Preguntas Frecuentes

Ofrecemos un Análisis Exploratorio de Datos (EDA). Este EDA implica la recopilación de datos anonimizados, su procesamiento y limpieza, la realización de un análisis descriptivo de la cartera, la ingeniería de características, la construcción de modelos y la evaluación de modelos. Esto nos ayuda a identificar las mejores soluciones de IA para tu negocio.

Sí, aseguramos que todos los datos se alojan de manera segura en contenedores aislados en la Nube de Azure y solo se utilizan datos anonimizados durante el proceso de EDA.

Requerimos un conjunto limitado de datos anonimizados, que pueden proporcionarse a través de un volcado de datos o recopilados a través de nuestros socios.

Requerimos un conjunto limitado de datos anonimizados, que pueden proporcionarse a través de un volcado de datos o recopilados a través de nuestros socios.

El EDA está disponible por una tarifa fija que varía entre €3,000 y €8,000, dependiendo del alcance y los requisitos de tu análisis.

Utilizamos selección automática de características, entrenamos más de 10 modelos de ML y realizamos validaciones cruzadas automáticas para asegurar la precisión y fiabilidad de nuestras predicciones.

Los beneficios incluyen la reducción de la deserción, el aumento de la densidad de pólizas, la mejora de la eficiencia del asesor, la mejora de las tasas de procesamiento directo, la optimización de la eficiencia operativa y el aseguramiento del cumplimiento de los estándares regulatorios.

Usamos APIs para conectarnos sin problemas con tus fuentes de datos de back-end e integrar las predicciones en tus aplicaciones front-end a través de paneles interactivos.

"Humano en el bucle" se refiere a nuestro enfoque de apoyar en lugar de reemplazar a tus empleados con IA. Asegura que la automatización se equilibre con la supervisión e interacción humana donde sea necesario.

Sí, nuestro Motor de IA está diseñado para ayudar a mantener altos estándares de atención al cliente y cumplimiento normativo proporcionando interacciones informadas y escalables con los clientes.

Proporcionamos soporte integral durante el proceso de integración y soporte continuo para asegurar la efectividad continua de nuestras soluciones de IA.

Absolutamente, nuestro Motor de IA es modular y puede adaptarse a los requisitos únicos de tu negocio.

Nos adherimos estrictamente a las regulaciones de privacidad de datos, asegurando que todos los datos se anonimizan y manejan de manera segura durante todo el proceso.

Nuestro enfoque exclusivo en el sector de seguros, combinado con nuestro profundo conocimiento de la industria y asociaciones estratégicas, asegura que nuestras soluciones de IA estén específicamente diseñadas para enfrentar los desafíos y oportunidades únicos en la industria de seguros.

Sí, cumplimos con GDPR y otras regulaciones internacionales de protección de datos, asegurando que todas las prácticas de manejo de datos cumplan con los más altos estándares de privacidad y seguridad.

Tenemos controles de acceso estrictos y registros de auditoría para monitorear el uso de datos. Solo el personal autorizado tiene acceso a tus datos y todas las actividades se registran y revisan para prevenir el uso indebido.

Después del proceso de EDA, aseguramos que todos los datos anonimizados sean archivados de manera segura o eliminados de acuerdo con tus preferencias y requisitos regulatorios.

Basándonos en los conocimientos obtenidos del EDA, trabajamos contigo para seleccionar los módulos específicos que mejor aborden tus necesidades comerciales. Estos módulos se utilizan para proporcionar predicciones como servicio (PraaS), asegurando predicciones continuas y precisas.

Predicciones como Servicio (PraaS) es una solución donde Onesurance proporciona continuamente predicciones accionables basadas en tus datos, sin la necesidad de que gestiones la infraestructura o modelos subyacentes. Este servicio totalmente gestionado te permite centrarte en utilizar las predicciones para tomar decisiones empresariales.

