Infoverity lleva más de una década ayudando a empresas de distribución, sanidad, seguros, manufactura y retail a diseñar, implantar y gobernar programas de datos maestros sin duplicados. Esos mismos cimientos de datos son hoy los que determinan si tus casos de uso de IA llegan a un entorno real o se quedan atascados en fase de prueba de concepto.
Historiales de cliente duplicados en distintos sistemas. Datos de producto incompletos. Tres equipos, tres definiciones distintas de «proveedor». La mayoría de las empresas llevan años conviviendo con esto. El coste siempre ha estado ahí; ahora la IA lo hace imposible de ignorar.
¿Por qué Infoverity? El MDM no es una actividad secundaria para nosotros: es nuestra especialidad desde 2011, en estrategia, arquitectura e implementación. Más de 1.000 proyectos entregados. Más de 200 clientes empresariales. Programas que gestionan más de 70 millones de registros maestros gobernados y más de un millón de llamadas a la API al día en entornos reales. Esa experiencia es también la razón por la que nuestros clientes nos piden que diseñemos las estrategias de IA que se sustentan en sus programas de datos maestros.
Cliente, producto, proveedor, ubicación. Sin duplicados, gobernados y mantenidos limpios en el tiempo. Son los datos maestros con los que tu analítica, tus operaciones y tus modelos de IA pueden trabajar sin que nadie cuestione su origen.
Más de 1.000 proyectos entregados. Más de 200 clientes empresariales. Programas que gestionan más de 70 millones de registros gobernados y un millón de llamadas a la API al día. Hemos visto casi todo lo que puede salir mal en un programa de MDM, y sabemos cómo evitar que salga mal en el tuyo.
La IA generativa, la IA agéntica y los sistemas de analítica avanzada no pueden razonar de forma fiable sobre entidades duplicadas, incompletas o definidas de tres maneras distintas. Infoverity diseña sus programas de MDM teniendo en cuenta los casos de uso de IA a los que deben dar soporte.
Trabajamos con las principales plataformas líderes del sector de datos e IA, y recomendamos la que mejor encaja con tu arquitectura y tus objetivos. Esa independencia es lo que hace creíble la estrategia y defendible la implementación ante tu consejo de administración.
Cuatro patrones que vemos una y otra vez. Empiezan en los datos maestros y terminan en lo que estos hacen posible.
Poner en marcha una plataforma no es lo mismo que tener un programa de MDM maduro. La calidad de los datos no se resuelve en el momento del lanzamiento: requiere un seguimiento continuo que gestione las mejoras y aplique IA al trabajo operativo, por ejemplo en la fusión de registros. Con el enfoque adecuado, un programa puede escalar hasta gestionar millones de llamadas a la API al día con tiempos de respuesta inferiores a 300ms sin perder fiabilidad.
La falta de confianza en los datos maestros casi siempre tiene una causa raíz identificable, no es un problema difuso. Normalmente combina un modelo de datos mal diseñado, un proceso de gobierno inconsistente entre equipos o una integración deficiente entre sistemas. Diagnosticar cuál de los tres está fallando, y en qué orden hay que abordarlos, es lo que marca la diferencia entre un parche temporal y un registro maestro fiable en el tiempo.
Casi siempre el problema está en los datos, no en el modelo. Entidades de cliente duplicadas, atributos de producto incompletos o registros de proveedor inconsistentes bloquean cualquier caso de uso de IA, por muy bien diseñado que esté el modelo. Antes de seguir ajustando el modelo, conviene analizar los cimientos de datos que lo sustentan; solo así el siguiente caso de uso podrá pasar de la fase de prueba de concepto al entorno real.
El gobierno de la IA y el gobierno de los datos no pueden diseñarse por separado si se quiere trazabilidad real. Cuando los resultados de la IA se pueden trazar hasta datos maestros gobernados, es posible saber quién responde por cada resultado, y también ofrecer la trazabilidad que cada vez exigirán más los reguladores, el consejo de administración y los clientes. Tratar ambos gobiernos como un único programa desde el diseño evita tener que reconciliarlos después.
Infoverity lideró tres fases consecutivas: la estrategia de datos empresarial, la implementación completa de Informatica Customer 360 MDM SaaS, y los servicios operativos continuos. El resultado es un registro de cliente único y fiable: sin duplicados, con direcciones validadas, conforme a la CCPA (ley de privacidad del consumidor de California) y entregado de forma fiable a todos los sistemas que dependen de él. El procesamiento asistido por LLM gestiona ahora a gran escala el feedback de fusión de registros de peluqueros/as, poniendo la IA al servicio de la calidad de los datos operativos que mantiene la plataforma precisa.
Los datos de cliente duplicados y fragmentados entre sistemas impiden una analítica fiable, una personalización de marketing eficaz y una IA orientada al cliente que funcione bien. Infoverity te ayuda a consolidar esos datos en un maestro de cliente único y gobernado, la base para motores de recomendación, agentes de IA de atención al cliente y respuestas de cumplimiento normativo precisas.
Los datos de producto dispersos entre canales y mercados dificultan el comercio omnicanal hoy, y bloquean los casos de uso de IA que llegarán mañana. Infoverity te ayuda a crear un registro de producto único y enriquecido que sustente el comercio omnicanal actual, y la búsqueda impulsada por IA, las descripciones de producto generativas y los agentes de compra de IA que vienen después.
Sin datos de proveedor, ubicación y referencia consolidados, es difícil construir una analítica de compras fiable o modelizar bien el riesgo en la cadena de suministro. Infoverity te ayuda a consolidar esos datos maestros, la base para la analítica de compras, la modelización de riesgo en la cadena de suministro y los casos de uso de IA que dependen de saber a quién y dónde comprar.
La mayoría de los programas de datos se estancan después del lanzamiento porque nadie gestiona la transición: ni los equipos, ni los procesos, ni las expectativas. El modelo de Excelencia Operativa de Infoverity acompaña ese cambio organizativo mientras mantiene el rendimiento, gestiona las mejoras y aplica IA al propio trabajo operativo de datos, para que los cimientos de tu negocio sigan reforzándose.
Sin un gobierno claro, los datos maestros pierden fiabilidad después de la puesta en marcha y los resultados de la IA quedan sin poder auditarse cuando llega el momento. Infoverity diseña el modelo operativo, los roles y las políticas que resisten la presión regulatoria y hacen auditables los resultados de la IA cuando se les exige.
Priorizar casos de uso de IA y llevarlos a un entorno real exige mucho más que elegir el modelo adecuado. Infoverity te acompaña desde la priorización de casos de uso hasta la implementación en entorno real de IA generativa, predictiva y agéntica, con la ventaja de partir ya de los datos maestros que esa IA necesita.
¿Tus datos maestros están a la altura de la IA y la analítica que tu negocio necesita?
Habla con un asesor de Infoverity. En 30 minutos repasaremos en qué punto están hoy tus datos maestros, la analítica e IA que necesitan sustentar, y el camino más directo entre ambos.
