Contrato de datos
Fuentes, definiciones, calidad, permisos, retención y propietarios.
Data & BI Foundation · Gerencia con datos dispersos
Datos confiables e IA aplicada con gobierno
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.
ALCANCE COMERCIAL DE REFERENCIA
Data & BI Foundation
- Resultado
- Unificar 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
Valores referenciales en CLP. Licencias, consumo de terceros y dependencias no validadas se cotizan por separado.
SEÑALES
Cuándo conviene revisar esta solución.
Estas señales provienen de las capacidades técnicas asociadas por el motor. El diagnóstico confirma cuáles aplican al caso real.
- 01
Los equipos quieren aplicar IA, pero las fuentes no comparten definiciones, calidad ni permisos.
- 02
Los prototipos funcionan con ejemplos controlados y fallan al enfrentar datos incompletos o cambiantes.
- 03
Las respuestas o predicciones no conservan fuente, versión ni un mecanismo de revisión humana.
ENFOQUE
Una primera entrega completa y verificable.
- 01Caso de decisión
Definimos usuario, acción, costo del error y evidencia mínima antes de elegir un modelo.
- 02Base de datos confiable
Acordamos fuentes, contratos, calidad, acceso, retención y linaje.
- 03Piloto evaluable
Construimos el flujo con conjunto de pruebas, umbrales y derivación humana.
- 04Operación y gobierno
Registramos costo, latencia, calidad, cambios y responsables de revisión.
ENTREGABLES
Qué debe quedar operativo y documentado.
Pipeline y servicio
Ingesta, transformación, almacenamiento, API o interfaz para el caso priorizado.
Marco de evaluación
Casos de prueba, métricas, umbrales, trazabilidad y supervisión humana.
CAPACIDADES DEL MOTOR
Servicios que pueden participar.
La oferta organiza el resultado; estas capacidades aportan contenido técnico, procesos, entidades y criterios de decisión sin convertirse en un catálogo de 60 tareas.
01ingenieria-software
Plataformas de Datos e IA Aplicada
prepara datos confiables y servicios controlados para incorporar analítica o IA en decisiones empresariales sin desconectar modelos, permisos y operación.
Revisar capacidad ↗02datos-medicionAnalítica Digital y Dashboards
define eventos y estados que conectan navegación, campañas y oportunidades, con un dashboard que responde preguntas concretas.
Revisar capacidad ↗03datos-medicionAutomatización de Reportes
consolida fuentes con reglas y controles para reducir trabajo manual sin ocultar diferencias de definición o calidad.
Revisar capacidad ↗04ingenieria-softwareIntegración de APIs y Sistemas
conecta aplicaciones y fuentes de datos mediante contratos verificables para eliminar duplicación, conservar trazabilidad y manejar fallas sin perder operaciones.
Revisar capacidad ↗PREGUNTAS FRECUENTES
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.
SIGUIENTE DECISIÓN
¿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.