¿Qué es Datos, analítica e IA aplicada?
Los datos se vuelven valiosos cuando cambian una decisión. Datos, analítica e IA aplicada construye la base para que eso pase: arquitectura y gobierno de datos, modelos predictivos y agentes que llegan a producción.
Priorizamos los casos de uso por valor y factibilidad, ordenamos los datos que cada caso necesita y construimos modelos y agentes junto con los equipos que los van a usar.
Cada caso se mide por su efecto en el negocio, y la plataforma de datos crece caso a caso en lugar de esperar un gran proyecto que lo resuelva todo.
Los problemas que nos traen
¿Tenemos muchos datos y pocas respuestas?
Información repartida entre sistemas, sin una fuente confiable para decidir.
¿Nadie confía en los números?
Cada área tiene su propia versión de los indicadores y se discute el dato antes que la decisión.
¿Los modelos se quedan en el laboratorio?
Pruebas de analítica que no se integran a los procesos ni se mantienen.
¿Qué casos de IA valen la pena?
Mucho interés en IA y poca claridad sobre dónde genera valor real.
¿Cumplimos con la protección de datos?
Datos personales sin políticas claras de acceso, consentimiento y uso.
¿Tenemos el equipo para sostenerlo?
Dependencia de pocas personas o de proveedores para cualquier análisis.
Nuestro enfoque, aplicado a Datos, analítica e IA aplicada
Las mismas cuatro fases de «Nuestro enfoque», con lo que hacemos y lo que entregamos en cada una.
Ruta de un programa de datos e IA
- 01Inventario de fuentesSistemas, calidad de los datos y decisiones que más se benefician.
- 02Casos priorizadosPor dominio, valor y factibilidad.
- 03Datos y arquitectura mínimaLo que cada caso necesita, con sus reglas de gobierno.
- 04Modelos y agentesConstruidos con los usuarios, con el caso de negocio de cada uno.
- 05Producción y monitoreoCasos integrados a los procesos, con métricas de valor.
Usamos una estructura de problem solving para estructurar hipótesis.
Inventariamos fuentes y sistemas, evaluamos la calidad de los datos y recogemos con las áreas las decisiones que más se beneficiarían de la analítica y la IA.
EntregableDiagnóstico de datos y casos de usoDescomponemos el problema en una estructura MECE.
Los casos se ordenan por dominio y se priorizan por valor y factibilidad, junto con los datos y la arquitectura mínima que cada uno necesita.
EntregablePortafolio de casos priorizadosConstruimos los casos de negocio y la estructura de cada iniciativa.
Construimos los primeros modelos y agentes con los usuarios, con el caso de negocio de cada uno y las reglas de gobierno de datos que requieren.
EntregableModelos predictivosAcompañamos con un equipo on-site, dedicado de tiempo completo dentro de la organización.
Los casos pasan a producción integrados a los procesos, con monitoreo, métricas de valor y un equipo del cliente capaz de sostenerlos.
EntregableAgentes y copilotos
¿Qué revisa el diagnóstico?
Cadena de valor del dato
- 01DatoRegistros de sistemas, canales y sensores.
- 02InformaciónDatos limpios, integrados y con definiciones comunes.
- 03InsightPatrones y predicciones que explican qué pasa.
- 04DecisiónUna acción distinta en el proceso, medida por su efecto.
- Casos de uso y valorDecisiones que mejorarían con datos y su impacto.
- Fuentes y calidadOrigen, completitud y confiabilidad de los datos.
- Arquitectura de datosPlataforma, integración y acceso a los datos.
- Gobierno y privacidadDueños de datos, definiciones, seguridad y protección de datos personales.
- Modelos y analíticaCapacidades predictivas, IA generativa y su operación.
- Talento y adopciónEquipos, roles y uso de los datos en las decisiones.
¿Cómo se organizan los datos y la IA?
La IA se apoya en capas de datos bien gobernados, y los casos de uso se priorizan por valor y factibilidad.
Capas de datos e IA
- 01Productos, agentes y tablerosLo que usan las personas para decidir y operar.
- 02Modelos y analíticaPredicción, optimización e IA generativa.
- 03Gobierno y calidadDefiniciones, dueños, seguridad y privacidad.
- 04Plataforma de datosIntegración, almacenamiento y acceso.
- 05FuentesSistemas transaccionales, canales, sensores y datos externos.
¿Cómo priorizamos los casos de uso?
Lo que queda en tu organización
- Gobierno de datos
- Dueños, definiciones comunes, calidad y protección de datos personales.
- Modelos predictivos
- Modelos en producción que anticipan demanda, riesgo, abandono u otros eventos clave.
- Agentes y copilotos
- Asistentes de IA integrados a los procesos y a las herramientas del equipo.
- Arquitectura de datos
- Una plataforma que integra las fuentes y crece con cada caso de uso.
- Tableros de decisión
- Indicadores confiables para la dirección y las áreas.
¿Dónde la aplicamos?
La lidera Benká Digital LAB, con el resto del holding cuando el reto lo pide.
