Consultoría de inteligencia artificial para empresas, aplicada a los datos corporativos
Diseñamos, construimos y operamos soluciones de IA sobre el entorno que la empresa ya tiene: agentes, asistentes conversacionales, búsqueda en documentos y automatización de procesos. Partimos de Power BI, el ERP y los contratos de IA que ya existen, con la fuente y la consulta en cada respuesta.
Plataforma aprobada en una evaluación formal de seguridad de la información, jurídica y de ética de IA de una de las mayores empresas tecnológicas del mundo, donde opera en producción. El material de calificación se presenta bajo NDA.
Qué hace una consultoría de IA para empresas
Una consultoría de inteligencia artificial elige dónde la IA genera resultados, prepara los datos, construye los agentes y lleva todo a producción con seguridad, midiendo el uso, el costo y la calidad de las respuestas. Active BI hace este trabajo sobre los datos que la empresa ya gobierna (Power BI, ERP, bases de datos y documentos), con la fuente visible en cada respuesta y respetando los permisos de cada usuario.
El camino empieza con una prueba de concepto con datos reales, sigue con la implementación en el entorno de la empresa y crece un agente a la vez. Atención remota, para empresas en todo Brasil y con operaciones en el exterior.
Del entorno analítico a la capa de decisión con IA
La empresa ya invirtió en datos. Lo que falta es una capa capaz de interpretar ese entorno y entregar contexto, análisis y anticipación a quienes deciden.
Lo que ustedes ya construyeron
- Power BI, modelos semánticos y reportes
- Microsoft Fabric y Databricks, Lakehouse y pipelines
- Bases de datos como SQL Server, PostgreSQL y Oracle
- ERP, CRM y sistemas corporativos
- Documentos: políticas, contratos y manuales
Donde decidir todavía exige esfuerzo
- Preguntas respondidas navegando entre dashboards, bases de datos y hojas de cálculo
- Dependencia de especialistas: quien decide espera a quien domina la herramienta
- Análisis retrospectivo: explicar variaciones y anticipar riesgos sigue siendo manual
La capa de decisión
- Preguntar en lenguaje natural
- Entender el porqué de las variaciones
- Anticipar desviaciones y riesgos
- Decidir con contexto, no solo con cifras
IA sobre el ecosistema que la empresa ya usa
No empezamos cambiando herramientas. Evaluamos el entorno, los requisitos de seguridad y los contratos de IA vigentes, y elegimos el camino que aprovecha la inversión ya realizada.
| Camino | Cuándo lo recomendamos |
|---|---|
| Active IA, la central de IA corporativa | Un portal único, con inicio de sesión corporativo, donde las personas usan los agentes de la empresa, propios o de otras plataformas, en Chat, Journal y Signal. La observabilidad muestra el uso, el costo y la calidad de las respuestas por área y por agente. |
| Active Agents API | La capa de integración de Active BI que se comunica con agentes y modelos de cualquier proveedor: Microsoft Fabric, Copilot Studio, Databricks Genie, Azure OpenAI, OpenAI, Claude y Gemini. La empresa combina o cambia soluciones sin rehacer lo que ya está en producción. |
| Agentes en Microsoft Fabric | Cuando el entorno de datos ya está en Fabric, o en camino hacia él, y los agentes pueden trabajar sobre el lakehouse y los modelos gobernados allí. |
| Databricks Genie | Cuando los datos están en Databricks y el equipo quiere hacer preguntas en lenguaje natural sobre Unity Catalog. Genie se integra a la central de IA mediante la Active Agents API, con la misma gobernanza que los demás agentes. |
| Copilot y Copilot Studio | Cuando la empresa trabaja en Microsoft 365 y quiere agentes dentro de las herramientas del día a día. El modelo semántico que preparamos también mejora las respuestas de Copilot. |
| Azure OpenAI, ChatGPT Enterprise, Claude, Gemini y modelos abiertos | Cuando ya existe un contrato con un proveedor, o hay requisitos de hospedaje y región. El contrato se mantiene; Active BI aporta el contexto de negocio, las reglas, las pruebas de precisión y la gobernanza. |
| Modelos predictivos | Pronóstico de demanda, churn, propensión y detección de anomalías, construidos en Fabric, Databricks o Python, o aprovechados cuando ya existen. La IA generativa pasa a explicar el pronóstico y a avisar cuando la desviación prevista supera el límite. |
IA genérica o IA sobre datos corporativos
La pregunta que separa un piloto de una solución en producción es simple: ¿se puede confiar en la respuesta sin verificarla en el reporte?
