A plataforma de desenvolvimento de software Gigster acaba de anunciar três novos serviços para ajudar empresas a implementar a inteligência artificial em seus negócios.

A Gigster, plataforma de desenvolvimento de software com inteligência artificial, acaba de anunciar que está lançando três novos serviços para ajudar empresas a implementar a IA em seus negócios, independentemente do seu nível de maturidade em relação à tecnologia. Os novos serviços incluem o AI Aspire, para empresas que estão dando seus primeiros passos na IA; o AI Infuse, que fornece ferramentas prontas para uso e rápida realização de valor por meio da incorporação de machine learning em workflows existentes; e o AI Evolve, para organizações já experientes em IA, que ajuda a transformar negócios por meio de iniciativas estratégicas personalizadas, aumento de equipes existentes de IA e soluções de IA totalmente gerenciadas. Com mais de uma década de experiência em inteligência artificial e soluções de machine learning, a Gigster já entregou soluções para mais de 900 engenheiros, gerentes e designers, além de possuir sua própria plataforma de desenvolvimento alimentada por IA. A plataforma usa análise de dados para prever atrasos e bugs antes que possam afetar os cronogramas dos projetos, alocar automaticamente recursos para acelerar o tempo de desenvolvimento e montar equipes perfeitamente adequadas para projetos específicos. Além disso, seus processos comprovados podem montar equipes de desenvolvimento de IA em menos de uma semana e concluir 94% dos projetos dentro do prazo e do orçamento. A demanda por serviços de inteligência artificial tem aumentado drasticamente nos últimos meses devido a novas soluções e à pressão sobre as organizações para melhorar a produtividade geral. A IA pode ser usada para manutenção preditiva, automação de processos manuais, geração automática de dados, reconhecimento e previsão de padrões, entre outros. A Gigster espera democratizar o acesso à tecnologia de IA, permitindo que empresas inovem em grande escala sem precisar manter grandes equipes internas de ciência de dados.