gobierno de IA
Asigna responsables, usos permitidos, controles, revisiones y registro de cambios para sistemas que incorporan modelos.
Plataformas de Datos e IA Aplicada en Chile
Plataformas de Datos e IA Aplicada en Chile: diseñamos software, integraciones y plataformas de datos alrededor del proceso, la seguridad y la operación real.
- Entregables, responsables y siguiente paso visibles.
- Diagnóstico y alcance antes de ejecutar.
Ingeniería y software
Inversión y alcance contratado.
Precios en pesos chilenos. Cada importe neto se muestra con su IVA del 19% y el total correspondiente.
Diagnóstico $650.000; implementación $2.500.000–$8.000.000; soporte opcional desde $350.000/mes. Valores netos + IVA.
Diagnóstico · una vez
$650.000 + IVA
IVA: $123.500
Total: $773.500
Implementación · presupuesto según alcance
$2.500.000 – $8.000.000 + IVA
IVA: $475.000 – $1.520.000
Total: $2.975.000 – $9.520.000
Continuidad opcional · por mes
Desde $350.000 + IVA
IVA: Desde $66.500
Total: Desde $416.500
El diagnóstico es una etapa independiente. Si continúas con el mismo alcance, se imputa al total de implementación; no se cobra dos veces.
Qué incluye este precio
Discovery; un caso de decisión, hasta 2 fuentes y un tablero o servicio de IA acotado; sin plataforma corporativa completa. Entregables: Contrato de datos; flujo de ingesta; salida de negocio; evaluación; permisos; monitoreo y manual.
Qué se cotiza aparte
Limpieza masiva, entrenamiento propio por defecto, infraestructura, modelos, exactitud garantizada y fuentes no inventariadas.
Discovery pagado; si continúa el mismo alcance, se imputa al presupuesto total para evitar doble cobro. Solo si contratas la continuidad opcional: monitoreo de componentes incluidos, revisión mensual y cambios menores dentro de capacidad contratada; horario hábil y cobertura escritos. Consumos/licencias separados. Hasta cuatro horas mensuales después de auditar el sistema; no cobertura integral de cualquier incidente
Qué conviene definir primero
Prepara datos confiables y servicios controlados para incorporar analítica o IA en decisiones empresariales sin desconectar modelos, permisos y operación.
Partimos por la tarea que debe resolver Plataformas de Datos e IA Aplicada, la evidencia disponible y el recorrido que conecta esa tarea con una oportunidad de negocio.
La implementación se divide en entregas revisables para que contenido, diseño, tecnología y medición avancen con el mismo criterio.
- Alcance base
- Discovery; un caso de decisión, hasta 2 fuentes y un tablero o servicio de IA acotado; sin plataforma corporativa completa. Entregables: Contrato de datos; flujo de ingesta; salida de negocio; evaluación; permisos; monitoreo y manual.
- No se incluye
- Limpieza masiva, entrenamiento propio por defecto, infraestructura, modelos, exactitud garantizada y fuentes no inventariadas.
- Insumos útiles
- Decisiones objetivo, fuentes, diccionario de datos, permisos, volumen, frecuencia, ejemplos y tolerancia al error.
Cuándo tiene sentido revisar este servicio
Compara estas situaciones con tu operación y mira qué queda funcionando al terminar la primera etapa.
- Señal
Los equipos quieren aplicar IA, pero las fuentes no comparten definiciones, calidad ni permisos.
- Señal
Los prototipos funcionan con ejemplos controlados y fallan al enfrentar datos incompletos o cambiantes.
- Señal
Las respuestas o predicciones no conservan fuente, versión ni un mecanismo de revisión humana.
Capacidades según el alcance contratado
La inversión y los límites del servicio están definidos en el alcance contratado. Las siguientes capacidades se aplican cuando forman parte de ese alcance.
- Entregable
Contrato de datosFuentes, definiciones, calidad, permisos, retención y propietarios.
- Entregable
Pipeline y servicioIngesta, transformación, almacenamiento, API o interfaz para el caso priorizado.
- Entregable
Marco de evaluaciónCasos de prueba, métricas, umbrales, trazabilidad y supervisión humana.
Del problema a una entrega medible
- Etapa 01
Caso de decisión
Definimos usuario, acción, costo del error y evidencia mínima antes de elegir un modelo.
- Etapa 02
Base de datos confiable
Acordamos fuentes, contratos, calidad, acceso, retención y linaje.
- Etapa 03
Piloto evaluable
Construimos el flujo con conjunto de pruebas, umbrales y derivación humana.
- Etapa 04
Operación y gobierno
Registramos costo, latencia, calidad, cambios y responsables de revisión.
Qué debe resolver esta solución de ingeniería
Procesos, datos, integraciones, seguridad y operación definidos como un sistema mantenible.
objetivo de negocio
Define la tarea principal de la página y evita evaluar el proyecto solo por apariencia o cantidad de entregables.
medición y trazabilidad
Conecta cada acción con eventos y estados observables para saber qué recorrido produce una oportunidad real.
contrato de datos
Define estructura, significado, calidad, origen y responsabilidad de la información que comparten los sistemas.
linaje de datos
Permite conocer de dónde proviene un dato, cómo fue transformado y qué sistemas o decisiones lo consumen.
evaluación de modelos
Compara el comportamiento de un modelo con casos representativos, métricas y umbrales acordados.
Implementación en Chile
Para quién: pymes, negocios de servicios y equipos comerciales en Chile que necesitan ordenar su presencia digital y convertirla en un sistema medible
Problemas frecuentes: canales desconectados, decisiones sin una línea base común, contenido sin responsable y formularios que no permiten seguir el origen y estado de cada oportunidad
Foco técnico: arquitectura mantenible, rendimiento móvil, datos propios, trazabilidad de campañas y una integración gradual con las herramientas que el negocio ya utiliza
Conviene empezar por una tarea prioritaria y un indicador de negocio, validar el flujo completo y ampliar el sistema cuando la primera entrega ya pueda medirse.
Antes de tomar una decisión
¿Cómo se mide la calidad de una solución de IA?
Con casos representativos, respuestas esperadas y criterios de utilidad, errores, permisos y derivación. También se observan costo y latencia según el uso. Una puntuación general puede ocultar fallos graves; la evaluación debe separar tareas y niveles de riesgo.
¿Necesitamos entrenar un modelo propio?
No necesariamente. Recuperación de información, instrucciones y herramientas pueden resolver el caso sin entrenar un modelo. El ajuste fino se evalúa para tareas y comportamientos definidos, con datos y pruebas. Elegir tecnología debe seguir a la necesidad, no precederla.
¿Podemos usar documentos internos sin exponerlos a otros usuarios?
Es posible diseñar acceso restringido, pero deben controlarse permisos en recuperación y respuesta, además de almacenamiento. No basta con proteger la carpeta original. Las pruebas deben comprobar separación entre usuarios y evitar que fuentes autorizadas para uno aparezcan ante otro.
¿Qué pasa cuando cambia la documentación de la empresa?
Debe existir un proceso para actualizar versiones, retirar fuentes y propagar cambios de permisos. Se repiten evaluaciones cuando cambia información relevante. Sin mantenimiento, una respuesta antes correcta puede quedar obsoleta aunque el modelo y la interfaz sigan funcionando.
Antes de elegir tecnología, definamos el sistema.
Revisamos proceso, usuarios, datos, integraciones y riesgos para proponer una primera entrega verificable.