Del dato disperso a decisiones informadas
Acompañamos a empresas de minería, construcción e ingeniería a convertir su información en decisiones: ordenamos y gobernamos los datos, integramos los sistemas que ya existen —incluido SAP— y aplicamos analítica e inteligencia artificial donde generan un retorno medible.
No partimos de una plataforma ni de un paquete cerrado. Partimos de los procesos y de los problemas concretos de su operación, y avanzamos por fases cortas, cada una con entregables verificables.
Lo que encontramos con frecuencia
En organizaciones con operaciones complejas, el obstáculo rara vez es la falta de tecnología. Suele ser la forma en que la información se genera, se guarda y se usa.
Información dispersa
Datos de producción, costos y proyectos repartidos entre el ERP, hojas de cálculo, correos y repositorios documentales, sin un responsable claro ni una versión oficial.
Indicadores que llegan tarde
Reportes que se consolidan a mano al cierre de mes, cuando ya no queda margen para corregir desvíos de costo o de plazo.
Pilotos que no escalan
Iniciativas de analítica o IA que funcionan en una demostración, pero no llegan a producción por falta de datos confiables, seguridad o adopción de los usuarios.
Cómo lo abordamos
Primero el negocio
Cada iniciativa nace de un proceso y de un indicador de la operación, no de una herramienta.
Datos gobernados
Definimos propiedad, calidad, clasificación y accesos según el marco DAMA-DMBOK y la norma ISO/IEC 42001:2023 antes de construir encima.
Entregas por fases
Ciclos de 8 a 12 semanas con resultados en producción, que permiten ajustar el rumbo con evidencia.
Capacidad instalada
Documentamos y capacitamos a su equipo para que la solución no dependa de nosotros.
Primero el dato, después la tecnología
Ninguna iniciativa digital es mejor que los datos que la alimentan.
Un tablero con cifras que nadie reconoce como oficiales, o un asistente de IA que responde con documentos desactualizados, bastan para que la organización deje de confiar en todo el proyecto.
Por eso la gobernanza de datos no es una etapa más: es el cimiento de todo lo que construimos. La definimos desde el diagnóstico, con base en el marco DAMA-DMBOK y en cumplimiento de la norma ISO/IEC 42001:2023, y la mantenemos durante toda la operación.
Norma de referenciaISO/IEC 42001:2023 Sistema de gestión de IA
- 01Propiedad
- Cada conjunto de datos tiene un responsable de negocio que responde por él.
- 02Calidad
- Reglas de validación y curación para que la información sea completa, consistente y vigente.
- 03Clasificación
- Niveles de confidencialidad que determinan qué información es pública, interna o reservada.
- 04Accesos
- Permisos por rol, alineados con la clasificación y con la estructura de la organización.
- 05Trazabilidad
- Origen y cambios de cada dato registrados para auditoría.
- 06Catálogo
- Definiciones comunes e inventario de fuentes que toda la empresa puede consultar.
Hoja de ruta de un proyecto
Cuatro fases con alcance, plazo y entregables definidos. Cada una cierra con una decisión explícita de continuar, ajustar o detenerse.
Diagnóstico
4 a 6 semanasEntrevistas con las áreas, inventario de sistemas y fuentes de información, y evaluación del nivel de madurez digital.
- Mapa de procesos y fuentes de datos
- Evaluación de madurez y brechas
- Cartera de iniciativas priorizada por valor y esfuerzo
Diseño
3 a 4 semanasArquitectura objetivo y modelo de gobernanza de datos, alineados con los sistemas que la empresa ya tiene en operación.
- Arquitectura de datos y nube
- Políticas, roles y taxonomías
- Plan de implementación y presupuesto
Implementación
8 a 12 semanas por faseConstrucción incremental, con validación de los usuarios en cada entrega y puesta en producción progresiva.
- Integración con ERP y sistemas existentes
- Repositorio único de datos (data lakehouse)
- Tableros, modelos y asistentes de IA en producción
Adopción y evolución
ContinuoGestión del cambio, capacitación y soporte, con medición de resultados frente a la línea base acordada al inicio.
- Programa de capacitación por perfil
- Soporte y mantenimiento evolutivo
- Seguimiento de indicadores de valor
Los plazos son referenciales y se ajustan al alcance y a la disponibilidad de información de cada organización.
Cuatro niveles de madurez analítica
El diagnóstico ubica a la organización en uno de estos niveles y define qué se necesita para pasar al siguiente. Saltar etapas —por ejemplo, implementar IA sin datos confiables— es la causa más común de proyectos que no entregan valor.
Descriptivo
¿Qué pasó?Reportes consolidados a partir de una fuente oficial de datos, con definiciones comunes para todas las áreas.
Diagnóstico
¿Por qué pasó?Indicadores actualizados y análisis de causas por proyecto, frente de trabajo o unidad de negocio.
Predictivo
¿Qué va a pasar?Modelos que anticipan sobrecostos, retrasos, fallas de equipos o variaciones de demanda.
Prescriptivo
¿Qué conviene hacer?Recomendaciones y automatización de decisiones con IA y agentes especializados por área.
Capacidades
Gobernanza de datos
Políticas, roles, calidad y catálogo de datos bajo el marco DAMA-DMBOK y la norma ISO/IEC 42001:2023.
Arquitectura en la nube
Plataformas de datos en Microsoft Azure, escalables y con costos previsibles desde el diseño (FinOps).
Integración de sistemas
Conexión con SAP S/4HANA, otros ERP y aplicaciones heredadas, sin duplicar información.
Analítica e indicadores
Tableros de gestión con indicadores de operación, costos y avance de proyectos.
Inteligencia artificial aplicada
Búsqueda semántica, asistentes con respuestas citadas (RAG) y sistemas multiagente.
Gestión del cambio
Capacitación, comunicación y acompañamiento para que los equipos adopten las nuevas herramientas.
Conocimiento técnico consultable en segundos
Para una consultora multinacional de ingeniería geotécnica y minera estamos integrando miles de informes, estudios y memorias de cálculo en un data lakehouse gobernado. Sobre esa base opera un asistente de IA que responde preguntas en lenguaje natural y cita siempre la fuente interna.
- Sector
- Ingeniería geotécnica y minera
- Alcance
- Gobernanza del dato, data lakehouse y asistente RAG
- Horizonte
- Plan maestro a 3 años
- Estado
- Año 1 en ejecución
Preguntas frecuentes
¿Tenemos que reemplazar nuestros sistemas actuales?
No necesariamente. Trabajamos sobre el ERP y las aplicaciones existentes, y solo recomendamos un reemplazo cuando el diagnóstico demuestra que mantenerlos cuesta más que cambiarlos.
¿Qué necesitamos para empezar?
Un patrocinador en la gerencia, acceso a los responsables de las áreas involucradas y a las fuentes de información. Con eso se puede iniciar el diagnóstico.
¿Dónde quedan nuestros datos?
En la infraestructura en la nube de su empresa o en una suscripción dedicada bajo su control, con accesos definidos por perfil. La información de la organización no se utiliza para entrenar modelos públicos.
¿Cómo se mide el resultado?
Al inicio acordamos una línea base y los indicadores de cada iniciativa —tiempos de proceso, costos, horas-hombre— y reportamos el avance contra esos valores.
Empecemos por un diagnóstico
En una primera reunión revisamos su situación actual y le proponemos el alcance del diagnóstico, sin costo ni compromiso.