| IA genérica | IA sobre datos corporativos |
|---|---|
| Responde con conocimiento público | Responde con los datos de la empresa, en las fuentes que ya usa |
| Calcula a su manera | Ejecuta la medida validada en el modelo semántico. Sin medida, responde que no lo sabe |
| Muestra a todos el mismo contenido | Hereda los permisos de cada usuario: cada uno ve lo que ya podía ver |
| Respuesta sin origen | Fuente y consulta visibles en cada respuesta |
| Uso sin registro | Pregunta, consulta, modelo, tiempo y costo registrados |
¿Copilot, ChatGPT Enterprise o una central de IA propia?
Es la duda más común de quienes ya tienen contrato con Microsoft o con OpenAI. Las opciones no se excluyen: muchas empresas usan las tres, cada una para un tipo de pregunta.
| Criterio | Copilot | ChatGPT Enterprise y similares | Central propia (Active IA) |
|---|---|---|---|
| Ideal para | Productividad en Microsoft 365: correo, documentos, reuniones | Redacción, investigación y análisis de archivos por parte del usuario | Preguntas de negocio sobre los datos oficiales de la empresa |
| Fuentes de datos | Ecosistema Microsoft y el modelo semántico de Power BI | Lo que el usuario adjunta o conecta | Power BI, bases de datos, ERP, documentos y otros agentes, cruzados |
| Regla de negocio | Depende de la preparación del modelo semántico | Interpretada en cada conversación | Medidas validadas y vocabulario de la empresa configurados |
| Registro y costo | Licencia por usuario | Licencia por usuario | Cada respuesta registrada, con costo por agente y por área |
Cuando la empresa ya usa Copilot, preparamos el modelo semántico y las reglas para mejorar también sus respuestas. Vea Power BI e Inteligencia Artificial.
Dónde entra la IA en cada área de la empresa
La misma capa atiende a áreas diferentes. Un área nueva es configuración sobre fuentes que ya están conectadas, no un proyecto desde cero.
| Área | Preguntas que la IA pasa a responder |
|---|---|
| Comercial | "¿Por qué cayeron los ingresos de la unidad Sur y qué dice el contrato de reajuste al respecto?" · "¿Cuáles de los veinte mayores clientes llevan 30 días sin comprar?" |
| Finanzas | "¿Dónde quedó el margen por debajo de la meta este mes y qué productos explican la desviación?" · "¿Qué centros de costo excedieron el presupuesto y por qué?" |
| Operaciones | "¿Qué sucursal tuvo el peor cumplimiento de SLA esta semana?" · "¿Dónde está la producción por debajo del plan?" |
| Supply chain | "¿Qué productos tienen riesgo de quiebre de stock en las próximas dos semanas?" · "¿Qué proveedor empeoró su plazo de entrega y qué penalidad prevé el contrato?" |
| RR. HH. | "¿Qué áreas tienen mayor rotación este año y qué cambió?" · "¿Qué vacantes llevan más de 60 días abiertas y por qué?" |
| Jurídico y contratos | "¿Qué contratos vencen en los próximos 90 días y tienen reajuste automático?" · "¿Qué dice el contrato con este proveedor sobre la multa por atraso?" |
| Atención al cliente | "¿Qué clientes abrieron más tickets este mes y sobre qué temas?" · "¿Cuál es la respuesta estándar para esta solicitud, según la política vigente?" |
| RR. HH. | "¿Qué áreas tienen mayor rotación este año y qué cambió?" · "¿Qué vacantes llevan más de 60 días abiertas y por qué?" |
| Jurídico y contratos | "¿Qué contratos vencen en los próximos 90 días y tienen reajuste automático?" · "¿Qué dice el contrato con este proveedor sobre la multa por atraso?" |
| Atención al cliente | "¿Qué clientes abrieron más tickets este mes y sobre qué temas?" · "¿Cuál es la respuesta estándar para esta solicitud, según la política vigente?" |
La IA también trabaja fuera del chat: leyendo documentos y ejecutando etapas de procesos, en Automatización Inteligente de Procesos, y dentro de las pantallas de trabajo, en sistemas a medida.