• Predicciones Como Servicio (PraaS) se refiere a un servicio basado en la nube que proporciona capacidades de análisis predictivo a las empresas. Al aprovechar modelos avanzados de aprendizaje automático y algoritmos, PraaS permite a las empresas hacer predicciones basadas en datos sin necesidad de una amplia experiencia interna en ciencia de datos o infraestructura. Los usuarios pueden ingresar sus datos en el servicio, que luego procesa los datos y genera predicciones, conocimientos y recomendaciones.
• Beneficios de PraaS para el Cliente son:
  • Eficiencia de Costos:
    • Reducción de Costos de Infraestructura: Los clientes no necesitan invertir en hardware y software costosos para análisis predictivo.
    • No Necesidad de Experiencia Interna: Elimina la necesidad de contratar y mantener un equipo de científicos de datos, lo cual puede ser costoso y demandar muchos recursos.
  • Escalabilidad:
    • Recursos a Demanda: PraaS puede escalar recursos hacia arriba o hacia abajo según las necesidades del cliente, permitiendo flexibilidad en el manejo de volúmenes de datos y requisitos computacionales variables.
    • Pago por Uso: Los clientes solo pagan por los recursos que utilizan, haciendo que sea una solución rentable para empresas de todos los tamaños.
  • Velocidad y Eficiencia:
    • Implementación Rápida: Las soluciones PraaS pueden implementarse rápidamente, permitiendo a los clientes comenzar a generar predicciones y conocimientos en un corto período de tiempo.
    • Predicciones en Tiempo Real: Ofrecemos predicciones en tiempo real o casi en tiempo real, permitiendo a los clientes tomar decisiones informadas y oportunas.
  • Análisis Avanzado:
    • Acceso a Tecnología de Punta: Los clientes se benefician de los últimos modelos y algoritmos de aprendizaje automático, continuamente actualizados y mantenidos por Onesurance.
    • Conocimientos Completos: PraaS puede proporcionar conocimientos profundos y descubrir patrones ocultos en los datos que podrían pasarse por alto con métodos de análisis tradicionales.
  • Enfoque en el Negocio Principal:
    • Operaciones Simplificadas: Al externalizar el análisis predictivo, los clientes pueden enfocarse en sus actividades comerciales principales e iniciativas estratégicas.
    • Mejora en la Toma de Decisiones: Con predicciones precisas y fiables, los clientes pueden tomar decisiones mejor informadas que impulsen el crecimiento y la eficiencia del negocio.
  • Seguridad y Cumplimiento:
    • Entorno Seguro: Los proveedores de PraaS típicamente ofrecen medidas de seguridad robustas para proteger datos sensibles.
    • Cumplimiento: Aseguramos que los servicios cumplan con estándares y regulaciones de la industria, lo cual es particularmente importante para sectores como finanzas y seguros.

Las predicciones se entregan a través de APIs directamente en tus aplicaciones front-end existentes, permitiendo una integración sin problemas y una usabilidad inmediata.

Sí, como parte de nuestro servicio, proporcionamos una fase de demostración o piloto donde puedes ver ejemplos del mundo real de cómo nuestras predicciones pueden beneficiar a tu negocio. Esto te ayuda a tomar una decisión informada sobre la implementación completa de nuestra solución PraaS.

