Nuestro trabajo.

Habla por sí mismo.

Puzzle. Docs

Detección, clasificación y despacho de grandes volúmenes de información textual con técnicas de Machine Learning.

Puzzle. Bot

Agente conversacional gamificado: chateá, cargá datos, y resolvé toda clase de consultas al estilo Puzzle.

Puzzle. Automation

Automatización intuitiva y gamificada para la selección y gerenciamiento de recursos humanos.

Puzzle. Gaming Crypt

Inteligencia artificial y toda la tecnología bi para desarrollos sobre blockchain: juegos play-to-earn + criptomonedas

Puzzle. Analytics

Aplicando las mejores herramientas de business intelligence, los kpis del negocio siempre actualizados con información almacenada en un data lake a medida del cliente.

Puzzle. Mobile

En cada app usamos los lenguajes de vanguardia y el toque Puzzle: gamificación y sencillez para la mejor UX.

Puzzle. Ready Player

Descargas la app. Con tu usuario, ingresas al entorno puzzle ready players y ya estás jugando: de acuerdo a la necesidad de tu empresa, armás tu equipo. Salí a ganar con los mejores programadores precalificados por nosotros.

Al recibir una imagen escaneada o capturada de un documento, IDP extrae de forma inteligente los datos relevantes mediante algoritmos de OCR y de IA. Se pueden extraer todo tipo de datos: Datos estructurados – Datos que están organizados y tienen una estructura lógica (por ejemplo, CSV, JSON, XML).

Datos no estructurados que requieren una manipulación, como la limpieza de los datos, antes del proceso de extracción, ya que no siempre tienen una estructura lógica que puedan leer las máquinas (por ejemplo, correos electrónicos, imágenes o documentos escaneados).

PUZZLE DOCS IA utiliza algoritmos de IA combinados con PNL para identificar los tipos de documentos mediante la correspondencia de los documentos desconocidos con las categorías existentes.

Se extraen las características y alimentan a los algoritmos, que calculan una puntuación de similitud. La puntuación de similitud se utiliza para determinar la categoría más precisa para la clasificación de documentos.

Por ejemplo, si los formularios no son claros, recomendamos ciertos criterios de validación cruzada, conversión de expresiones regulares, loteos particionados, etc.

Combinamos el reconocimiento óptico de caracteres y las tecnologías de inteligencia artificial (IA) como el aprendizaje automático, el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje profundo para extraer información de documentos no estructurados o semiestructurados, y convertirla en datos estructurados y de búsqueda.