{"id":15864,"date":"2025-06-30T12:25:51","date_gmt":"2025-06-30T10:25:51","guid":{"rendered":"https:\/\/www.quobis.com\/?p=15864"},"modified":"2025-06-30T12:28:23","modified_gmt":"2025-06-30T10:28:23","slug":"finaliza-el-proyecto-mlsip-machine-learning-para-optimizar-redes-de-comunicaciones-sip","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.quobis.com\/es\/2025\/06\/30\/finaliza-el-proyecto-mlsip-machine-learning-para-optimizar-redes-de-comunicaciones-sip\/","title":{"rendered":"Finaliza el proyecto MLSIP: Machine Learning para optimizar redes de comunicaciones SIP"},"content":{"rendered":"\n

El proyecto\u00a0MLSIP<\/a> (Machine Learning applied to SIP communications)<\/strong>, liderado por\u00a0Quobis<\/strong>, concluye con importantes avances en la\u00a0optimizaci\u00f3n de las comunicaciones unificadas<\/strong>\u00a0mediante el uso de\u00a0inteligencia artificial<\/strong>. El objetivo principal ha sido aplicar t\u00e9cnicas de\u00a0machine learning<\/strong>\u00a0para mejorar el enrutamiento, la eficiencia y la calidad de las comunicaciones SIP, especialmente en escenarios que demandan alta disponibilidad y baja latencia.<\/p>\n\n\n\n

El sistema desarrollado permite aprovechar al m\u00e1ximo las capacidades de redes 5G,<\/strong> y prepararse para futuros despliegues 6G, en aplicaciones de comunicaciones en tiempo real, como contact centers, telefon\u00eda empresarial o sistemas de emergencia.<\/p>\n\n\n\n

Funcionalidades destacadas:<\/h4>\n\n\n\n
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  • M\u00f3dulo inteligente de enrutamiento SIP<\/strong>, capaz de aprender del hist\u00f3rico de sesiones y optimizar las rutas de cada nueva llamada.<\/li>\n\n\n\n
  • Integraci\u00f3n de machine learning<\/strong>\u00a0para ajustar en tiempo real los par\u00e1metros de enrutamiento y descubrir patrones ocultos de rendimiento.<\/li>\n\n\n\n
  • Gesti\u00f3n din\u00e1mica del tr\u00e1fico<\/strong>, seleccionando enrutamientos \u00f3ptimos seg\u00fan prefijos, franjas horarias o grupos de llamada.<\/li>\n\n\n\n
  • Ajuste en tiempo real de rutas<\/strong>, con decisiones continuamente actualizadas a partir de datos en vivo y modelos de ML.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

    Casos de uso:<\/h4>\n\n\n\n
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    • Contact centers<\/strong>: gesti\u00f3n eficiente de grandes vol\u00famenes, an\u00e1lisis en tiempo real y alta disponibilidad.<\/li>\n\n\n\n
    • Sistemas de emergencia<\/strong>: soporte robusto para comunicaciones cr\u00edticas (112) con fiabilidad garantizada.<\/li>\n\n\n\n
    • Telefon\u00eda empresarial<\/strong>: comunicaciones internas seguras, integradas con sistemas corporativos y optimizaci\u00f3n de red.<\/li>\n\n\n\n
    • Comunicaciones unificadas<\/strong>: integraci\u00f3n fluida de voz, v\u00eddeo y mensajer\u00eda, mejorando la experiencia de usuario y facilitando el trabajo remoto.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n

      Desde Quobis<\/strong>, agradecemos el apoyo recibido y reafirmamos nuestro compromiso con el desarrollo de soluciones avanzadas para comunicaciones m\u00e1s inteligentes, seguras y eficientes<\/strong>.<\/p>\n\n\n