Vea cómo los clientes de Skim AI están logrando un crecimiento sostenible con la IA y el aprendizaje automático

Skim AI ha ayudado a empresas de todas las formas y tamaños a construir, mantener y hacer crecer soluciones personalizadas de IA y ML para sus problemas empresariales. Eche un vistazo a cómo algunas empresas están agilizando sus operaciones y expandiéndose con IA en mano y el equipo de Skim AI a su lado.

Desbloquea un mundo de posibilidades con la IA a tu lado

Ahorro de horas de redacción en los medios de comunicación

NITL - News In Three Lines se asoció con Skim AI para construir un modelo de IA que ayuda a agregar noticias diarias de más de 500 fuentes y entregarlas en tres líneas a lectores de todo el mundo. Su modelo de IA personalizado ahorró a su equipo editorial horas de trabajo manual cada semana.

Reducción de costes y ahorro de una semana en postproducción fotográfica y cinematográfica

Sebring Revolution se asoció con Skim Ai para automatizar una gran parte de su proceso de posproducción de medios multidimensionales, lo que permitió al equipo entregar el trabajo una semana antes.

Ayudar a captar nuevos usuarios con capacidades más inteligentes en cripto y blockchain

Grifin se asoció con Skim Ai para crear modelos de IA que les permitieran clasificar transacciones, relacionar datos de transacciones con empresas públicas e identificar empresas filiales de empresas públicas para realizar inversiones más pertinentes.

Ofrecer un servicio informativo más preciso que abarque todas las lenguas de los medios de comunicación

NewsPrime se asoció con Skim Ai para ofrecer contenidos más específicos a los usuarios, así como resumir y traducir las noticias.

Comprensión más rápida y precisa del sentimiento del mercado de criptomonedas

Big Data Protocol se asoció con Skim Ai para procesar datos de redes sociales en torno a criptoactivos, NFT y más, a través de Twitter, Telegram y Discord para una mejor comprensión del sentimiento del mercado.

Aumentar la participación en los cursos en línea y las tasas de finalización en edTech

Ahura AI se asoció con Skim AI para desarrollar una IA de mapeo facial y scraping de navegadores que les permitiera ofrecer soluciones EdTech de IA que aumentaran la productividad, el compromiso y las tasas de finalización de cursos de los alumnos.

Emprendedores, startups y empresas sacan el máximo partido de la IA y el ML con Skim AI

Únase a las XX empresas que trabajan con Skim AI para crear negocios más fluidos, sencillos y funcionales.

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IA y ML

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los casos de uso más comunes de la IA?

Las soluciones basadas en texto suelen girar en torno a unos pocos temas generales que suelen realizar los trabajadores del conocimiento: (1) clasificación de la información/problemas de predicción/etiquetado de datos (etiquetado de la información, a menudo para potenciar un cuadro de mando de BI o una solución de software) (2) extracción de información: captura de tipos específicos de información a partir de un texto más amplio, como un artículo de noticias, de forma ordenada en una base de datos, (3) comprensión del sentimiento (4) sistemas de recomendación, agrupación y análisis de cohortes (5) traducciones (5) autocompletado, generación de texto.

¿Cuáles son los casos de uso de la IA en la vida cotidiana?

Los casos de uso diario de la IA son: ayudar a etiquetar y desglosar su bandeja de entrada, ayudar a organizar su tiempo y gestionar las agendas de su equipo, y agilizar las tareas diarias para que pueda centrarse en las cosas importantes.

¿Cuáles son los casos de uso del aprendizaje automático en marketing?

Los casos de uso más comunes del aprendizaje automático en marketing son ayudar a los equipos de ventas y marketing a precalificar clientes potenciales, automatizar los flujos de ventas y marketing, ayudar a identificar a los usuarios y adaptar los materiales de marketing a los problemas o tareas de los usuarios.

¿Cuáles son algunos casos de uso del aprendizaje automático en el desarrollo de software?

Los casos de uso más comunes del aprendizaje automático en el desarrollo de software son: predicción de necesidades de mantenimiento, detección de anomalías, análisis de sentimientos, desarrollo de interfaces, análisis de imágenes y vídeos y detección de fraudes.

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