La IA también trabaja fuera del chat: leyendo documentos y ejecutando etapas de procesos, en Automatización Inteligente de Procesos, y dentro de las pantallas de trabajo, en sistemas a medida.
IA aprobada por seguridad, jurídico y ética, y en producción
Una de las mayores empresas tecnológicas del mundo quería que sus áreas de negocio consultaran los datos en lenguaje natural, sin renunciar a las reglas de seguridad que rigen para cualquier sistema corporativo.
Llevar la IA a datos sensibles, con usuarios de perfiles diferentes, y superar la evaluación formal de los comités de seguridad de la información, jurídico y ética de IA.
Active IA, con inicio de sesión corporativo, permisos heredados por usuario, registro de cada respuesta y un panel de uso, costo y calidad por área.
La plataforma fue aprobada en la evaluación formal de los tres comités y opera en producción. El material de calificación se presenta bajo NDA.
¿Su comité de seguridad va a evaluar la IA? Presentamos la arquitectura, los controles y el material de calificación en la misma conversación.
Lo que dicen nuestros clientes
Nuestra alianza con Active BI está brindando un apoyo invaluable a Lenovo a lo largo de nuestro proceso de transformación digital. Profesionalismo, dominio técnico y comunicación proactiva.
El equipo de Active BI es extremadamente puntual y responsable, comprometido con sus entregas y soluciones. Tanto el equipo técnico como el de gestión son excelentes.
Active BI cuenta con profesionales altamente capacitados y actualizados, que entregan soluciones rápidas y eficientes. Destacamos también la comunicación clara, la disponibilidad y la capacidad de simplificar temas complejos. Un servicio excelente que recomendamos sin dudarlo.
Servicios de inteligencia artificial de Active BI
Estos servicios se apoyan en Active IA, la central de IA corporativa de Active BI, con los módulos Chat, Journal y Signal y observabilidad de uso, costo y calidad, y en la Active Agents API, que conecta agentes de cualquier plataforma. El producto se describe en Active IA, y el servicio de preguntas en lenguaje natural sobre los datos, en IA Conversacional para Datos.
Cómo empezar un proyecto de IA: de la prueba de concepto a la operación
Ninguna etapa empieza sin que la anterior haya sido evaluada. En cada una, la empresa decide si continúa, ajusta o se detiene.
Un agente, sobre una fuente, en el dominio elegido, con los datos reales de la empresa.
La empresa define el dominioLos criterios acordados al inicio se miden junto con quienes lo usaron.
La empresa decide si continúaLa plataforma pasa a ejecutarse en el entorno de la empresa, con inicio de sesión corporativo.
La empresa aprueba el entornoNuevos agentes sobre otras fuentes y áreas, y alertas configuradas por área.
La empresa prioriza la colaSeguimiento del uso y de la calidad de las respuestas, soporte y evolución.
La empresa define el ritmoAntes de la prueba de concepto, cuando las cifras todavía difieren
Si la empresa todavía no sabe si sus datos están listos para la IA, el punto de partida es el Assessment Informacional. En cuatro a ocho semanas, evaluamos la madurez en datos e IA y definimos qué hay que preparar antes de invertir en agentes.
