Servicios de Consultoría

1. Estrategia y Gobierno de Datos (Fundamentos). Antes de implementar IA, es necesario contar con datos organizados y limpios.

• Evaluación de Madurez Analítica: Diagnosticar dónde está la empresa y qué le falta para adoptar IA.

• Roadmap de Datos e IA: Definir una hoja de ruta a 3-5 años sobre qué proyectos implementar y en qué orden.

• Gobierno de Datos y Ética: Establecer políticas sobre quién accede a los datos, cómo se aseguran y garantizar que los modelos de IA sean éticos y no discriminatorios.

2. Ingeniería de Datos Moderna. Preparar la "tubería" por donde fluirán los datos hacia los modelos de IA.

• Arquitecturas Data Lakehouse: Diseño de infraestructuras híbridas (en la nube como AWS, Azure, GCP) que soportan tanto reportes tradicionales como entrenamiento de modelos de IA.

• Pipelines ETL/ELT: Automatización de la extracción, limpieza y transformación de datos desde múltiples fuentes.

3. Analítica Avanzada y Machine Learning (El Núcleo). Desarrollo de modelos matemáticos que aprenden de los datos.

• Análisis Predictivo: Anticipar la demanda, prever la fuga de clientes o detectar fallos en maquinaria antes de que ocurran (mantenimiento predictivo).

• Segmentación Avanzada (Clustering): Usar IA para descubrir grupos de clientes con comportamientos similares que no son evidentes a simple vista para personalizar el marketing.

• Sistemas de Recomendación: Motores tipo Netflix o Amazon que sugieren productos relevantes a los usuarios en tiempo real.

4. IA Especializada (Deep Learning y Generativa). Aplicaciones que imitan capacidades humanas.

• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): Análisis de sentimiento en redes sociales o encuestas. Chatbots inteligentes y asistentes virtuales para atención al cliente (usando tecnologías como GPT). Extracción automática de información de contratos o documentos PDF.

• Visión por Computadora (Computer Vision): Control de calidad visual en manufactura (detectar defectos con cámaras). Reconocimiento facial para seguridad o análisis de flujo de personas en retail.

5. MLOps y Despliegue. La IA no sirve si se queda en la computadora del científico de datos.

• Operaciones de Machine Learning (MLOps): Implementar procesos para llevar los modelos a producción de forma segura, monitorear su rendimiento y reentrenarlos automáticamente cuando los datos cambian.

Analítica de Datos IA

𝗚𝗥𝗖: 𝗘𝗹 𝗠𝗼𝗱𝗲𝗹𝗼 𝗽𝗮𝗿𝗮 𝗲𝗹 𝗔𝗹𝘁𝗼 𝗗𝗲𝘀𝗲𝗺𝗽𝗲𝗻𝗼
𝘌𝘭 𝘤𝘶𝘮𝘱𝘭𝘪𝘮𝘪𝘦𝘯𝘵𝘰 𝘯𝘰𝘳𝘮𝘢𝘵𝘪𝘷𝘰 𝘯𝘰 𝘥𝘦𝘣𝘦 𝘴𝘦𝘳 𝘶𝘯 𝘤𝘩𝘦𝘤𝘬-𝘭𝘪𝘴𝘵, 𝘥𝘦𝘣𝘦 𝘴𝘦𝘳 𝘶𝘯𝘢 𝘤𝘢𝘱𝘢𝘤𝘪𝘥𝘢𝘥 𝘰𝘳𝘨𝘢𝘯𝘪𝘻𝘢𝘤𝘪𝘰𝘯𝘢𝘭.

Bajo el modelo de OCEG, el GRC (Gobierno, Riesgo y Cumplimiento) se convierte en el sistema operativo de la empresa resiliente. En Colombia, la integración de procesos es la única defensa ante la volatilidad regulatoria.

Cómo aplicar el modelo LEARN-ALIGN-PERFORM:

• LEARN: Entender el contexto cambiante y las nuevas normas de sostenibilidad.

• ALIGN: Sincronizar la estrategia de negocio con los límites de riesgo aceptables.

• PERFORM: Ejecutar controles que no detengan la operación, sino que la aseguren.

• REVIEW: Auditorías basadas en datos continuos, no en fotos estáticas.

Alineación de Gobierno y Cumplimiento: Automatizar la debida diligencia en la cadena de suministro permite reducir el tiempo de vinculación de proveedores en un 40%, eliminando el riesgo de multas por falta de supervisión.

El buen GRC te permite tomar riesgos que otros no se atreverían a tocar.

Gobierno, Riesgo y Cumplimiento (G.R.C.)