function initApollo() { var n = Math.random().toString(36).substring(7), o = document.createElement("script"); o.src = "https://assets.apollo.io/micro/website-tracker/tracker.iife.js?nocache=" + n; o.async = true; o.defer = true; o.onload = function () { window.trackingFunctions.onLoad({ appId: "69931b88c89ff1001d5fe858" }); }; document.head.appendChild(o); } initApollo();
top of page

La plataforma Lubinpla

A la medida de tu experiencia

Delegue tareas técnicas complejas en lenguaje natural—su asistente de IA especializado en su dominio comprende sus flujos de trabajo y habla su idioma.

Ayudamos a los profesionales a elegir los productos adecuados y a resolver problemas técnicos más rápido que nunca.

Perder productividad es perder rendimiento

Los profesionales deben mantenerse a la vanguardia de la información técnica. Sin embargo, la "investigación" —encontrar la hoja de especificaciones adecuada, los datos de seguridad, el informe de pruebas o el registro de campo, y analizarlos para extraer conclusiones prácticas— sigue siendo la etapa más lenta y menos eficiente de sus flujos de trabajo.

 

Con frecuencia, los datos críticos pasan desapercibidos y el conocimiento obtenido con esfuerzo queda sin aprovechar. Cada año, las organizaciones pierden cientos de millones de dólares persiguiendo información dispersa en lugar de centrarse en el análisis empírico, la optimización de procesos y las decisiones críticas de cumplimiento normativo.

 

Lubinpla está diseñado para superar este cuello de botella con IA específica del dominio y tecnologías RAG orientadas a la química, impulsadas por un modelo propio de análisis de datos.

Complejidad del cliente

Los profesionales deben mantenerse a la vanguardia de la información técnica. Sin embargo, la "investigación" —encontrar la hoja de especificaciones adecuada, los datos de seguridad, el informe de pruebas o el registro de campo, y analizarlos para extraer conclusiones prácticas— sigue siendo la etapa más lenta y menos eficiente de sus flujos de trabajo.

 

Con frecuencia, los datos críticos pasan desapercibidos y el conocimiento obtenido con esfuerzo queda sin aprovechar. Cada año, las organizaciones pierden cientos de millones de dólares persiguiendo información dispersa en lugar de centrarse en el análisis empírico, la optimización de procesos y las decisiones críticas de cumplimiento normativo.

 

Lubinpla está diseñado para superar este cuello de botella con IA específica del dominio y tecnologías RAG orientadas a la química, impulsadas por un modelo propio de análisis de datos.

Complejidad del cliente

Los profesionales deben mantenerse a la vanguardia de la información técnica. Sin embargo, la "investigación" —encontrar la hoja de especificaciones adecuada, los datos de seguridad, el informe de pruebas o el registro de campo, y analizarlos para extraer conclusiones prácticas— sigue siendo la etapa más lenta y menos eficiente de sus flujos de trabajo.

 

Con frecuencia, los datos críticos pasan desapercibidos y el conocimiento obtenido con esfuerzo queda sin aprovechar. Cada año, las organizaciones pierden cientos de millones de dólares persiguiendo información dispersa en lugar de centrarse en el análisis empírico, la optimización de procesos y las decisiones críticas de cumplimiento normativo.

 

Lubinpla está diseñado para superar este cuello de botella con IA específica del dominio y tecnologías RAG orientadas a la química, impulsadas por un modelo propio de análisis de datos.

Así pues: en qué se especializa Lubinpla

Lubinpla cierra la brecha de conocimiento en químicos industriales. Consolida datos fragmentados en una única capa de conocimiento impulsada por IA, integrando insights del trabajo de campo con una profunda experiencia química. Esto proporciona a los profesionales acceso instantáneo a la información y al contexto precisos necesarios para el desarrollo de productos, el escalado, el cumplimiento normativo y la resolución de problemas específicos de clientes.

 

Los profesionales pueden evaluar miles de escenarios, ofrecer soluciones óptimas con mayor rapidez y dedicar más tiempo al análisis empírico y a la toma de decisiones estratégicas—en lugar de buscar datos en fuentes dispersas.

bottom of page