Algunos de nuestros clientes
Estamos construyendo la capa global de IA para deportes - redefiniendo la transmisión a través de contenido contextual en tiempo real e interactividad de próxima generación, aprovechando IA Generativa y Deep Learning.
Rooster Control Room transforma cualquier transmisión en vivo en una operación guiada por inteligencia.
Lo que más está explotando en la transmisión – actualizado cada segundo.
Los comentarios que impactan tu transmisión aparecen automáticamente.
Todo lo que la audiencia está pidiendo al equipo de transmisión.
La IA limpia el chat, elimina el ruido y organiza las preguntas reales de la audiencia sin desorden.
El flujo de comentarios como debería ser: legible. Sin spam, sin inundación.
Inteligencia para marcas — en tiempo real. Sentimiento, volumen, contexto y activación.
La línea de tiempo en vivo, dividida en bloques inteligentes.
Transparencia total: haz clic y ve los comentarios que generaron cada insight.
Los insights más importantes, enviados directamente al WhatsApp del equipo.
Rastrea todo lo que se está volviendo viral en X durante la transmisión.
Globo, CazeTV y otros líderes usan Control Room para transformar transmisiones en operaciones guiadas por datos. Menos conjeturas. Decisiones más precisas. Mejores resultados.
Rooster es una sports tech que está construyendo la AI Layer for Sports — la capa de inteligencia que acerca transmisiones, plataformas digitales, estadísticas, narrativas y fanáticos en tiempo real.
Fundador & CEO
Científico de Datos y Máster en Ciencias de la Computación de la UFRGS. Lidera la visión y estrategia de Rooster para ayudar a los clientes a convertir datos en impacto real.
Fundador & CTO
Ingeniero de Software y especialista en TI. Responsable de la arquitectura y escalabilidad de Rooster, asegurando confiabilidad en todos los productos.
Fundador & Chief of AI
Científico de Datos con Máster en Ciencias de la Computación de la UFRGS. Lidera el desarrollo de los modelos de IA y pipelines que impulsan Rooster.
Científico de Datos
PhD en Computación Gráfica. Trabajó como Científico Investigador en NYU y Major League Baseball, contribuyendo al desarrollo de lo que se convirtió en el sistema Statcast de MLB.
Investigador Académico y Desarrollo
PhD de Stanford, postdoctorado en la University of Utah. Guía la dirección científica de Rooster e iniciativas de investigación avanzada.
Usamos el estado del arte en IA y deep learning, seguimos diariamente la literatura científica, y aplicamos los avances más recientes de modelos generativos, visión computacional, NLP y machine learning directamente en nuestros productos.
Estado del arte en NLP + Machine Learning
Integración simultánea: YouTube + Twitter/X
Entiende patrones, emociones, preguntas, menciones, problemas y más!
Todo en tiempo real, sin ruido
Es simple, solo agenda una demo con nosotros.
