Línea degradada ITSense: gris, naranjo y azul

Tres profesionales chilenos (40–45) frente a una pizarra con flujo de Machine Learning: Datos → Preparación → Modelo → Entrenamiento → Evaluación → Despliegue.
Gestión integral de proyectos tecnológicos en Chile

Machine Learning: Inteligencia aplicada a tu negocio

En ITSense convertimos datos en decisiones accionables. Implementamos soluciones de Machine Learning para clasificación, predicción, automatización y RAG (Retrieval-Augmented Generation), integradas a tus sistemas existentes mediante desarrollo de software a medida.

¿Por qué Machine Learning hoy?

  • Decisiones basadas en datos: modelos que detectan patrones y anomalías.
  • Anticipación: predicción de demanda, riesgos y capacidad.
  • Eficiencia: automatización de procesos críticos con métricas de ROI.
  • Conocimiento contextual: RAG para responder con información de tus propias fuentes.

Nuestras áreas de especialización

Clasificación en pizarra blanca: barras y líneas de rendimiento en oficina

Clasificación inteligente

Segmenta clientes, prioriza casos, detecta fraude y categoriza documentos con modelos entrenados en tus datos.

Panel de predicción y clasificación: tendencia y distribución de resultados

Predicción

Forecast de ventas y demanda, scoring de riesgo y proyecciones operacionales con explicabilidad cuando aplica.

Automatización con ML integrada a sistemas, vista en equipo de trabajo

Automatización

Desplegamos modelos vía APIs y jobs, conectados a tus procesos para reducir tiempos de respuesta y costos.

Esquema de Machine Learning y RAG en pizarra, dentro de una oficina

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Asistentes internos que consultan tu base documental y responden con contexto, citas y control de seguridad.

Metodología de trabajo

  1. Diagnóstico: objetivos, fuentes de datos y restricciones.
  2. Diseño: elección de algoritmos, features, métricas y arquitectura.
  3. Entrenamiento/validación: experimentos reproducibles, evaluación y tuning.
  4. Integración: despliegue con MLOps (pipelines, monitoreo, retraining).
  5. Adopción: capacitación, documentación y soporte continuo.

Casos de uso

  • Retail: recomendadores, demanda, precios dinámicos y prevención de fraude.
  • Educación: deserción, rendimiento y horarios inteligentes.
  • Finanzas: riesgo crediticio, propensión y segmentación.
  • Industria: mantenimiento predictivo y control de calidad.
  • Sector público: analítica poblacional y priorización de recursos.

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