Herramienta GenAI para simplificar el cumplimiento normativo

Desarrollada por GFT Italia
29 octubre 2024
La herramienta Smart Compliance simplifica los procesos de cumplimiento normativo incrementando la eficiencia y reduciendo los costes. Automatiza la revisión de documentos y proporciona de forma proactiva a los usuarios recomendaciones para corregir los documentos no conformes.
Close-up of a man wearing glasses, reflecting computer screens filled with data, representing the focus on machine learning operations (MLOps) in data-driven environments.
Learn about the latest trends and advancements in MLOps through this visual representation of a data-driven expert analyzing complex datasets on multiple screens, emphasizing the role of machine learning in operational processes.

Ventajas clave

Fiabilidad y escalabilidad con una arquitectura robusta

El framework MLOps proporciona una arquitectura robusta y herramientas eficaces para escalar modelos ML en entornos productivos.

Trabajo en equipo y cumplimiento normativo optimizados

El marco MLOps agiliza todo el ciclo de vida del machine learning, desde el desarrollo del modelo hasta su despliegue, lo que permite a los equipos colaborar de forma más eficaz y cumplir los requisitos de seguridad y cumplimiento normativo aplicables.

Reducción del tiempo de lanzamiento al mercado

MLOps automatiza el desarrollo y el despliegue de modelos de IA, minimizando los retrasos y acelerando la entrega a producción.

Cómo superar los retos clave

Venn diagram showing the intersection of Machine Learning Models, Data, and CI/CD Software Engineering, illustrating the concept of MLOps at the center.
MLOps is the practice that integrates Machine Learning models, data management, and CI/CD software engineering to streamline and scale AI projects. GFT’s MLOps solutions enable businesses to operationalize AI and machine learning with efficiency, ensuring consistent, automated deployment and lifecycle management of machine learning models.

MLOps aborda los principales retos del proceso de implementación de modelos IA en entornos de producción proporcionando la arquitectura necesaria para garantizar la fiabilidad y escalabilidad de los modelos. Este framework salva la compleja brecha que a menudo existe entre el desarrollo y el despliegue y permite superar los obstáculos relacionados con el rendimiento, la escalabilidad y la aplicación práctica de estos modelos en el mundo real.

Entrenamiento y despliegue eficaces de modelos de IA

Principios MLOps de GFT

Extracción, carga y conversión optimizadas de datos

El marco MLOps garantiza unas operaciones de datos ágiles y eficientes, desde la extracción y la conversión hasta la carga y el almacenamiento.

Modelos modulares y parametrizables

Con el framework MLOps, los modelos entrenados se pueden modularizar y parametrizar fácilmente, lo que permite realizar los ajustes necesarios rápidamente.

Supervisión en tiempo real y aprendizaje adaptativo

Implementamos mecanismos de supervisión continua y aprendizaje adaptativo, con alertas que posibilitan una correcta administración y mantenimiento del sistema.

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