Método de inteligencia artificial
Cómo desarrollamos recomendaciones automatizadas con enfoque práctico
Creamos un sistema que analiza datos en tiempo real y prioriza la facilidad para el usuario. El proceso se adapta para entregar señales claras, evitando tecnicismos y simplificando la toma de decisiones.
Nuestra metodología paso a paso
Desarrollamos una plataforma que integra algoritmos de inteligencia artificial enfocados en el análisis automatizado de datos de mercado. El proceso inicia con la recopilación de información relevante y su clasificación según variables contextuales. A partir de ahí, los modelos detectan patrones y tendencias significativas, emitiendo recomendaciones claras para el usuario. Para asegurar utilidad real, ajustamos criterios de filtro continuamente según la retroalimentación de los usuarios y las condiciones del entorno. La seguridad es central en cada fase, aplicando normas mexicanas y mejores prácticas tecnológicas. Mantenemos una comunicación abierta, permitiendo al usuario comprender cada sugerencia recibida. Lo más importante: no se garantizan resultados y es necesario considerar los avisos de responsabilidad en cada etapa de uso.
Etapas clave de nuestro proceso
Nuestro enfoque agrupa diagnóstico, análisis, personalización, entrega y soporte, integrando seguridad y mejora continua para el usuario mexicano.
Primera etapa: Diagnóstico y análisis
Recolectamos y clasificamos información financiera relevante, bajo criterios estrictos de privacidad y seguridad.
Objetivo central
Definir parámetros útiles y posibles patrones de oportunidad.
Qué hacemos
Extraemos datos de fuentes de confianza, filtrando aquellos que pueden impactar las decisiones comerciales automatizadas.
Cómo lo hacemos
Aplicamos modelos basados en inteligencia artificial para encontrar regularidades y analizar fluctuaciones.
Herramientas usadas
Herramientas internas de manejo seguro de datos.
Resultados esperados
Reporte concluyente inicial con resumen de tendencias.
Segunda etapa: Adaptación para el usuario
Ajustamos los criterios y filtros del sistema según el perfil y necesidades de cada usuario.
Objetivo central
Mejorar la relevancia de las señales enviadas.
Qué hacemos
Recopilamos retroalimentación y preferencias personales para afinar los modelos de recomendaciones.
Cómo lo hacemos
Utilizamos interfaces sencillas para facilitar el ajuste de parámetros sin complicaciones.
Herramientas usadas
Panel privado de usuario en línea.
Resultados esperados
Panel personalizado y notificaciones adaptadas.
Tercera etapa: Delivering recomendaciones
El sistema genera alertas automáticas con datos simplificados listos para el usuario.
Objetivo central
Garantizar que las señales sean comprensibles y útiles.
Qué hacemos
Transformamos el análisis en mensajes claros y ejecutables, eliminando tecnicismos innecesarios.
Cómo lo hacemos
Enviamos notificaciones digitales por los canales elegidos por cada usuario de manera inmediata.
Herramientas usadas
Módulo de mensajería y notificaciones.
Resultados esperados
Alertas digitales y resumen semanal.
Cuarta etapa: Acompañamiento y transparencia
Mantenemos contacto abierto con los usuarios y procesos de mejora continua.
Objetivo central
Resolver dudas y mantener transparencia sobre funcionamiento y límites.
Qué hacemos
Atendemos consultas, recibimos sugerencias y realizamos actualizaciones al sistema según necesidades recurrentes.
Cómo lo hacemos
Proveemos soporte digital y acceso a la sección de preguntas frecuentes.
Herramientas usadas
Módulo de soporte y FAQs.
Resultados esperados
Respuestas personalizadas y actualizaciones periódicas.