IA para datos e inteligencia de negocio
Procesos, casos de uso y arquitectura
BI aumentada, anomalías, previsiones y consultas en lenguaje natural. Una capa semántica traduce preguntas a indicadores autorizados; las consultas se restringen a lectura. Las previsiones se comparan con una referencia sencilla en periodos fuera del entrenamiento.
Datos y aplicaciones necesarios
Almacén de datos, ETL, diccionario de negocio, reglas de cálculo e histórico estable. Verificar granularidad, actualidad, duplicados y rupturas antes de modelizar.
Responsabilidades humanas y límites
Exactitud de consultas, tiempo de análisis, error de previsión y deriva. El responsable de datos valida indicadores y los analistas revisan interpretaciones. Una formulación convincente no garantiza un cálculo correcto.
Medir los beneficios
El piloto compara la situación inicial y el proceso objetivo sobre casos representativos. El negocio define umbrales de calidad y la vuelta al tratamiento manual antes del lanzamiento.
Movilizar las competencias adecuadas
FAQ
¿Cómo medir un programa de IA?
Comparar con una situación inicial: calidad, plazo total, coste completo, adopción e incidentes. Medir esfuerzo de revisión y errores, no solo respuestas generadas.