Datos confiables e IA aplicada con gobierno
Solución · Data & BI Foundation · Gerencia con datos dispersos
Unificar datos prioritarios, mejorar su calidad y habilitar decisiones o casos de IA con gobierno y criterios de validación.
La arquitectura se define desde procesos, datos, integraciones y criterios de aceptación; no desde una herramienta aislada.
Data & BI Foundation
ResultadoUnificar datos prioritarios, mejorar su calidad y habilitar decisiones o casos de IA con gobierno y criterios de validación
- Implementación desde
- $23.300.000
- Duración estimada
- 10–14 semanas
- Operación mensual desde
- $2.750.000
- Para
- Gerencia con datos dispersos
Valores referenciales en CLP. Licencias, consumo de terceros y dependencias no validadas se cotizan por separado.
Cuándo conviene revisar esta solución.
Contrasta estas situaciones con tu operación. El diagnóstico identifica el recorrido prioritario, sus dependencias y los límites de la primera etapa.
- Señal
Dos áreas calculan el mismo indicador con fuentes o definiciones diferentes y no pueden reconciliar el resultado.
- Señal
Se quiere incorporar IA, pero faltan permisos, datos representativos o una forma de comprobar si sus respuestas son útiles.
- Señal
Un prototipo funciona con ejemplos elegidos y pierde calidad cuando cambian los datos o aparece un caso no previsto.
- Entregable
Contrato y diagnóstico de datos
- Entregable
Pipeline y salida de negocio
- Entregable
Marco de evaluación y operación
Una primera entrega completa y verificable.
Plan de trabajo10–14 semanas
Alcance, plazo y precio cerrados al terminar el diagnóstico
- Etapa 01
Definir la decisión y su costo de error
Precisamos quién usará el resultado y qué acción realizará. Se compara una solución de BI o reglas deterministas con el uso de un modelo; incorporar IA no es un requisito por sí mismo.
- Etapa 02
Acordar contratos y calidad de datos
Revisamos fuentes, significado de campos, permisos, actualización y propietarios. Las reglas de completitud, consistencia y unicidad se aplican a la información necesaria para el caso.
- Etapa 03
Construir un piloto evaluable
Se implementa el recorrido desde las fuentes priorizadas hasta un tablero o servicio. Los casos de prueba incluyen errores, datos incompletos y límites de uso, sin exponer información privada en ejemplos públicos.
- Etapa 04
Transferir gobierno y supervisión
Documentamos versiones, indicadores de calidad y responsables. Para IA se acuerdan revisión humana y condiciones para detener o escalar una respuesta cuando la incertidumbre afecta al negocio.
Qué debe quedar operativo y documentado.
- Entregable
Contrato y diagnóstico de datosFuentes, definiciones, responsables, permisos y problemas de calidad priorizados para el caso seleccionado.
- Entregable
Pipeline y salida de negocioFlujo de ingesta y transformación hacia el tablero, API o interfaz acordada, con controles de calidad y trazabilidad.
- Entregable
Marco de evaluación y operaciónCasos representativos, métricas, límites, responsables y procedimiento de revisión de cambios o degradación.
Qué preparar y cómo comprobar la entrega.
- Insumos para el diagnóstico
- Se necesitan una decisión concreta, muestra autorizada o anonimizada de datos, fuentes disponibles y un responsable que valide su significado. No se presupone que todos los datos pueden compartirse con proveedores de modelos.
- Criterio de aceptación
- Un indicador debe poder reconstruirse desde su fuente y definición. Un caso de IA debe evaluarse con ejemplos acordados, incluidos fallos, y tener una salida humana para los escenarios que no deba resolver automáticamente.
- Límites y exclusiones
- Consumo de modelos, infraestructura, licencias y saneamiento de fuentes no incluidas requieren un alcance separado. No se promete exactitud absoluta, autonomía ilimitada ni mejora económica sin medición.
Servicios que pueden participar.
La solución coordina un resultado de negocio. Estas capacidades explican las tareas técnicas que pueden formar parte del alcance acordado.
Marketing y crecimiento
Ingeniería y software
- Plataformas de Datos e IA Aplicadaprepara datos confiables y servicios controlados para incorporar analítica o IA en decisiones empresariales sin desconectar modelos, permisos y operación.
- Integración de APIs y Sistemasconecta aplicaciones y fuentes de datos mediante contratos verificables para eliminar duplicación, conservar trazabilidad y manejar fallas sin perder operaciones.
Antes de definir alcance e inversión.
¿Qué datos necesita una empresa antes de implementar IA?
No se parte por volumen, sino por un caso de uso concreto. Se revisan fuentes, permisos, calidad, frecuencia de actualización, responsables y la variable que permitirá comprobar si el resultado es útil.
¿Cuándo conviene BI y cuándo inteligencia artificial?
BI ayuda a describir y monitorear lo que ocurre con métricas consistentes. La IA puede apoyar clasificación, predicción o generación cuando existe un problema bien delimitado, datos adecuados y una forma de evaluar errores.
¿Cómo se valida la calidad de los datos?
Con reglas explícitas de completitud, consistencia, unicidad, vigencia y trazabilidad. Las reglas se aplican a los campos críticos del caso de uso y generan incidencias que puedan corregirse.
¿Qué riesgos se revisan al usar IA con datos empresariales?
Accesos indebidos, exposición de información, resultados inexactos, falta de trazabilidad y dependencia de proveedores. El diseño define controles, revisión humana y límites de uso según el impacto del caso.
¿Datos confiables e IA aplicada con gobierno?
Revisemos el proceso, los datos y las dependencias para convertir esta oferta de referencia en un alcance verificable.