Sesión de preparación para Data + AI
Una evaluación del entorno actual frente a los casos de uso de IA sobre la mesa, para organizaciones con planes de IA y datos todavía repartidos entre ERP, CRM, documentos y hojas de cálculo.
Lo que evalúa la sesión
Siete áreas, cada una revisada frente a los casos de uso de IA que la organización quiere en producción, para que cada hallazgo se ligue a los casos de uso que afecta.
El recorrido que sigue la evaluación, de los sistemas de origen a los casos de uso de IA.
- Datos
- Dónde están hoy los datos que necesita cada caso de uso, y qué tan completos y actualizados están.
- Arquitectura
- Cómo se mueven hoy los datos desde los sistemas de origen, y los cimientos de datos sobre los que correrían los casos de uso.
- Gobierno
- Definiciones de negocio, responsables, políticas de acceso y linaje, para que los equipos y la IA trabajen con los mismos números.
- IA
- El valor que busca cada caso de uso, los datos de los que depende y cómo se mediría su precisión antes de escalarlo.
- Seguridad
- Qué podría leer un agente, con los permisos de quién y cómo se enmascaran los campos sensibles.
- Integración
- Cómo entran los datos desde los sistemas de origen, y cómo llegarían las respuestas y las acciones al ERP, al CRM y a las demás aplicaciones donde trabaja la gente.
- Preparación operativa
- Quién operaría cada caso de uso después de la salida a producción, las habilidades del equipo y las aprobaciones y el monitoreo que necesita un caso de uso en producción.
Entregables
La sesión entrega una visión práctica del entorno actual y el orden en que conviene cerrar las brechas.
Evaluación del estado actual
Un diagnóstico con puntaje del entorno en las siete áreas, caso de uso por caso de uso.
Brechas técnicas y operativas clave
Cada brecha viene con el esfuerzo que cuesta cerrarla y los casos de uso que dependen de ella.
Consideraciones de arquitectura de los cimientos
La arquitectura objetivo de la que dependen los casos de uso: cómo entran los datos, dónde se modelan en Snowflake y cómo los equipos y los agentes comparten las mismas definiciones de negocio.
Oportunidades de IA ligadas al entorno
Casos de uso priorizados por valor y por lo que los datos sostienen hoy, cada uno marcado como listo para construirse o a la espera de cerrar una brecha.
Prioridades recomendadas
El orden de trabajo, empezando por un proceso que alguien ya puede cuantificar (horas a la semana, una tasa de error, días que se suman al cierre), con los KPIs a seguir.
Siguientes pasos prácticos
Las acciones concretas que siguen, en orden, hasta el primer caso de uso que vale la pena construir.
Cómo funciona la sesión
Quiénes participan
Por parte de la organización, un sponsor que define las prioridades y las personas que conocen los datos y los procesos. Por parte de Viewnear, los arquitectos de datos e IA que definirían y construirían el trabajo.
Lo que aporta la organización
Los casos de uso de IA en evaluación, un recorrido por los sistemas de origen y la arquitectura actual, y tiempo con las personas que operan los procesos.
Sesiones de trabajo
Las sesiones de trabajo, con los responsables de negocio y de tecnología, recorren las siete áreas y contrastan cada caso de uso con los datos que necesita.
Presentación de resultados
Una presentación con el sponsor y las áreas involucradas expone los hallazgos y las prioridades recomendadas.
Lo que suele seguir
Según lo que encuentre la sesión, el trabajo suele continuar por uno de dos caminos.
- Cómo funciona la asesoría
Asesoría de Data + AI
Cuando el negocio necesita un plan costeado antes de construir, la asesoría convierte los hallazgos en casos de uso priorizados por valor, los KPIs a seguir y un blueprint de arquitectura.
- Cómo avanza un programa completo
Transformación completa
Cuando hay que construir tanto los cimientos de datos como los agentes, una transformación completa construye primero los cimientos y después lleva los agentes a la operación diaria.
Visibilidad en tiempo real de más de 20,000 estudiantes, en operación en siete semanas
Educación · Miami y LATAM
Un grupo de universidades tenía los registros académicos y los eventos de aprendizaje del LMS en sistemas separados, actualizados por lotes. Viewnear construyó un pipeline de datos de estudiantes en tiempo real sobre Snowflake, con roles de acceso, políticas de red y linaje diseñados desde la primera tabla, así que los datos académicos y de actividad de aprendizaje hoy viven en una sola fuente.
- Estudiantes en Miami y LATAM
- 20k+
- Eventos de aprendizaje Caliper, antes por lotes
- Tiempo real
- Fuentes principales unificadas (Blackboard + Caliper)
- 2
- Hasta una base gobernada y en tiempo real
- 7 semanas
Solicitar una sesión de preparación
Para empezar basta una nota breve sobre los casos de uso de IA en evaluación y dónde están hoy los datos. Un arquitecto responde en un día hábil.
¿Mejor por correo? contact@viewnear.com