• Nuestra estrategia es establecer asociaciones con clientes y empresas de seguros líderes para proporcionar soluciones de IA a escala. Para ello, hemos diseñado y desarrollado un modelo de datos estandarizado, conocido como el "modelo de datos Onesurance", que constituye la base para entrenar nuestros módulos de IA a gran escala.
• Los requisitos mínimos de datos del modelo de datos Onesurance están diseñados para utilizar solo datos básicos de pólizas, ya que estos datos suelen ser de alta calidad y siempre están disponibles de manera consistente en una empresa de seguros madura. Si dichos datos básicos de pólizas fueran inexactos, sería casi imposible para una empresa de seguros funcionar operativamente. Esto resultaría en pólizas incorrectas para los clientes o en facturación incorrecta, lo cual es fundamental para una empresa de seguros bien operativa. A su vez, los módulos de IA están diseñados para requerir solo estos datos básicos, de modo que podamos añadir valor de inmediato con la IA y no necesitemos un proyecto de limpieza de datos que consuma tiempo.
• Además de los requisitos mínimos de datos, el modelo de datos Onesurance puede gestionar muchas fuentes de datos adicionales, como: datos de clientes, datos de manejo de reclamaciones, datos detallados de productos, datos de contacto con clientes, datos de empleados y fuentes de datos externas. En general, preferimos ingerir la mayor cantidad de datos posible, bajo la importante condición de que estos datos sean de calidad suficiente.
• Hemos automatizado los procesos de limpieza de datos, verificaciones de datos y transformación de datos, aprovechando nuestro profundo conocimiento de los conjuntos de datos de seguros para garantizar precisión y eficiencia.
• Al conectar un nuevo cliente o socio, nuestra "verificación automatizada de calidad de datos" identifica qué fuentes de datos y columnas correspondientes son de calidad suficiente (es decir, bandera verde) para la ingestión del módulo de IA, y cuáles no lo son (es decir, bandera amarilla/roja). Posteriormente, aplicamos nuestras "herramientas estandarizadas de limpieza de datos" para ampliar el conjunto de datos elegible con los datos que necesitan limpieza. Opcionalmente, podemos dar una conclusión general de la calidad de los datos y asesoramiento para futuras mejoras en la calidad de los datos.
• En los Países Bajos, hemos realizado una asociación exitosa con InsuranceData, una empresa fundada por la firma de contabilidad y auditoría SVC Groep (miembro del International PIA Group). SVC/InsuranceData atiende al 70%-80% de los principales corredores en los Países Bajos, lo que los convierte en un jugador importante en la industria.
• InsuranceData integra y estandariza datos de los sistemas de back-office más utilizados en su plataforma de Inteligencia de Negocios (BI). Esta capacidad de integración los convierte en un socio lógico y preferido para la integración de datos. Basándonos en nuestra experiencia y visión, creemos que los corredores de rápido crecimiento en el campo de fusiones y adquisiciones siempre necesitan una plataforma de BI para tener datos en tiempo real disponibles. Como InsuranceData se enfoca en análisis descriptivos y diagnósticos, podemos lograr una asociación sinérgica con tales plataformas de BI donde añadimos análisis predictivos y prescriptivos.
• Aunque preferimos ingerir datos utilizando el modelo de datos Onesurance, reconocemos que esto no siempre es posible. Hasta la fecha, hemos integrado con éxito múltiples conjuntos de datos diferentes a través de transformaciones de datos realizadas por el equipo de Onesurance, en colaboración con el (proveedor de datos del) cliente. Aunque transformar los datos nosotros mismos puede aumentar el tiempo de entrega, por supuesto, somos totalmente capaces de utilizar diversos conjuntos de datos para alimentar nuestros modelos.

• Como se demuestra a través de nuestro trabajo con InsuranceData, estamos bien equipados para gestionar y supervisar integraciones. De hecho, la integración de algoritmos es una de nuestras competencias principales, además de diseñarlos, construirlos y operarlos.
• La viabilidad de cualquier integración depende del tamaño del mercado y los beneficios y desventajas asociados. Las integraciones con plataformas de gestión de agencias pueden proporcionar ventajas sustanciales tanto para el cliente como para la plataforma, ofreciendo una ventaja competitiva sin la necesidad de que la plataforma establezca su propio equipo de ciencia de datos. Además, tales integraciones pueden mejorar la efectividad de los datos de la plataforma, aumentando así su valor general.

