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Analítica de datos y tableros de control
¿Qué es?
Las organizaciones acumulan muchísimos datos y casi nunca los aprovechan. La BI — Business Intelligence (inteligencia de negocios) los ordena y los muestra en tableros visuales fáciles de leer: gráficos, semáforos e indicadores.
Es pasar de un montón de planillas sueltas a un tablero de auto que, de un vistazo, muestra cómo va todo.
¿Qué problema resuelve?
Convierte datos dispersos en información para decidir, y reemplaza los informes armados a mano cada mes (que consumen días de trabajo y llegan tarde) por tableros que se actualizan solos.
Palabras técnicas que conviene entender
Dashboard (tablero de control): la pantalla con los gráficos e indicadores principales.
Data warehouse (depósito de datos): el gran almacén ordenado donde se juntan los datos de todos los sistemas para poder analizarlos juntos.
ETL (extraer, transformar y cargar): el proceso de traer los datos desde cada sistema, limpiarlos y depositarlos en ese almacén.
Data quality (calidad de datos): qué tan confiables, completos y consistentes son los datos. Si los datos están mal, el tablero muestra mentiras prolijas.
Data governance (gobernanza de datos): las reglas sobre quién es dueño de cada dato, quién puede verlo y cómo se define.
Herramientas que ofrecemos
Power BI (de Microsoft): se integra con Office, rápido de adoptar, licencia paga.
Metabase: muy fácil de usar para gente no técnica; software libre.
Apache Superset: potente y flexible; software libre; requiere equipo técnico.
Grafana: orientado a monitoreo operativo y métricas en tiempo real.
Cómo lo hacemos
Diagnóstico
2 a 4 semanas- Definición de las preguntas que la organización necesita responder (no de los gráficos que quiere ver)
- identificación de los indicadores clave
- inventario de las fuentes de datos
- evaluación de la calidad de esos datos.
Entregables
- catálogo de indicadores
- mapa de fuentes
- propuesta de herramienta.
Implementación
4 a 10 semanas- Integración y limpieza de datos
- modelado
- construcción del depósito de datos si hace falta
- desarrollo de los tableros
- validación con los usuarios que van a decidir con ellos.
Entregables: tableros en prueba · modelo de datos documentado.
Despliegue
2 a 3 semanas- Publicación de los tableros
- automatización de la actualización
- capacitación en cómo leerlos e interpretarlos
- transferencia.
Entregables
- tableros funcionando
- manual
- plan de mantenimiento.
Datos del servicio
2 a 4 meses.
proyecto cerrado + abono de evolución.
ingeniero de datos, analista, especialista en visualización, líder de proyecto.
acceso a las fuentes de datos, definición de los indicadores, referentes.
- datos de mala calidad → se previene con limpieza y reglas de gobernanza
- tableros que nadie mira → se previene diseñándolos junto con quienes van a usarlos
- análisis interminable sin decisiones → se previene priorizando indicadores que efectivamente disparen una acción.
tableros en uso real, decisiones tomadas con datos, reducción de horas dedicadas a informes manuales.
¿Te sirve para tu organización?
Consultar por WhatsAppInteligencia artificial aplicada y asistentes virtuales
¿Qué es?
Es usar programas que aprenden de los datos para automatizar respuestas y tareas. El caso más concreto: un chatbot (asistente conversacional) que responde las consultas frecuentes de clientes, vecinos o estudiantes las 24 horas, sin cansarse y sin hacer esperar.
También incluye herramientas que clasifican documentos, resumen textos o detectan patrones automáticamente.
¿Qué problema resuelve?
Descarga al personal de responder cien veces lo mismo, mejora los tiempos de atención y permite dar respuesta fuera del horario laboral.
Palabras técnicas que conviene entender
Chatbot (asistente conversacional): el programa que conversa con la gente por escrito.
Base de conocimiento: el conjunto de documentos y respuestas de los que el asistente saca la información.
Alucinación: cuando un sistema de inteligencia artificial inventa una respuesta con total seguridad. Es el riesgo principal y por eso todo asistente necesita límites claros y supervisión humana.
Human in the loop (humano en el circuito): dejar siempre a una persona revisando o disponible para los casos que el sistema no debe resolver solo.
