June 10 webinar | Bring clarity to R&D decisions with LeapSpace™

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LeapSpace™ es un espacio de trabajo de IA para investigación. Ayuda a los equipos de I+D a acelerar la ideación y el descubrimiento, mejorar las decisiones y optimizar los flujos de trabajo, con contenido de confianza e IA responsable en un entorno seguro
Los equipos de I+D necesitan un acceso rápido a evidencia científica verificable... LeapSpace aporta rigor y transparencia al proporcionar citas trazables en sus respuestas.Victoria Ball
Directora asociada de Servicios Globales de Biblioteca en Incyte

Las fuertes presiones de tiempo y la sobrecarga de información pueden afectar significativamente la productividad de los equipos de I+D. Las herramientas de IA están bien posicionadas para ayudar, pero investigadores y organizaciones dudan en adoptarlas debido a preocupaciones sobre la seguridad y la propiedad intelectual.
LeapSpace sitúa la confianza, la privacidad y la seguridad en el centro.
Está construido sobre las bases más sólidas del conocimiento científico confiable y ofrece transparencia sobre cómo se generan las respuestas. Además, como las sesiones de los usuarios son seguras, la propiedad intelectual queda protegida y los datos de la organización permanecen privados.

Cada información generada por IA incluye una ‘Trust Card’ que muestra las fuentes, explica por qué se citó cada una, pone de relieve contradicciones y ayuda a calibrar la solidez de la evidencia.
LeapSpace ofrece un único espacio de trabajo seguro que integra resúmenes y texto completo, agiliza las tareas y reduce la fragmentación, para que el foco esté en el descubrimiento y no en la administración.

Deep Research identifica patrones, supuestos y vacíos de evidencia en informes detallados, transformando la complejidad en claridad y ayudando a definir direcciones sólidas desde etapas tempranas.
Todo lo que se realiza en LeapSpace es privado, seguro y cifrado. La plataforma se basa en infraestructura en la nube de nivel empresarial, con sesiones de usuario protegidas. Nunca se utilizan los datos para entrenar modelos de lenguaje de gran escala.
