Trece profesionales en cuatro frentes: IA predictiva, GIS, redes y DevOps
Tres equipos de IA, modernización del GIS, redes Cisco con redundancia y una cultura DevOps para toda la casa.
- Cliente
- Atelco
- Sector
- Telecomunicaciones
- Tamaño
- De 500 a 5.000 empleados
- Interlocutor
- CTO y responsables de sistemas e innovación
- −93 %de tiempo por despliegue: de 6-8 horas a 30 minutos
- 20+despliegues al día, frente a uno o dos
- 99,99 %de disponibilidad de la red
Tiempo por despliegue
El proyecto y la colaboración
- Time to hire14 días
Desde la petición hasta que el equipo empieza a trabajar.
- Modo de colaboraciónOn Demand
El equipo se suma al del cliente durante el tiempo que hace falta.
- Tipo de proyectoIA y datos
- Equipo13 profesionales
- Proyectos con Flutic4
- DuraciónDe 24 a 36 meses, en activo
Desde enero de 2023
Punto de partida
Atelco, operador de telecomunicaciones, desplegaba a mano en ventanas de seis a ocho horas, trabajaba con un sistema de información geográfica antiguo y tenía tres proyectos de IA pendientes de arrancar.
Además
- 3 equipos de IA trabajando en paralelo
- 3 aplicaciones Angular de GIS en producción
- Más de 20 personas formadas en prácticas DevOps
Tecnologías
- Python
- TensorFlow
- MLflow
- Kubernetes
- Angular
- ArcGIS
- PostGIS
- CISCO
- Jenkins
- Terraform
Qué hicimos
IA predictiva
Tres equipos dedicados a mantenimiento predictivo, optimización de costes y detección de anomalías en la red.
Equipo: 2 arquitectos de datos, 2 ingenieros de ML y 2 back-end
Modernización del GIS
Paso a una plataforma GIS actual y tres aplicaciones para planificar fibra, gestionar infraestructura y analizar cobertura.
Equipo: 2 especialistas GIS y 2 front-end Angular
Redes Cisco
Diseño e instalación de redes con redundancia total, seguridad y monitorización permanente.
Equipo: 2 arquitectos de red
Cultura DevOps
Integración y despliegue continuos, monitorización y formación al equipo técnico.
Equipo: 1 especialista DevOps
13 perfiles, 4 proyectos simultáneos, un solo partner. Imposible de gestionar de otra forma.
Perfiles como los de este proyecto
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Diez proyectos a la vez, de la IA que predice fallos de red a las apps de campo
−65 % de incidencias de red con la predicción de fallos
- On Demand
- Time to hire: 14 días
Rutas planificadas por IA: de horas de trabajo manual a menos de cinco minutos
−97 % de tiempo de planificación: de 2-3 horas al día a menos de 5 minutos
- Proyecto llave en mano
- Time to hire: 10 días
De la idea a un SaaS que lee facturas solo, en once semanas
11 semanas de la idea a la primera versión funcional
- Proyecto llave en mano