• Nuestra preferencia es recibir datos en el formato de datos Onesurance, que es un modelo relativamente simple que consiste en datos básicos de pólizas.
• Sin embargo, entendemos que esto puede no ser factible para todos los clientes. Para formatos de datos comunes, hemos desarrollado conectores de datos estándar que nos permiten limpiar y convertir automáticamente los datos para nuestros clientes. Esta capacidad se extiende a formatos de datos comunes europeos o americanos, asegurando que los clientes no tengan que realizar el trabajo ellos mismos.
• Además, nuestro equipo de expertos en datos tiene en promedio más de 10 años de experiencia en el campo de la ciencia de datos, el aprendizaje automático y la IA. Por lo tanto, están notablemente familiarizados y cómodos con el proceso de recopilar conjuntos de datos "exóticos" y transformarlos y racionalizarlos en un conjunto de datos útil para propósitos de entrenamiento, si es necesario.

• Proporcionar soluciones seguras y éticas es uno de nuestros valores fundamentales, y este compromiso se refleja en nuestras completas políticas de seguridad de la información. Estas políticas aseguran el cumplimiento de todas las regulaciones actuales de la UE, que estamos legalmente obligados a seguir.
• Somos parte del Grupo Cronos, la empresa de TIC más grande de Bélgica, que emplea a más de 11,000 personas. Como tal, adherimos a sus estrictos estándares de seguridad.
• El cumplimiento no es opcional para nosotros, y para garantizar la seguridad de los datos de nuestros clientes, Onesurance emplea actualmente a un Oficial de Protección de Datos (DPO). Planeamos certificar a esta persona como Director de Seguridad de la Información (CISO) en el futuro cercano.
• En cuanto a consideraciones éticas, colaboramos con Brush-AI durante el desarrollo de nuestros modelos predictivos. Brush-AI, también bajo el paraguas de Cronos, se enfoca en la implementación ética de modelos de IA. Nos asistieron en la construcción de un marco para asegurar un enfoque ético. Este Marco Ético incluye un análisis de los riesgos éticos que el uso de un modelo de IA podría plantear, que se integra en la fase de diseño.
• El fundador de Brush-AI fue recientemente elegido Líder de IA Responsable del Año, y los Países Bajos fueron recientemente seleccionados como el mejor país del mundo en cuanto a IA Responsable.
• Nuestros clientes, sin embargo, se sienten más cómodos con que solo recuperemos los datos necesarios anonimizados y evitemos acceder a Información de Identificación Personal (PII) u otros datos sensibles a menos que sea absolutamente necesario.

• Actualmente, no utilizamos IA generativa porque esta rama específica de la IA tiene baja utilidad para nuestros casos de uso actuales. La combinación de otras ramas de la IA es mejor para nuestras aplicaciones actuales.
• Nuestras soluciones de IA son altamente innovadoras, porque están diseñadas para abordar los desafíos y oportunidades únicos en la industria de seguros. No como un proyecto único, sino como un producto escalable y asequible con un tiempo de valor sin precedentes. Nuestras soluciones aprovechan la disponibilidad de datos básicos para corredores medianos, no solo para grandes aseguradoras, mientras permanecen completamente cumplidores con las regulaciones de IA actuales y futuras.
• Nuestro equipo continúa explorando aplicaciones de IA generativa y la introducirá cuando pueda proporcionar valor adicional a nuestros clientes.
• Esta perspectiva está respaldada por firmas de consultoría de TIC bien conocidas como Gartner. Creemos que la IA específica tiene mayor valor en la industria de seguros porque ofrece precisión, fiabilidad y transparencia, cualidades que la IA generativa no proporciona actualmente.

¿Qué dice Gartner?

