Infoverity combina estrategia, diseño e implementación de IA con 15 años de experiencia gestionando datos empresariales. Antes de implementar cualquier solución de IA, nos aseguramos de que los datos que la van a sostener sean fiables. Esa combinación es lo que convierte la IA de un caso de uso prometedor en un resultado de negocio que el consejo de administración valora.
Infoverity implementa IA sobre datos en los que tu empresa puede confiar, porque al mismo tiempo te ayuda a implementar las estrategias y los sistemas que hacen posible una buena IA: si tu entidad de cliente vive repartida en cuatro sistemas, si tu catálogo de producto está incompleto, o si tres equipos definen la misma métrica de tres formas distintas. Así se evita el escenario más habitual: una IA desplegada a toda prisa que, seis meses después, entrega resultados en los que nadie termina de confiar.
Infoverity lleva 15 años ayudando a las grandes organizaciones a gestionar, integrar y mejorar la calidad de sus sistemas de datos. Cuando diseñamos tu programa de IA, ya conocemos el terreno: qué puede funcionar ya, qué hay que corregir primero, qué exige realmente el paso al entorno real.
Esa es la diferencia entre una IA que llega a implantarse y una IA que se queda estancada.
Cada proyecto empieza por tus objetivos de negocio, y a partir de ahí decidimos cada paso: qué decisión necesita apoyar esta IA, qué datos requiere esa decisión, cómo se ve el entorno real en tu caso concreto. Nos apoyamos en metodologías que funcionan, pero las adaptamos a lo que tu negocio necesita en cada momento, para llegar antes a modelos que realmente funcionan.
El equipo que identifica tus casos de uso de mayor impacto y diseña la hoja de ruta es el mismo que construye el prototipo, desarrolla las integraciones y lo despliega en el entorno real. Sin traspasos entre quien piensa la estrategia y quien la ejecuta, que es precisamente el punto donde muchos proyectos de IA se quedan atascados.
Nuestros consultores de IA vienen de carreras en ingeniería de datos, gestión de datos maestros y gobierno de datos. Saben cómo se comportan los datos empresariales en el entorno real, no en una demo. Por eso, cuando diseñan un programa de IA, ya tienen en cuenta la complejidad de integración que normalmente solo se descubre cuando el modelo está en marcha.
Poner en marcha una solución de IA es solo el principio. Te ayudamos a integrarla con tus sistemas mediante API, y diseñamos los mecanismos de monitorización y retroalimentación que mantienen su rendimiento en el tiempo. Además, ofrecemos el soporte continuo que todo proyecto de IA necesita una vez está en marcha en el entorno real, algo muy distinto de mantenerlo en un entorno de pruebas.
La brecha entre una fase de prueba de concepto que ha funcionado bien y su paso al entorno real casi siempre está en la integración, la fiabilidad de los datos y la preparación de la organización, no en el modelo. Localizar en qué punto se ha quedado atascado el programa y eliminar los bloqueos técnicos y de gobierno es el primer paso. Después, acompañar el despliegue hasta el lanzamiento con la estructura de soporte ya lista es lo que marca la diferencia.
Un retorno de la inversión creíble se construye trabajando desde casos de uso concretos hacia resultados concretos, con plazos concretos. Eso implica priorizar los casos de uso, evaluar los datos que cada uno requiere y trazar una hoja de ruta realista. Sin ese trabajo previo, cualquier cifra que se presente a la dirección será una estimación sin base sólida. El resultado, en cambio, es un retorno cuantificable, con indicadores claros de cuándo se empezarán a ver los primeros resultados.
La IA agéntica no es una simple mejora de modelo. Estos sistemas ejecutan secuencias de acciones de forma autónoma, lo que exige datos coherentes entre varios dominios, acceso en tiempo real a los sistemas operativos y la posibilidad de identificar quién responde de cada decisión que toma el agente. Evaluar la infraestructura actual e identificar con precisión las carencias es lo que permite trazar el camino hasta que estos casos de uso puedan funcionar de forma segura.
Esta inconsistencia casi siempre señala carencias en la disciplina de test entre entornos, con planes de testeo incompletos que no llegan a detectar desviaciones antes del lanzamiento. Los propios datos también suelen tener parte de responsabilidad: definiciones distintas entre sistemas, registros desactualizados o relaciones rotas. La solución pasa por establecer las pruebas y la monitorización adecuadas, y corregir la causa raíz en la propia capa de datos de origen.
Muchas organizaciones sanitarias se enfrentan a retos similares. Descubre cómo Infoverity ayudó a mejorar los resultados de un cliente mediante gobierno de datos y acceso directo a los datos, usando Databricks y la plataforma IDMC de Informatica (Salesforce).
Priorización de casos de uso, mapeo de los requisitos de datos y una hoja de ruta táctica de IA/ML con un retorno de la inversión cuantificable e indicadores de cuándo se empezarán a ver los primeros resultados. De dos a cuatro meses. El resultado: un plan listo para presentar al consejo de administración, con unas cifras que lo respaldan.
Modelos de IA en fase de prueba de concepto para casos de uso definidos, construidos sobre tus datos reales, con análisis de escalabilidad y despliegue incluido. Enfoque ágil, de aprendizaje rápido por ensayo y error. De seis a ocho semanas. El resultado: una demostración funcional del valor de negocio antes de comprometer la inversión completa.
Desarrollo de integraciones y API a medida para llevar los modelos de IA desde la fase de prueba de concepto hasta tus procesos y sistemas de negocio. Monitorización continua, soporte y optimización del rendimiento tras el lanzamiento. El resultado: IA funcionando en el entorno real, conectada a tus sistemas.
Arquitectura, diseño y despliegue de agentes de IA autónomos que ejecutan secuencias de acciones en tus sistemas: agentes de automatización de flujos de trabajo, agentes de apoyo a la decisión y agentes de inteligencia operativa. Construidos con la estructura de gobierno que hace que la IA autónoma sea auditable y que se pueda identificar quién responde de cada decisión.
Diseño del gobierno de los resultados de la IA: estructuras de responsabilidad, estándares de calidad de los resultados, trazabilidad desde cada decisión de la IA hasta el dato de origen, y flujos de administración de datos. Pensados para cumplir con el Reglamento de IA de la Unión Europea y con la normativa que está desarrollándose en Estados Unidos.
Datos maestros gobernados para tus entidades principales, programas de calidad de datos adaptados a tus casos de uso de IA, implementación de la capa semántica y trazabilidad desde el origen hasta el resultado de la IA. Todo esto avanza en paralelo con tu programa de IA, no antes de él.
Tu próximo caso de uso de IA está a un paso del entorno real.Te ayudamos a darlo.
Habla con un asesor de Infoverity. En 30 minutos repasaremos en qué punto está hoy tu estrategia de IA, los datos que necesita para funcionar, y el camino más directo hacia resultados reales.
