena de subministrament, optimitzar el transport i garantir el lliurament puntual dels productes.

Veure solution

Tendències de Mercat

Els nostres models predictius analitzen les dades del mercat, el comportament dels consumidors i els factors externs per comprendre els patrons, identificar tendències i anticipar canvis.

Veure solution

Market Understanding

Els nostres models descriptius d’IA proporcionen informació valuosa per a la presa de decisions i la comprensió dels sistemes complexos de les organitzacions.

Veure solution

Exploració de Patrons

Els nostres models descriptius d’IA proporcionen informació valuosa per a la presa de decisions i la comprensió dels sistemes complexos de les organitzacions.

Veure solution

Trustworthy AI

En integrar models d’IA en entorns on els estàndards de compliance són importants, Mosaic Factor ajuda les empreses a gestionar la governança de dades mitjançant l’aplicació de solucions Trustworthy AI.

Veure solution

Logística

La prioritat més gran de Mosaic Factor en logística és compartir dades clau entre els diferents actors de la cadena de subministrament per optimitzar el rendiment i gestionar la sostenibilitat, mitigant l’impacte d’aquestes operacions.

Veure industry

Automoció

Mosaic Factor aplica solucions d’IA en diversos àmbits de la indústria de l’automoció, generalment millorant els vehicles i els seus components durant el seu desenvolupament.

Veure industry

Mobility

La prioritat més gran de Mosaic Factor en Mobilitat és optimitzar els sistemes de transport per a la mobilitat de les persones, millorant alhora la seguretat general i la sostenibilitat de les solucions de transport.

Veure industry

Corporate Services

El nostre aprenentatge automàtic i els algoritmes complexos ajuden les organitzacions a gestionar el compliment normatiu i el servei al client per augmentar el nivell de servei de la seva organització, alhora que optimitzen el temps de resolució de diversos processos.

Veure industry

Indústria

La prioritat més gran de Mosaic Factor en el sector de la fabricació és ajudar els nostres clients a reduir costos, augmentar la sostenibilitat i optimitzar la cadena de producció.

Veure industry

Healthcare

La prioritat més gran de Mosaic Factor en el sector sanitari és fer ús de les dades per millorar l’atenció i el seguiment dels pacients de manera segura, optimitzar els recursos dels sistemes de salut i facilitar la tasca dels professionals sanitaris.

Veure industry

Aspectes clau de la Llei Europea d’IA (AI Act)

Segons la Llei Europea d’Intel·ligència Artificial o AI Act, la prioritat del Parlament Europeu és garantir que els sistemes d’IA utilitzats a la UE siguin segurs, transparents, traçables, no discriminatoris i respectuosos amb el medi ambient.

La Llei Europea d’Intel·ligència Artificial classifica la IA segons el seu risc:

  1. Es prohibeixen els usos d’IA amb riscos inacceptables. Això vol dir que no s’han d’utilitzar els següents tipus de models:
    1. IA subliminal, manipuladora o enganyosa
    2. Models d’IA que explotin vulnerabilitats relacionades amb l’edat, la discapacitat o les circumstàncies socioeconòmiques per distorsionar el comportament, causant danys significatius.
    3. Sistemes de categorització biomètrica que infereixin atributs sensibles (com ara raça, opinions polítiques, afiliació sindical, creences religioses o filosòfiques, vida sexual o orientació sexual), excepte per a l’etiquetatge o el filtratge de conjunts de dades biomètriques adquirides legalment o quan les forces de seguretat categoritzen dades biomètriques.
    4. Sistemes de puntuació social.
    5. Sistemes que avaluïn el risc que una persona cometi delictes penals.
    6. Compilar bases de dades de reconeixement facial d’Internet o imatges de CCTV.
    7. Inferir emocions en llocs de treball o institucions educatives.
    8. Identificació biomètrica remota (RBI) «en temps real» en espais d’accés públic per a les forces de seguretat.
  2. Sistemes d’IA d’alt risc: estan regulats, i l’AI Act se centra sobretot en aquesta tipologia.
  3. Sistemes d’IA de risc limitat: estan subjectes a obligacions de transparència menys estrictes. Això significa que els desenvolupadors han d’assegurar-se que els usuaris finals siguin conscients que estan interactuant amb la IA (deixant clar que hi ha un model d’IA darrere dels chatbots i els deepfakes).
  4. Els models d’IA de risc mínim: no estan regulats: entre aquests es troben la majoria de les aplicacions d’IA que estaven disponibles al mercat únic de la UE en el moment de l’entrada en vigor de la Llei d’IA el 2021. Per exemple, videojocs habilitats amb IA i filtres de correu brossa.

Clarament, aquest escenari està canviant amb la IA generativa, que augmenta el nivell de risc dels models d’IA, convertint-los majoritàriament en models d’alt risc.

Tot i que les regulacions de la IA estan avançant, creiem que els sistemes d’IA haurien de ser supervisats per persones, en lloc de per l’automatització, per evitar resultats perjudicials. Això inclou assegurar-nos que som capaços de generar sistemes d’IA fiables (trustworthy AI en anglès) que tinguin un disseny just i que siguin explicables i clars per als responsables de la presa de decisions.

És evident que la legislació no accelerarà l’adopció d’una IA responsable, però són les organitzacions les que han de compartir experiències i solucions per mostrar com són les «bones pràctiques».

Els consells d’administració han d’adoptar la responsabilitat digital corporativa per avaluar els impactes digitals dels productes o serveis en totes les parts interessades, examinant els impactes socials, econòmics, tecnològics i ambientals.

Per tant, estem donant suport a les empreses en el seu paper per garantir que la tecnologia no es desplegui en «casos d’ús negatius» que puguin perjudicar la societat i generant així models d’IA que siguin transparents, eficaços, justos i responsables.

→ Consulta la nostra solució Trustworthy AI