INFORM en Latinoamérica

Lo que ofrecemos

INFORM se especializa en la Toma de Decisiones Digitales utilizando Inteligencia Artificial (IA) para optimizar la operación en términos de eficiencia, confiabilidad y agilidad.

Nuestros sistemas pueden analizar grandes cantidades de datos en segundos, calcular un gran número de variables de decisión y sugerir al usuario la mejor solución posible para implementar.

Empresas de renombre como Volkswagen México, LATAM Airlines, Zurich Insurance Mexico, Zurich Insurance Argentina, la empresa de retail brasilera Via Varejo, KAR Logistics o Kaufmann, el importador chileno de Mercedes-Benz, ya son parte de los clientes satisfechos dentro del continente.

Datos y cifras globales de INFORM

  • Establecida en 1969
  • Ingresos superiores a $EUR 101.5 MM ($USD 107 MM)
  • Principal objetivo corporativo: sustentabilidad a largo plazo
  • +900 analistas de negocios, científicos de datos e ingenieros de software dan soporte a +1.000 clientes en todo el mundo
  • Las soluciones de software optimizan las operaciones de: Aerolíneas y Aeropuertos, Prevención de Fraude y AML, Logística de Automóviles, Transporte y Gestión de la Fuerza Laboral.

INFORM Software SpA en Latinoamérica
María Luisa Santander 468, Of.210
Providencia, Santiago de Chile, Chile

Telefono: +56 2 6465 5232

Nuestros Socios en Brasil

Portia LAC Consultoria Ltda., con sede en São Paulo, Brasil, es el distribuidor estratégico de valor añadido y socio de cooperación de INFORM en América Latina. Portia se centra en la optimización de procesos a través de la planificación inteligente automatizada y la toma de decisiones en los sectores de la aviación y la gestión de la fuerza laboral. Nuestro socio de cooperación tiene como objetivo:

  • Facilitar el acceso al software de última generación
  • Proporcionar servicios de mejores prácticas para operar ese software
  • Minimizar los costes iniciales y garantizar un rendimiento temprano y sostenible

PORTIA
Av. Queiroz Filho 1700, sala 201 Torre A
São Paulo - SP - Brasil

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Nos basamos en un largo historial de experiencia en muchas áreas de la IA, desde la resolución de problemas generales y la toma de decisiones, pasando por la representación del conocimiento, el razonamiento automatizado y la inteligencia deductiva, hasta el aprendizaje automático y el control inteligente de sistemas autónomos. Al combinar técnicas de estas áreas en un enfoque híbrido, nuestros sistemas de software pueden realizar funciones básicas tradicionalmente asociadas a la inteligencia humana: la toma de decisiones y el aprendizaje.

- Los conocimientos de los expertos sobre los procesos empresariales y los patrones de comportamiento, así como los objetivos y las limitaciones de la planificación, se plasman en modelos de decisión digitales. Las técnicas de IA (por ejemplo, la programación de restricciones), junto con los algoritmos OR (por ejemplo, la optimización matemática), pueden explorar muchos millones de opciones de decisión alternativas con extrema rapidez, produciendo así resultados verdaderamente optimizados.

- Las técnicas de aprendizaje automático se utilizan para descubrir automáticamente nuevos conocimientos mediante la extracción de grandes conjuntos de datos en busca de patrones. Los modelos predictivos utilizan estos patrones para clasificar los eventos y hacer previsiones sobre volúmenes, tiempos y duraciones, proporcionando así una entrada mejorada para los modelos de decisión.

Investigación de operaciones

Investigación de operaciones

La Investigación Operativa (IO) aplica métodos analíticos y algoritmos avanzados para ayudar a tomar mejores decisiones, un enfoque singularmente poderoso para la toma de decisiones.

Utilizando técnicas como la modelización matemática y la optimización, la IO le lleva a tomar las mejores decisiones. El poder de los algoritmos de OR proviene de su capacidad para comparar rápidamente un número increíblemente grande de opciones factibles para encontrar soluciones que a menudo se pasan por alto por la mera intuición humana.

Combinando la lógica con el aprendizaje automático, podemos extraer datos para obtener información y hacer previsiones que alimenten nuestros algoritmos de optimización de la lógica.

La lógica aprovecha los datos para su uso más valioso: Los sofisticados algoritmos aprovechan la potencia informática actual para sugerir opciones optimizadas a los responsables de la toma de decisiones.

Lógica difusa

Lógica difusa

"Toda la lógica tradicional supone habitualmente que se emplean símbolos precisos. Por lo tanto, no es aplicable a esta vida terrestre, sino sólo a una existencia celestial imaginada." [Bertrand Russell]

Basándonos en el trabajo científico del fundador de nuestra empresa, H.J. Zimmermann, galardonado con el prestigioso premio IEEE Fuzzy Systems Pioneer Award, aplicamos la lógica difusa para resolver el reto fundamental de tomar decisiones correctas a partir de datos imprecisos o inciertos.

