Landing AI

¿Qué es Landing AI?

Landing AI es una plataforma de Visual AI centrada en los datos que ayuda a empresas con conjuntos de datos limitados a crear, entrenar y desplegar modelos de visión por computadora con rapidez. Su producto insignia, LandingLens, democratiza el etiquetado, el entrenamiento y la evaluación, mientras que integraciones como LandingLens on Snowflake y Agentic Document Extraction aceleran MLOps y automatizan procesos. Con un enfoque data-centric, facilita pasar de la prueba de concepto a la producción a escala, mejorando la eficiencia, la calidad y el retorno de inversión de proyectos de IA.

Principales características de Landing AI

• Enfoque Data-Centric AI: prioriza la calidad del conjunto de datos con ciclos de mejora de etiquetado, balanceo y revisión para elevar el rendimiento del modelo.
• LandingLens: herramienta visual y accesible para etiquetar, entrenar y evaluar modelos de visión por computadora sin necesidad de código.
• Aprendizaje con pocos datos: optimiza modelos de deep learning cuando existen datos limitados, reduciendo tiempos de desarrollo.
• Visual AI Platform: ecosistema para construir y desplegar modelos, gestionar versiones de datos y estandarizar el ciclo de vida de ML.
• LandingLens on Snowflake: integración nativa para orquestar datos en el data cloud, simplificar canalizaciones y acercar la IA al dato.
• Agentic Document Extraction: extracción de información estructurada desde documentos e imágenes para automatizar flujos basados en contenido visual.
• MLOps simplificado: herramientas para evaluación reproducible, gestión de experimentos, colaboración y control de acceso.
• Despliegue a producción: integración mediante API y conectores para llevar modelos a sistemas empresariales y procesos operativos.
• Eficiencia de modelos: procesos para optimizar precisión y latencia, con métricas orientadas a negocio.
• Colaboración y gobernanza: trazabilidad de datos y modelos para auditorías, cumplimiento y escalado entre equipos.

¿Para quién es Landing AI?

Está orientada a fabricantes y equipos de control de calidad que necesitan detección de defectos, a operaciones logísticas y retail para inventario visual, a sectores como electrónica, automoción, farmacéutica o alimentos que buscan automatizar inspecciones, y a organizaciones que quieren pasar de pruebas de concepto a producción con MLOps sólido. También resulta útil para analistas de datos, ingenieros de visión por computadora y pymes o startups con datos limitados que requieren resultados rápidos y escalables.

Cómo usar Landing AI

1. Definir el caso de uso de visión por computadora y los indicadores clave (precisión, cobertura, tiempo de ciclo).
2. Recolectar y subir imágenes o documentos representativos del proceso a la plataforma.
3. Etiquetar y revisar datos en LandingLens, aplicando buenas prácticas data-centric.
4. Configurar el proyecto y entrenar el modelo; iterar con mejoras de datos y nuevas etiquetas.
5. Evaluar el rendimiento con métricas y conjuntos de validación; comparar experimentos.
6. Integrar con Snowflake si se requiere orquestación de datos en el data cloud.
7. Desplegar el modelo en producción mediante API o conectores hacia sistemas existentes.
8. Monitorizar resultados operativos y retroalimentar con nuevos datos para mejorar el modelo.

Casos de uso de Landing AI en la industria

En manufactura, inspección visual para detectar arañazos, faltantes o deformaciones en líneas de producción. En logística y retail, conteo y clasificación de productos, control de estanterías y verificación de empaques. En energía e infraestructuras, análisis de imágenes para mantenimiento predictivo. En agricultura, identificación de plagas y madurez de cultivos. En ámbitos regulados, verificación de etiquetas y lotes. Con Agentic Document Extraction, extracción de datos en facturas, albaranes o formularios; con LandingLens on Snowflake, canalizaciones de datos y modelos unificadas en el data cloud.

Ventajas y desventajas de Landing AI

Preguntas frecuentes sobre Landing AI

• ¿Qué es LandingLens?

  Es la herramienta principal de Landing AI para etiquetar datos, entrenar y evaluar modelos de visión por computadora de forma visual y sin código.

• ¿Cómo ayuda el enfoque data-centric con pocos datos?

  Prioriza la mejora del dataset (etiquetado, cobertura y calidad) para elevar la precisión del modelo sin requerir grandes volúmenes iniciales.

• ¿Con qué tipos de datos trabaja?

  Imágenes y contenido visual, incluidos documentos escaneados cuando se utiliza Agentic Document Extraction.

• ¿Se integra con Snowflake?

  Sí, mediante LandingLens on Snowflake para operar modelos y datos directamente en el data cloud y simplificar MLOps.

• ¿Es necesario ser experto en IA para usar la plataforma?

  No, su interfaz y flujos guiados facilitan la adopción por equipos de negocio y operaciones, con opciones avanzadas para especialistas.