• La exageración en torno a la IA generativa puede llevar al uso de la tecnología donde no es adecuada, aumentando el riesgo de mayor complejidad y fracaso de los proyectos.
• Enfocarse demasiado en la IA generativa puede llevar a ignorar el conjunto más amplio de técnicas de IA alternativas y más establecidas, que son más adecuadas para la mayoría de los casos de uso potenciales de IA.
• Mapea tu caso de uso contra la familia de casos de uso relevante. La IA generativa es:
  • Altamente útil: generación de contenido, interfaces de usuario conversacionales, descubrimiento de conocimiento.
  • Algo útil: segmentación/clasificación, sistemas de recomendación, percepción, automatización inteligente, detección/monitoreo de anomalías.
  • Poco útil: predicción/pronóstico, planificación, inteligencia de decisiones, sistemas autónomos.
  • La IA generativa puede ser una mala elección para tu caso de uso si los riesgos que conlleva son inaceptables y no se pueden mitigar eficazmente. Estos incluyen salidas no fiables, privacidad de datos, propiedad intelectual, responsabilidad, ciberseguridad y cumplimiento regulatorio, ya sea por separado o en combinación.

• Puedes leer más sobre nuestra visión sobre la IA en nuestro sitio web:
• En el contexto de la industria de seguros, donde la precisión, la fiabilidad y la transparencia son primordiales, la IA específica emerge como la opción superior. Aquí está el porqué:
  • Experiencia a medida: La IA específica sobresale en tareas específicas con un alto grado de precisión y experiencia. En el sector de seguros, donde las tareas van desde la predicción de abandono hasta la segmentación de clientes, tener experiencia a medida garantiza un rendimiento óptimo.
  • Transparencia: La transparencia es crucial en la industria de seguros, donde las decisiones impactan directamente en la vida y el bienestar financiero de las personas. La IA específica ofrece transparencia, permitiendo a los usuarios comprender cómo se toman las decisiones y proporcionando información sobre los algoritmos subyacentes, generando así confianza entre las partes interesadas.
  • Personalización: A diferencia de los enfoques de IA generales, la IA específica puede entrenarse con datos específicos del dominio, haciéndola altamente personalizable a las necesidades y desafíos únicos del negocio de seguros. Al aprovechar conjuntos de datos específicos de la industria, los modelos pueden ajustarse para ofrecer resultados precisos, mejorando la toma de decisiones y los resultados.
  • Fiabilidad y precisión: Los modelos de IA específicos se desarrollan y entrenan con un enfoque estrecho, resultando en una mayor fiabilidad y precisión en comparación con los enfoques de IA generalizados. En los seguros, donde las decisiones tienen implicaciones financieras significativas, la capacidad de confiar en predicciones precisas es crítica para impulsar el éxito empresarial y la satisfacción del cliente.
  • Escalabilidad y eficiencia: Las soluciones de IA específicas están optimizadas para la eficiencia, permitiendo a los aseguradores agilizar operaciones y escalar sus procesos de manera efectiva. Al automatizar tareas repetitivas y optimizar flujos de trabajo, los aseguradores pueden mejorar la productividad, reducir costos y mejorar el rendimiento general del negocio.

• Para demostrar la precisión de nuestras predicciones, empleamos varias metodologías rigurosas. La validación cruzada es un método estadístico que utilizamos para evaluar el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. Esto implica dividir los datos en subconjuntos, entrenar el modelo en algunos subconjuntos y validarlo en los subconjuntos restantes. Por ejemplo, utilizamos un conjunto de datos de pólizas de 5 años de historia. Esto implica dividir los datos en dos subconjuntos: entrenar el modelo en el subconjunto de los primeros 4 años y validarlo en el subconjunto del último año.
• Este enfoque nos permite demostrar que si podemos predecir con precisión la deserción retrospectivamente en un conjunto de datos que el modelo no ha visto antes, también podemos hacer predicciones futuras precisas. Proporcionamos a los clientes las predicciones como prueba de la precisión de cada modelo.
• Utilizamos métricas de precisión comúnmente empleadas para evaluar el rendimiento de nuestros modelos de aprendizaje automático. Usamos medidas como precisión y recall para cuantificar la precisión de las predicciones generadas por nuestros modelos.
• Complementamos estas métricas con métricas adicionales para medir el valor comercial. Por ejemplo, simulamos cuánto abandono podríamos haber prevenido si hubiéramos abordado a los clientes con mayor riesgo, verificando si los clientes que predijimos que abandonarían realmente lo hicieron.
• Durante las operaciones, realizamos pruebas A/B, también conocidas como pruebas divididas o pruebas de segmento. Comparamos el rendimiento utilizando ambos tipos de métricas mediante la simulación del método actual utilizado por nuestros clientes y vemos cómo se desempeña en términos de ambos tipos de métricas. De esta manera, podemos medir el valor adicional proporcionado por nuestros modelos de aprendizaje automático. Las pruebas A/B son un método poderoso para tomar decisiones basadas en datos y optimizar las experiencias de los usuarios comparando diferentes versiones y eligiendo la que produce mejores resultados. Es importante ejecutar la prueba durante un período suficiente para tener en cuenta las variaciones en el comportamiento del usuario a lo largo del tiempo y recopilar suficientes datos para alcanzar una significancia estadística.