En la lógica bivalente tradicional, cualquier afirmación es verdadera o falsa, sin ninguna posibilidad intermedia. La lógica difusa, en cambio, permite valores intermedios, lo que la hace idónea para representar información lingüística y conocimiento experto. Las decisiones se toman de forma similar a la que utilizan los humanos.

Todo el mundo toma regularmente decisiones difusas, por ejemplo cuando aparca su coche. En lugar de medir el espacio de aparcamiento con exactitud, se hace una suposición aproximada sobre si el coche cabe en el hueco.

La lógica difusa nos permite trasladar al software nuestra capacidad humana de sacar conclusiones correctas a partir de información imprecisa.

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

APRENDIZAJE AUTOMÁTICO

Los datos son el combustible que impulsa la economía digital del siglo XXI. Al igual que el petróleo crudo, debe ser refinado para alimentar los motores de los algoritmos que pueden convertirlo en una ventaja competitiva.

El aprendizaje automático consiste en refinar los datos. Combina conceptos y técnicas de diferentes campos -como las matemáticas, la estadística y la informática- para buscar patrones estructurales en los datos con el fin de encontrar conexiones y conocimientos valiosos y hacer predicciones fiables.

El aprendizaje automático es un proceso que consta de varios pasos, desde la ingeniería de datos (armonización, transformación y enriquecimiento) y la selección de características, pasando por el entrenamiento y la evaluación de los modelos predictivos, hasta la ejecución final y la supervisión de los modelos en entornos difíciles en tiempo real.

La atención se centra siempre en la precisión del modelo, así como en la comprensibilidad, con una preferencia por los modelos que son comprensibles y producen resultados justificables.

OPTIMIZACIÓN ÁGIL

OPTIMIZACIÓN ÁGIL

La optimización ágil es una estrategia de gestión para hacer frente a la complejidad y la incertidumbre en la planificación y el control de los procesos empresariales. Al responder rápidamente a los cambios e interrupciones ad hoc en entornos empresariales complejos, ayuda a aumentar la eficiencia, la agilidad y la resistencia de una empresa.

Las estrategias de gestión más tradicionales, como el Lean Management, la planificación sofisticada o la improvisación ad hoc, son poco adecuadas para hacer frente a los retos del mundo VUCA actual: volatilidad, imprevisibilidad, complejidad, ambigüedad y una presión temporal cada vez mayor. Al proporcionar una asistencia informática inteligente, rápida e interactiva, la Optimización Ágil es la estrategia elegida para elevar la toma de decisiones en muchas operaciones empresariales dinámicas.

Análisis de datos

Análisis de datos

En teoría, los datos son el nuevo petróleo. En la vida real, los datos son un fraude con incoherencias, errores, omisiones, duplicados, elementos irrelevantes, etc. A menudo están incompletos, por lo que no representan exactamente todos los aspectos que hay que tener en cuenta para la toma de decisiones operativas.

Y lo que es peor, los datos se presentan en diferentes formatos y suelen estar dispersos en multitud de bases de datos diversas y otras fuentes informáticas. A efectos de la toma de decisiones de gestión, hay que agregarlos adecuadamente.

Por lo tanto, más que visualizar los datos, nuestras herramientas de software de análisis de datos proporcionan tres servicios muy útiles en el contexto de la toma de decisiones digital:

1. Consolidación de datos procedentes de múltiples bases de datos, formatos y fuentes informáticas en una única estructura de datos unificada. Los datos se gestionan simultáneamente mediante tecnologías persistentes e in-memory. Esta capacidad, por sí sola, resulta inestimable para hacer frente a los retos que plantean los datos en la vida real de los ERP y otros sistemas informáticos tradicionales o heredados.

2. Analizar los datos para detectar patrones sutiles y relaciones ocultas, convirtiendo los datos en información significativa. Utilizamos una amplia gama de técnicas estadísticas y de aprendizaje automático. En particular, esto potencia la previsión y el análisis predictivo.

3. Visualizar el contexto situacional de la toma de decisiones de gestión con gráficos, tablas dinámicas y de desglose, cabinas de datos, etc.

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5 Tips - DETECCIÓN DE FRAUDE EN RECLAMOS
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Referencia de clientes en el mundo

Más de 1.000 empresas en más de 40 países utilizan sistemas de software de INFORM. Cuentan con soporte 24/7 desde Aachen, Alemania, INFORM Software SpA en Santiago de Chile, Inform Software Corporation en Atlanta GA, EE.UU. y Sídney, Australia.

Gestión de INFORM Software SpA, Chile

Federico dos Reis CEO
Javier Rebolledo Director de Consultoría
Dr. Andreas Meyer Presidente del Consejo Asesor

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