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De la estrategia de datos a la IA en producción, sobre Snowflake.

Escoger Snowflake es lo fácil. Lo difícil es lo que se construye encima: una práctica de datos que entrega números confiables para decidir y una práctica de IA que llega a producción. Nuestro equipo arma ambas prácticas, junto con el equipo interno, y las deja funcionando en un nivel productivo, en toda América.

Migrar y modernizarDatos en los que confiarIA en producción
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Snowflake Premier & CoCo Preferred Partner · Certificación SnowPro · América

H-E-BStarbucksBanregioLaureate

Clientes

Los equipos líderes
construyen sobre datos gobernados y listos para IA

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Una empresa de procesamiento de reclamosSnowflake Cortex AI

Seguros · América

De clasificar documentos a mano a clasificar reclamos con 95% de precisión en segundos

Clasificar a mano los documentos de numerosas aseguradoras generaba demoras, errores y archivos perdidos. Con funciones de Snowflake Cortex AI como AI_EXTRACT, Viewnear automatizó la clasificación y la extracción: la precisión pasó de 60% a 95% y cada documento se procesa en cuatro segundos.

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60→95%
Precisión de clasificación
4 sec
Clasificación por documento
Seguros: De clasificar documentos a mano a clasificar reclamos con 95% de precisión en segundos
HussmannLendzDifrenosa

La base

Datos en los que todo el negocio puede confiar

Construimos la base gobernada en Snowflake sobre la que se apoya todo lo demás, para que cada área trabaje con los mismos números, actualizados y confiables, en lugar de varias hojas de cálculo que se contradicen entre sí.

  • Una sola fuente de verdad gobernada, alimentada por los sistemas ERP, CRM y SaaS que ya utilizan
  • Pipelines que la mantienen al día, probada y confiable
  • Gobierno y linaje con Horizon Catalog, más Horizon Context: un mismo contexto de negocio para todos los equipos y agentes de IA
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Un equipo revisando en conjunto dashboards, reportes y gráficas en torno a un mismo conjunto de datos compartido y gobernado.
En la prensa
“Viewnear has been building enterprise-grade production AI systems with governed Snowflake data anchored on Anthropic Claude.”
CRNEduardo Ramos, in CRN
Leer nuestra cobertura5 artículos
Lo que hacemos

Un solo equipo responsable, todo el stack de datos

Desde migraciones de sistemas heredados hasta bases gobernadas, pipelines confiables y agentes de IA en producción: estrategia, entrega y capacitación, sobre Snowflake.

№ 01

Analítica de IA y Agentes

Poner la IA gobernada a trabajar: Cortex Analyst y los agentes de Snowflake CoWork que convierten datos gobernados en respuestas citadas y listas para decidir, integradas donde los líderes ya trabajan.

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№ 02

Arquitectura en la Nube y Base Gobernada

La base lista para IA: gobernada, construida sobre Snowflake y preparada para escalar, la única fuente de verdad de la que dependen todos los modelos y agentes.

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Cómo colaboramos

Tres formas de contratar la misma entrega responsable.

  • Costo fijo: un resultado definido a un precio cerrado
  • Time & materials: discovery y scope que se ajustan sobre la marcha
  • Staff augmentation: profesionales certificados trabajando junto al equipo interno
  • El discovery fija el scope; las bases entran a producción en 8 a 16 semanas
Cómo funcionan los precios→
№ 03

Ingeniería de Datos y Pipelines

Datos confiables y siempre actualizados: pipelines gobernados que unifican todas las fuentes (ERP, CRM, SaaS y archivos) para que la analítica y la IA operen sobre insumos en los que vale la pena basar decisiones.

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№ 04

Analítica Embebida

Diferenciar el producto: productos de datos impulsados por Cortex, embebidos en aplicaciones y flujos de trabajo de clientes, que convierten la información en una ventaja competitiva.

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№ 05

Desarrollo de Capacidades

Multiplicar la ventaja: nos integramos con el equipo y desarrollamos la fluidez interna para escalar casos de uso de IA mucho después del lanzamiento.

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№ 06

Estrategia de Data & AI

Convertir la ambición de IA en una hoja de ruta lista para el directorio: dónde los datos y la IA generan un ROI medible, secuenciada por valor y anclada en lo que los datos realmente pueden sustentar, con un camino claro hacia la empresa agéntica.

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Industrias

Conocemos a fondo los sectores donde operan las empresas

Modelos de datos, gobierno y compliance propios de cada sector, integrados desde el primer día en siete industrias.

Todas las industrias
Servicios financierosTecnología y telecomunicacionesManufacturaRetail y CPGMedios y entretenimientoConstrucción e inmobiliarioEducación

La hora nunca fue lo importante. El resultado siempre lo fue.

Durante años, una factura de servicios era el número de personas por una tarifa, porque el valor estaba en el trabajo manual. La IA rompió ese vínculo: hoy la parte mecánica se automatiza y la experiencia que importa se desplazó a otro lugar, a decidir qué construir, dirigir a los agentes que lo construyen y responder por lo que entregan.

  • La automatización rompió la hora facturable

    Cobrar por hora tenía sentido cuando el valor venía del trabajo manual. Hoy la IA absorbe buena parte de ese trabajo, así que cobrar por hora termina premiando la lentitud y penalizando la eficiencia que buscábamos. Por eso vinculamos nuestra tarifa al resultado: terminar antes beneficia a ambas partes.

  • La experiencia cambió de lugar

    Lo escaso ya no es escribir código ni mover datos. Es plantear bien el problema, dar forma a la solución, dirigir a los agentes que ejecutan y evaluar si el resultado es confiable. Ese criterio recorre todo el proyecto, de los arquitectos que lo definen a los ingenieros que lo entregan.