• Podemos hacer predicciones precisas para clientes con tan solo 50,000 observaciones. Entre nuestros clientes, típicamente vemos un promedio de 200,000 a 500,000 observaciones, y generalmente logramos mejor precisión con clientes que tienen más datos. Sin embargo, incluso comenzando con 50,000 observaciones, podemos obtener resultados útiles.
• No combinamos datos de todos nuestros clientes para fines de entrenamiento, porque cada cartera de clientes tiene diferentes dinámicas de mercado y tipos de clientes. Encontramos que entrenar con datos específicos de cada cartera de clientes, en lugar de con datos agregados de todos los clientes, conduce a mejores resultados.
• Además, nuestros clientes típicamente no quieren que sus datos se utilicen para beneficiar a sus competidores. Por lo tanto, mantenemos una estricta separación de datos entre los conjuntos de datos de los clientes en la nube de Azure.
• Sin embargo, estamos probando con nuevas técnicas como el aprendizaje federado y el uso de datos sintéticos para beneficiar a corredores pequeños y medianos. Los datos sintéticos son datos generados artificialmente que imitan los datos del mundo real pero no se originan directamente de eventos o transacciones reales. Se crean usando algoritmos y simulaciones y pueden usarse para varios propósitos en el aprendizaje automático, análisis de datos y pruebas de software. El aprendizaje federado es una técnica que se enfoca en aprender colaborativamente a partir de múltiples conjuntos de datos descentralizados para crear un modelo global (preentrenado) de IA. Creemos que esto podría ser un enfoque interesante para la innovación conjunta en la colaboración entre MarshBerry y Onesurance.

• Tenemos procesos robustos post-venta en su lugar, donde recopilamos continuamente comentarios sobre problemas técnicos y de experiencia del usuario. Nuestras soluciones están diseñadas para minimizar la cantidad de puntos de interacción que pueden llevar a problemas. Cuando surgen problemas, hemos podido responder consistentemente dentro de un período de 24 horas, y esperamos mantener este nivel de servicio al cliente en el futuro previsible.
• La mayoría de las predicciones que proporcionamos no son críticas para los procesos operativos de seguros, excepto para el Agente de Suscripción de IA. Para tales predicciones críticas, tenemos Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA) más estrictos con nuestros clientes y métodos de respaldo instantáneos para asegurar la continuidad de estos procesos críticos.
• Si hay un aumento significativo en el número de usuarios finales, tenemos varias estrategias para manejar la carga de trabajo adicional. Estas incluyen aumentar el nivel de personal y potencialmente subcontratar parte del servicio al cliente a un socio de implementación confiable.
• Además, nos complace anunciar que hemos ampliado nuestro equipo con un líder experimentado en Éxito del Cliente para escalar aún más nuestros procesos de incorporación y éxito de socios y clientes. A principios de este año, ella ganó un Premio SaaS (saasawards.nl) por sus logros en su posición actual/anterior en una gran fintech en expansión.

