En Diverger trabajamos con IA generativa para identificar casos reales de uso de LLMs que aplicamos en tu empresa y para los que entrenamos a tu equipo, ayudándote a transitar los 4 niveles de adopción
Casos de uso
Identificamos actividades del día a día de los equipos que pueden ser mejoradas por el uso de herramientas de IA Generativa, pero exigen el conocimiento técnico del ámbito de aplicación y de los LLM.
Desarrollamos prototipos de automatización de estas actividades usando LLM, con el objetivo de alinear expectativas y validar objetivos y resultados, entrenando a la vez a los equipos del cliente.
Personalización de LLMs
Integramos LLMs con los sistemas de tu empresa, aprovechando las APIs disponibles de los principales LLMs para que cuentes con frontales que faciliten la interacción y reduzcan la fricción en su uso por parte de tus equipos.
Alimentamos los LLMs con información propietaria necesaria para el desarrollo de las tareas y los objetivos perseguidos, con total garantía de control sobre tus datos.
Generative AI
Entrenamos a tu equipo
Integramos a tu equipo en el proceso de ideación, desarrollo e implantación con el objetivo de que sea autosuficiente una vez implantada la solución.
Proporcionamos programas de entrenamiento hands-on para ayudarte a entender y aplicar eficazmente la IA generativa. Estos programas están diseñados para perfiles técnicos, de negocio y directivos, y te ayudarán a decidir cómo y en qué ámbitos empezar a aplicar LLMs y a diseñar tu propio plan de implantación. Permite adquirir un claro conocimiento para responder a la pregunta más frecuente sobre IA generativa:
¿Para qué sirve y para qué no en mi día a día?
Facilitamos la adopción
Piloto
Los profesionales de su equipo son responsables de todo el ciclo de trabajo, utilizando herramientas convencionales pero sin asistencia directa de IA.
Copiloto
Los profesionales cuentan con un asistente de IA que sugiere opciones, ayuda a completar tareas y a depurar errores, pero aún se mantiene el control del proceso.
Integrado
Las organizaciones estandarizan la forma en que se utiliza la IA, implementando plantillas y prácticas comunes para una utilización coherente, predecible y de mayor calidad.
Autónomo
Las IA se encargan de tareas completas incluyendo pruebas y correcciones, con los profesionales actuando como supervisores del proceso.
Piloto
Los profesionales de su equipo son responsables de todo el ciclo de trabajo, utilizando herramientas convencionales pero sin asistencia directa de IA.
Copiloto
Los profesionales cuentan con un asistente de IA que sugiere opciones, ayuda a completar tareas y a deuprar errores, pero aún se mantiene el control del proceso.
Controlador
Las organizaciones estandarizan la forma en que se utiliza la IA, implementando plantillas y prácticas comunes para una utilización coherente, predecible y de mayor calidad.
Piloto Automático
Las IA se encargan de tareas completas incluyendo pruebas y correcciones, con los profesionales actuando como supervisores del proceso.