  • Diseñamos el resultado y luego la entrega

    Partimos del resultado que el negocio necesita y diseñamos la entrega en sentido inverso: personas con experiencia en las decisiones, agentes de IA en la ejecución y una mezcla que se ajusta conforme cambia el trabajo. No se renta un equipo ni un paquete de horas. Lo que se entrega es el resultado, y responder por él es nuestra responsabilidad.

No es una forma más barata de contratar servicios. Es una más honesta: el objetivo se fija desde el inicio, el criterio senior recorre todo el camino y respondemos por el resultado.

JC RodriguezRené TreviñoCarlos EgremyKaren BerberAydhé MotaEduardo Javier Ramos

Las personas que responden por él. Conocer al equipo de liderazgo →

De las horas a los resultados: la economía de los servicios de datos en la era de la IA
Leer el análisis

De las horas a los resultados: cómo la IA cambió la economía de los servicios

El argumento completo: qué le hizo la IA a la hora facturable, a dónde se desplazó en realidad la experiencia y cómo la entrega por resultados cambia lo que en realidad paga una factura de servicios.

Leer el artículo

Bajo riesgo por diseño

Una gran apuesta que no se siente como tal

Nuestra forma de trabajar está diseñada para reducir el riesgo de la decisión misma, para que comprometerse con los datos y la IA nunca signifique hacerlo a ciegas.

POC01

Comprobado con un POC

Un POC acotado antes del build completo. La decisión de escalar se sustenta en evidencia, no en una presentación.
Control02

El sponsor mantiene el control

Juntas de seguimiento, un backlog compartido y puntos de decisión claros mantienen el scope, el presupuesto y las prioridades del lado del cliente.
Ritmo03

Valor desde el primer sprint

Los sprints por caso de uso llegan a producción en 8 a 16 semanas, con software funcionando desde el primer sprint.
Traspaso04

Construido para entregarse

Documentación, capacitación y un plan de transición en cada proyecto, para que el equipo interno opere y amplíe el trabajo con autonomía.

8 a 16 semanas hasta producción con el equipo ya formado, en lugar de contratarlo y prepararlo primero.

Un equipo nearshore con ingenieros certificados en SnowPro en Monterrey, México y Austin, Texas, en horario del centro y en la jornada laboral del cliente, con profundidad empresarial en cada nivel: sprints por caso de uso definidos mediante el discovery, sin tiempos de contratación que financiar primero.

Eduardo Javier RamosJC RodriguezRené Treviño
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Pruebas, no promesas

Un partner de Snowflake en el que las empresas confían.

Reconocidos en el programa CoCo Preferred Partner de Snowflake en Summit 2026, junto a Accenture, Deloitte, IBM y Capgemini. En la práctica, los equipos de producto de Snowflake están a una llamada de distancia cuando un proyecto enfrenta una pregunta difícil.

Insignia de Snowflake Premier PartnerInsignia de Snowflake CoCo Preferred PartnerInsignia de certificación SnowPro Core

Todo lo que construimos hereda los controles auditados de forma independiente de Snowflake (SOC 2 Type II, ISO 27001), ampliados con nuestras prácticas de entrega gobernadas. Cómo protegemos los datos de los clientes →

El muro CoCo Global Partner Momentum de Snowflake que incluye a Viewnear entre los partners de Snowflake
El muro CoCo Partner Momentum de Snowflake · Summit 2026

Preguntas

Lo que los equipos nos preguntan primero

¿Qué es un Snowflake Premier Partner y cómo se verifica ese estatus?

Viewnear es Snowflake Premier Partner y Snowflake CoCo Preferred Partner, con ingenieros con certificación SnowPro y un historial de entrega verificado en las Américas.

¿Qué desbloquea realmente el estatus Premier?

Profundidad y una línea directa con Snowflake. El estatus Premier refleja entrega certificada en todo el stack de Snowflake, y significa que trabajamos junto al equipo de cuenta de Snowflake del cliente en arquitectura y entrega, sobre el stack actual (Cortex, Openflow, Horizon Catalog, CoCo y CoWork). Nos asociamos con Snowflake para llevar cada proyecto a un resultado exitoso.

¿Cómo funciona el precio de Snowflake y se puede adquirir a través de un partner?

Snowflake es basado en consumo: el negocio paga por el cómputo (créditos) y el almacenamiento que realmente usa, de modo que el costo de operación se ajusta al trabajo. La capacidad de Snowflake se puede adquirir a través de Viewnear para simplificar los términos comerciales y la gestión de cuenta bajo un único partner responsable.

¿Cuánto tarda una implementación de Snowflake?

Una primera construcción en producción se dimensiona en 8 a 16 semanas, según el volumen de datos, la complejidad de las fuentes y los casos de uso en scope. Lo que lo mantiene real: un discovery que fija el scope desde el inicio, sprints impulsados por casos de uso con software funcionando en cada demo, y pruebas corriendo en paralelo con la construcción, de modo que el valor se muestra desde el primer sprint.

¿Cómo se reduce el riesgo de un proyecto grande de Snowflake?

Probamos el enfoque con un POC acotado antes de escalar, realizamos juntas de seguimiento periódicas con puntos de decisión claros, e integramos la habilitación desde el primer día, para que los equipos internos puedan operar y extender el trabajo sin nosotros.

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El trimestre en que los datos por fin dan resultados.

Cada trimestre con datos sin gobierno son decisiones tomadas a medias. Con saber en qué punto está la organización hoy, trazamos la ruta más corta hacia unos datos e IA en los que los equipos puedan confiar.

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