Routify es una plataforma de optimización de rutas impulsada por IA diseñada para simplificar y mejorar su experiencia de viaje. Al aprovechar algoritmos avanzados de aprendizaje automático, Routify puede analizar numerosas rutas posibles y proporcionar la opción más eficiente, ahorrándole tiempo y combustible. Tiene en cuenta factores del mundo real como patrones de tráfico, ventanas de tiempo y duraciones de servicio, asegurando que su viaje sea fluido y rentable. Ya sea que sea un conductor de entrega, un representante de ventas o esté en servicio de campo, la plataforma fácil de usar de Routify satisface todas sus necesidades de planificación de rutas.
Características principales de Routify
Planificación de rutas impulsada por IA
Optimización con un clic
Ruteo dinámico en tiempo real
Planificación de rutas con múltiples paradas
Planificación de territorio inteligente
Ruteo ecológico
Integración empresarial
Pros y Contras de Routify
Desventajas
Ventajas
Optimización de rutas impulsada por IA que ahorra hasta un 40 % del tiempo de viaje
Enrutamiento dinámico en tiempo real con actualizaciones en vivo cada 2 minutos
Manejo sencillo de rutas complejas con múltiples paradas, hasta 500 paradas
Planificación territorial inteligente que reduce la superposición del trabajo en un 25 %
Enrutamiento Eco-Smart que reduce la huella de carbono en un 30 %
Integración perfecta con CRM, ERP y sistemas de gestión de flotas mediante API
TxAgent es un agente de IA que recomienda terapias medicamentosas personalizadas mediante el análisis de firmas moleculares y perfiles clínicos de pacientes.
TxAgent es una plataforma basada en la web impulsada por IA diseñada para acelerar la investigación traslacional y el soporte en decisiones clínicas mediante el análisis de conjuntos de datos multi-ómicos y clínicos. Los usuarios suben perfiles de expresión génica o mutaciones de pacientes, configuran el contexto de la enfermedad y las bibliotecas de medicamentos, y ejecutan un pipeline automatizado que integra biología de redes, modelos de aprendizaje automático y bases de datos de interacción medicamento-objetivo. El agente devuelve listas clasificadas de terapias simples y combinadas, puntuaciones ajustadas por toxicidad, análisis de enriquecimiento de vías y visualizaciones interactivas de redes para guiar el diseño experimental y hipótesis terapéuticas.