Del Dato al Valor: Cómo Preparar tu Empresa para la IA

Más del 80% de los proyectos de inteligencia artificial fracasan, y la principal causa es la mala calidad de los datos . Sin una base sólida de datos limpios, estructurados y gobernados, incluso los modelos más avanzados no logran generar valor.

En Nova Code, ayudamos a las empresas a construir esa base desde cero, implementando sistemas ERP como Odoo para transformar datos dispersos en activos estratégicos.

Etapas para Preparar tu Empresa hacia una IA Efectiva

Este flujo representa las etapas críticas para convertir datos en decisiones inteligentes.

1. Diagnóstico y Evaluación de Fuentes de Datos

El primer paso es identificar dónde y cómo se generan los datos, su almacenamiento y accesibilidad. Muchas empresas operan con sistemas desconectados que dificultan la integración inteligente.

Realizamos auditorías tecnológicas para mapear los datos críticos y detectar cuellos de botella en tiempo real.

2. Limpieza y Estructuración

Un modelo de IA necesita datos consistentes. Aquí es donde entra la normalización, deduplicación y estandarización de la información. Además, se debe definir qué datos son realmente relevantes para el negocio.

Utilizamos herramientas como Dataflow y Cloud Composer para automatizar procesos de limpieza de datos e integrarlos con plataformas en la nube como Google Cloud. Adicionalmente, ayudamos a las empresas a estructurar su cadena de valor de los datos desde el inicio, implementando sistemas ERP como Odoo, que centralizan la información y facilitan la trazabilidad, consistencia y explotación futura de los datos.

3. Gobernanza y Seguridad

El tratamiento de los datos debe cumplir con normativas de privacidad, control de acceso y trazabilidad. Establecer políticas de gobernanza es clave para escalar de forma segura.

Implementamos arquitecturas Cloud con controles de seguridad adaptados a cada industria, desde finanzas hasta retail, permitiendo a las empresas establecer reglas claras de acceso, calidad de datos y responsabilidad desde el primer momento, facilitando una transición ordenada y segura hacia el uso de inteligencia artificial.

4. Integración con Modelos de IA

Una vez que los datos están listos, es posible entrenar modelos predictivos, crear agentes inteligentes o automatizar decisiones. Pero el enfoque debe ser gradual y con objetivos claros.

Nuestros Nova Agents, por ejemplo, aprenden del comportamiento del usuario y los datos históricos para ofrecer respuestas más precisas y proactivas.

Casos de Uso Reales: Retail y Finanzas

Retail: Optimización de Inventario y Reducción de Costos

Una cadena global de retail implementó una solución de IA para el emparejamiento de productos, logrando:

• Más de 300 horas semanales ahorradas en procesos manuales.

• Mejora significativa en la calidad de los datos, permitiendo decisiones más rápidas y precisas.

Esto se tradujo en una mayor eficiencia operativa y una mejor posición en el mercado

Finanzas: Mejora en la Detección de Fraudes y Eficiencia Operativa

Una firma financiera líder implementó controles de calidad automatizados y una API asíncrona en Python, logrando:

• 35% de acceso más rápido a datos financieros.

• 40% de reducción en riesgos de datos.

• 30% de aumento en la productividad de los desarrolladores.

Estos resultados mejoraron significativamente la eficiencia y la precisión en la toma de decisiones financieras.

La IA por sí sola no resuelve problemas.

Es el dato bien gestionado, estructurado y alineado con una visión estratégica lo que convierte una tecnología potente en un motor de cambio empresarial.

Checklist: 5 Pasos para Auditar tus Fuentes de Datos

Revisa nuestro checklist y evalúa el estado de tus datos:

• Identificación de fuentes de datos clave.

• Evaluación de la calidad y consistencia de los datos.

• Revisión de políticas de gobernanza y seguridad.

• Integración con sistemas existentes.

• Preparación para la implementación de IA.

🚀 ¿Listo para desbloquear el potencial oculto en tus datos?

En Nova Code, te acompañamos en cada paso del camino, desde la implementación de sistemas ERP como Odoo hasta la integración de soluciones de inteligencia artificial.

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