Respuestas de negocio, no solo reportes.
IV Analítica avanzada e IA
Definimos los indicadores que mueven el negocio y los llevamos a tableros ejecutivos. Sobre esa base construimos modelos y asistentes de IA que responden preguntas en lenguaje natural.
Servicios
2 serviciosAnalítica avanzada
KPIs, modelado dimensional, tableros ejecutivos y análisis a la medida para el control de la gestión.
Entregables
- Árbol de indicadores
- Modelo dimensional
- Tableros ejecutivos
- Análisis ad hoc
IA aplicada
Casos de uso de IA priorizados y llevados a producción con control: modelos predictivos, asistentes y agentes sobre tus datos.
Entregables
- Priorización de casos de uso
- Modelos en producción
- Asistentes analíticos
- Monitoreo de modelos
En código
IA con controles de ingeniería.
El asistente consulta solo lo permitido, en modo lectura y con trazabilidad de cada respuesta.
def responder(pregunta: str) -> Respuesta: # Responde preguntas de negocio sobre el modelo semántico contexto = semantica.buscar(pregunta, dominio="ventas") sql = llm.generar_sql(pregunta, contexto) # Controles: solo lectura, tablas permitidas, límite de filas validar(sql, solo_lectura=True, tablas=contexto.tablas, limite=10_000) datos = warehouse.consultar(sql) return Respuesta( texto=llm.resumir(pregunta, datos), grafico=sugerir_grafico(datos), fuente=sql, )
PYTHON · 14 líneas● main · revisado
Preguntas que resolvemos
¿Estamos listos para IA?
La IA sirve si los datos debajo son confiables; lo evaluamos primero.
¿Qué preguntas puede responder?
Las que hoy toman días de conciliación manual entre áreas.
¿Cómo se controla?
Con monitoreo, límites de acceso y supervisión del negocio.
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