Neosoftia

En entorns tecnològics —tant startups com empreses consolidades— la Intel·ligència Artificial ja no és un extra: és un avantatge competitiu. Però convertir-la en resultats tangibles exigeix molt més que una demo brillant: requereix arquitectura ben pensada, criteri professional i experiència real desplegant models i pipelines a producció.

A Neosoftia, ajuden equips d’enginyeria a avançar més ràpid i amb menys risc. S’integren al flux de treball del teu equip aportant lideratge sènior en IA i execució pràctica, treballant colze a colze amb desenvolupadors, data scientists, product managers i qualsevol altre rol clau. Acompanyen l’equip durant tot el procés per assegurar que els projectes d’IA no quedin només en un prototip: es despleguen, s’escalen i generen valor real des del primer dia.

Treballant amb GenAI, Agentic AI, Machine Learning, Visió per Computador, NLP i MLOps, impulsen les capacitats del teu equip i aporten experiència pràctica per superar colls d’ampolla, dissenyar arquitectures robustes i assegurar que els projectes avancen amb claredat, eficiència i qualitat.

Dissenyen i lideren la implementació de sistemes d’intel·ligència artificial de principi a fi, des de la definició de l’estratègia fins al seu desplegament i operació en producció.

Estratègia i Arquitectura d’IA Definició del full de ruta d’IA, identificació de casos d’ús prioritaris i disseny d’arquitectures alineades amb els objectius de negoci.

• Estratègia d’IA

• Identificació de casos d’ús i oportunitats

• Disseny d’arquitectures d’IA

Desenvolupament de Sistemes d’IA Construcció de sistemes basats en dades i models per automatitzar processos i desenvolupar productes intel·ligents.

• Machine Learning & Analítica Predictiva

• PLN / NLP (processament i generació de llenguatge natural)

• Visió per Computador (anàlisi d’imatges i vídeo)

• GenAI i Agents d’IA (sistemes generatius i agents amb coneixement intern)

Producció i Escalabilitat Disseny de la infraestructura i dels processos necessaris per garantir el funcionament fiable i l’escalabilitat dels sistemes d’IA.

• MLOps & Data Engineering

• Pipelines i automatització

• Infraestructura escalable

Qualitat, Responsabilitat i Control Garantia de qualitat, transparència i control dels sistemes d’IA en producció. Explicabilitat i IA Responsable (models transparents, ètics i segurs)

• Avaluació i Observabilitat (Evals & Monitoring)

• Definició de mètriques i conjunts de proves

• Detecció de data drift i model drift