rApps
Redes que se anticipan
Aplicamos la IA a la operación de redes de telecomunicaciones para transformar datos en capacidad de predicción, explicación y decisión.
Nuestras rApps incorporan inteligencia avanzada a los entornos de automatización de red, ayudando a evolucionar hacia modelos capaces de anticipar lo que va a ocurrir y actuar con mayor conocimiento.
Anticipar para optimizar
La automatización permite que las redes reaccionen. La inteligencia predictiva permite que se anticipen.
En LAUDE desarrollamos rApps que combinan conocimiento de red, ingeniería de datos e inteligencia artificial para predecir su comportamiento, interpretar las variables que lo determinan y aumentar la confianza en las decisiones automatizadas.
El objetivo no es incorporar la IA a la red porque sea posible, sino utilizarla allí donde permite anticipar, comprender y decidir mejor.
Predecir
Anticipar demanda, consumo y comportamiento.
Explicar
Entender qué variables están detrás de cada predicción.
Validar
Comprobar que los modelos siguen siendo fiables cuando la red cambia.
Inteligencia para optimizar la operación de red
EDFE
Energy Demand Forecasting & Explainability
Anticipar la demanda energética
Predecimos el consumo energético de la red permitiendo comprender qué condiciones de tráfico, configuración y operación están determinando su evolución.
La rApp EDFE ayuda a pasar de la optimización energética reactiva a una planificación capaz de anticipar picos de consumo y tomar decisiones con mayor conocimiento.
EDFE combina datos operativos, de configuración y energía, analiza la relación entre tráfico y consumo e incorpora explicabilidad asistida por un LLM privado. Su diseño cloud-native permite ofrecerla como rApp-as-a-Service mediante APIs.
PI
Prediction Integrity
Saber cuándo confiar
Supervisamos continuamente los modelos predictivos utilizados en la automatización de red y contrastamos sus resultados con el comportamiento real.
Prediction Integrity detecta desviaciones y degradación, calcula niveles de fiabilidad y genera alertas para evitar que predicciones deterioradas condicionen las decisiones de otras rApps.
Su lógica de validación es independiente del modelo, lo que permite supervisar modelos heterogéneos. Mantiene además históricos para análisis y auditoría e incorpora razonamiento asistido por LLM bajo contexto gobernado mediante MCP.
TiSFE
Time-series Forecasting & Explainability
Anticipar el comportamiento de la red
Predecimos con antelación la evolución de variables como tráfico, demanda de recursos radio, usuarios activos, SNR o consumo energético.
TiSFE combina modelos de series temporales zero-shot con datos de contexto y explicabilidad para transformar la predicción en información útil para la planificación y optimización de la red.
Incorpora además covariables externas (meteorología, turnos de trabajo o eventos programados) y explica qué variables han influido en cada predicción.
Inteligencia de red
RED → PREDECIR → OPTIMIZAR → VALIDAR → DECISIONES MÁS INFORMADAS
Participamos como proveedor independiente en las principales plataformas de fabricantes como expertos en automatización de red. Nuestro trabajo en rApps se extiende además a otros entornos de automatización de red, desarrollando soluciones preparadas para integrarse en diferentes arquitecturas y ecosistemas tecnológicos.
Aplicamos inteligencia artificial, conocimiento Telco e ingeniería para desarrollar nuevas capacidades de predicción, optimización y control sobre redes de telecomunicaciones.
Hablemos
Analizamos cada necesidad desde su contexto real para determinar qué tiene sentido construir y cómo hacerlo.