En la vibrante ciudad de Barcelona, Eurecat ha revelado que, durante la última década, ha llevado a cabo más de 500 iniciativas innovadoras centradas en la inteligencia artificial, como parte de su compromiso con el avance de la competitividad empresarial. Este anuncio fue realizado en un comunicado difundido el pasado jueves.

La entidad ha destacado que su trabajo ha sido fundamental para acelerar la transformación digital en las empresas, abarcando desde la optimización de procesos industriales y la personalización de productos, hasta la implementación de soluciones en ciberseguridad, predicción de riesgos, eficiencia y sostenibilidad.

Lali Soler, directora del área digital de Eurecat, ha subrayado el papel del centro tecnológico como aliado en la adopción de la inteligencia artificial, ayudando a las empresas a identificar oportunidades y responder a las necesidades cambiantes del mercado a lo largo de estos diez años.

Gracias a su colaboración con entidades de diversos tamaños, Eurecat ha logrado desarrollar habilidades y experiencias únicas en el ámbito de la inteligencia artificial, enfocándose en soluciones que integran AI con otras tecnologías y conocimientos sectoriales específicos.

Además, el centro ha estado involucrado en más de 300 iniciativas de investigación, tanto a nivel europeo como estatal y autonómico, que aplican la inteligencia artificial en múltiples sectores, demostrando su compromiso con la innovación.

Un interesante aspecto del trabajo de Eurecat es que el 36% de sus proyectos se han centrado en el área del Machine Learning. Esto ha permitido a las empresas procesar datos complejos y realizar predicciones precisas a través de algoritmos de aprendizaje automático.

Entre sus destacados proyectos se encuentran aquellos enfocados en la optimización de procesos para mejorar la eficiencia operativa, así como en el desarrollo de tecnologías de procesamiento del lenguaje natural y modelos predictivos.

En el fascinante campo de la inteligencia artificial generativa, Eurecat se ha aventurado en la utilización de grandes modelos fundacionales tanto de lenguaje como de imagen, implementando modelos de difusión y especializándose en sistemas avanzados de Generación Aumentada por Recuperación (RAGS), que permiten un contexto preciso en el uso de modelos complejos.