Advertencia honesta
Este es un campo que cambia muy rápido y donde las expectativas suelen estar infladas.
Recomendamos empezar siempre por un caso acotado y medible, no por un proyecto ambicioso.
Cómo lo hacemos
Diagnóstico
2 a 3 semanas- Identificación de casos de uso con beneficio claro
- relevamiento de las consultas o documentos reales
- evaluación de los datos disponibles
- análisis de riesgos de privacidad y de errores.
Entregables: casos priorizados · análisis de viabilidad.
Implementación
4 a 8 semanas- Construcción del asistente
- carga y depuración de la base de conocimiento
- integración con los canales (sitio web, mensajería)
- pruebas de calidad de las respuestas con casos reales.
Entregables: asistente en prueba · métricas de calidad.
Despliegue
2 a 3 semanas- Puesta en funcionamiento controlada
- monitoreo de las respuestas reales
- ajustes
- capacitación al equipo que lo va a supervisar
- transferencia.
Entregables
- asistente funcionando
- tablero de uso
- plan de mejora.
Datos del servicio
2 a 4 meses.
proyecto piloto + abono de operación y mejora.
especialista en inteligencia artificial y datos, desarrollador de integraciones, diseñador de conversaciones.
la base de conocimiento, referentes y una definición clara de qué no debe responder el asistente.
- respuestas incorrectas → se previene con límites claros, derivación a humano y monitoreo
- expectativas exageradas → se previene con un caso piloto acotado
- datos personales expuestos → se previene cumpliendo la Ley 25.326.
consultas resueltas sin intervención humana, satisfacción, tiempo de respuesta, precisión de las respuestas.
¿Te sirve para tu organización?
Consultar por WhatsAppAutomatización de tareas repetitivas y digitalización documental
¿Qué es?
La RPA — Robotic Process Automation (automatización robótica de procesos) son “robots de software”: programas que hacen en la computadora las mismas tareas repetitivas que hoy hace una persona (copiar datos de un sistema a otro, generar el mismo informe todos los lunes, cargar planillas).
La digitalización documental convierte el papel en archivos digitales ordenados y, sobre todo, buscables.
¿Qué problema resuelve?
Libera horas de trabajo humano dedicado a tareas mecánicas, elimina errores de tipeo, y convierte un archivo de papel imposible de consultar en información accesible en segundos y respaldada contra incendios o inundaciones.
Palabras técnicas que conviene entender
OCR — Optical Character Recognition (reconocimiento óptico de caracteres): la tecnología que lee el texto de una imagen escaneada y lo vuelve buscable. Sin esto, un documento escaneado es solo una foto.
Indexación: ponerle a cada documento sus datos de identificación (fecha, tipo, número) para poder encontrarlo después.
Workflow (flujo de trabajo): el recorrido que hace un documento o una tarea de mano en mano hasta completarse.
Cómo lo hacemos
Diagnóstico
2 a 4 semanas- Identificación de las tareas automatizables (repetitivas, con reglas claras y alto volumen)
- medición del volumen de papel a digitalizar
- análisis de las reglas de negocio
- priorización.
Entregables: catálogo de tareas a automatizar · plan de digitalización.
Implementación
4 a 10 semanas- Desarrollo de los robots
- configuración del sistema de gestión documental
- digitalización por lotes con reconocimiento de texto e indexación
- pruebas.
Entregables: automatizaciones en prueba · repositorio documental cargado.
Despliegue
2 a 4 semanas- Puesta en funcionamiento
- monitoreo de los robots
- capacitación
- transferencia.
Entregables
- automatizaciones funcionando
- archivo digital
- manuales.
Datos del servicio
2 a 5 meses.
proyecto cerrado + abono de mantenimiento.
desarrollador de automatizaciones, especialista en gestión documental, operadores de digitalización.
acceso a los sistemas, la documentación en papel, las reglas de negocio escritas.
- si cambia el sistema, el robot se rompe → se previene con un abono de mantenimiento previsto desde el inicio
- escaneos de mala calidad que no se pueden leer → se previene con controles de calidad por lote.
horas de trabajo ahorradas, documentos digitalizados, errores eliminados, tiempo de búsqueda de un documento.
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