• Nuestro Motor de IA tiene una estructura modular, lo que significa que nuestro software está diseñado de una manera que separa la funcionalidad central de los componentes personalizables. Esta arquitectura modular facilita actualizaciones y mantenimiento sin afectar las características personalizadas.
  • Módulos principales: Contienen características y funcionalidades fundamentales que son comunes para todos los usuarios, como las predicciones de abandono y el valor de vida del cliente.
  • Módulos de extensión: Son módulos separados para características personalizadas que pueden añadirse o eliminarse según sea necesario.
  • APIs e Interfaces: APIs e interfaces bien definidas permiten la integración y personalización sin alterar el sistema central.

• Actualmente, la personalización se logra principalmente a través de la configuración, lo que permite a los usuarios cambiar el comportamiento del software mediante ajustes y opciones en lugar de alterar la base de código. Podemos usar archivos de configuración (e.g., YAML) para almacenar ajustes personalizables, proporcionar paneles administrativos fáciles de usar donde los usuarios pueden ajustar configuraciones y preferencias, e implementar banderas de características para habilitar o deshabilitar características según configuraciones.
• Este enfoque asegura que todos nuestros clientes usen el mismo producto (el Motor de IA) pero con diferentes ajustes adaptados a sus necesidades (e.g., qué componentes de costo se incluyen en el cálculo del Valor de Vida del Cliente). Al limitar la personalización a la configuración, podemos incorporar fácilmente docenas de clientes por mes.
• Además, tenemos un plan de escalabilidad que puede implementarse según sea necesario y estrategias efectivas de control de versiones y ramificación en sistemas como Git nos ayudan a gestionar las personalizaciones de manera eficiente.

• Nuestro equipo está compuesto por econometristas y científicos informáticos universitarios experimentados. En promedio, tienen más de 10 años de experiencia en el diseño, construcción e implementación de algoritmos estadísticos y matemáticos en datos económicos, y en transformar estos algoritmos en software escalable y configurable. Los miembros principales de nuestro equipo actual han demostrado con éxito esto en los últimos años para corporaciones como Samsung (fabricante), Coca-Cola (European Partners), Basic-Fit (suscripción), Carrefour (FMCG retail), Sligro (mayoreo/minorista) o Corendon (viajes).
• Llevamos a cabo una validación y pruebas exhaustivas, como se detalla en la pregunta 6 (Precisión). Realizamos pruebas rigurosas de los resultados del software contra puntos de referencia conocidos y datos del mundo real para verificar su precisión. Cada componente del software se prueba tanto en aislamiento (pruebas unitarias) como en conjunto (pruebas de integración) para asegurar un funcionamiento adecuado.
• Monitoreamos continuamente el rendimiento del software en escenarios del mundo real para detectar y corregir cualquier inexactitud. Establecemos mecanismos de retroalimentación robustos, como calificaciones de pulgar arriba o abajo para calificar las predicciones, para apoyar a los usuarios en la notificación de problemas y sugerencias de mejoras.
• Mantenemos el software actualizado con los datos y algoritmos más recientes para mantener su precisión y relevancia. Además, monitoreamos la deriva de datos y modelos para asegurar resultados cualitativos a lo largo del tiempo. Esto implica calibrar regularmente los parámetros y algoritmos del software basándonos en nuevos datos y tendencias de la industria.
• En todo momento, podemos compartir y poner a disposición las métricas de precisión actuales para infundir confianza y eliminar cualquier duda sobre el rendimiento real de los modelos.
• Proporcionamos capacitación integral a los clientes y consultores sobre cómo usar el software de manera efectiva y podemos desarrollar documentación detallada para MarshBerry para asistir a los usuarios en la comprensión de las funcionalidades y resultados del software.
• Por supuesto, debemos tener en cuenta que una herramienta está destinada a apoyar al consultor y asesor. Automatizamos donde es posible, pero mantenemos el toque humano donde sea necesario, un concepto que llamamos "humano en el bucle".