Cuánto cuesta un proyecto de IA: una inversión por etapas
Cada etapa entrega algo distinto y se contrata cuando la empresa decide avanzar. Solo la prueba de concepto debe decidirse al inicio; las demás sirven de referencia para planificar el presupuesto.
| Etapa | Qué entrega | Cómo se contrata | Cuándo se decide |
|---|---|---|---|
| Prueba de concepto | Un agente en uso con datos reales, resultado medido y la decisión de continuar o no. | Alcance cerrado | Ahora |
| Implementación | Plataforma en el entorno de la empresa, con inicio de sesión corporativo y gobernanza, y el agente de la prueba de concepto migrado. | Una sola vez | Después de la evaluación de la prueba de concepto |
| Producción | Equipo usándola, con panel de uso y costo desde el primer día. | Incluida en la implementación | Después de la validación de las áreas |
| Evolución | Nuevos agentes, fuentes, alertas y capacidades. | Por agente, como entregable cerrado | Según la cola priorizada |
| Soporte | Seguimiento de lo que está en producción: calidad, costo y ajustes. | Mensual | A partir de la producción |
La implementación se hace una sola vez
Lleva la plataforma al entorno de la empresa, con seguridad, gobernanza y el agente de la prueba de concepto. Los nuevos agentes se suman sobre la misma plataforma, sin nueva implementación: la empresa no paga dos veces por el mismo trabajo.
Cada agente tiene una inversión conocida
Tenemos criterios objetivos para dimensionar cada agente, a partir de la fuente de datos y de la complejidad del caso. El valor se presenta antes de empezar, sin sorpresas a mitad del camino.
Soporte con alcance claro
Después de la puesta en producción, una bolsa mensual de horas mantiene el portal y los agentes alineados con el uso real. Qué es soporte y qué es evolución queda definido en el contrato, para que no haya disputas de alcance.
En la conversación, le mostramos cómo funciona la inversión
Presentamos los criterios de dimensionamiento de los agentes, lo que cubre el soporte y la estimación de los costos de tecnología para su volumen. El consumo de modelos de IA, la nube y las licencias varían según la arquitectura y el uso, y se manejan por separado de los servicios.
Conversar sobre la inversiónEl simulador estima el consumo de modelos de IA a partir del número de usuarios, del volumen de preguntas y del tipo de uso.
Simular el costo de IAPor qué tantos proyectos de IA se quedan en el piloto
El modelo de IA rara vez es el problema. Los pilotos que no llegan a producción suelen tropezar en los mismos cinco puntos, y por ellos empezamos.
Datos sin gobernanza
Si las cifras difieren entre reportes, la IA repite la discrepancia, solo que más rápido. Partimos de medidas validadas y, cuando faltan, preparamos los datos antes.
Una pregunta sin dueño
Sin un área responsable, nadie valida las respuestas ni impulsa el uso. La prueba de concepto empieza con un dominio y un responsable definidos.
Éxito no acordado
Sin criterios acordados de antemano, el piloto se vuelve una cuestión de opinión. Acordamos las preguntas de prueba y la precisión esperada al inicio.
Costo sin control
El consumo de IA crece sin que nadie lo vea. El panel muestra el costo por agente y por área desde el primer día.
Nadie lo usa después del lanzamiento
La IA que no entra en la rutina muere en silencio. Seguimos la adopción por área y ajustamos el agente al uso real.
Cómo medimos el resultado
Los mismos indicadores que el director necesita para defender la continuidad de la inversión, provenientes de la observabilidad de Active IA:
Modelos de IA y fuentes de datos
Cada tarea va al modelo de IA más adecuado. Si mañana surge un modelo mejor, el cambio no exige rehacer la solución.
Modelos y asistentes
Fuentes de datos
Para profundizar
Preguntas frecuentes sobre IA para empresas
¿Qué es la inteligencia artificial para empresas?
¿Qué diferencia hay entre usar ChatGPT y tener IA sobre los datos de la empresa?
¿Cuánto cuesta un proyecto de IA para empresas?
¿Cuánto cuesta el consumo de IA al mes?
¿Por dónde empezar un proyecto de IA corporativa?
¿Necesito ingeniería de datos antes de implementar IA?
¿Cómo se define la inversión en un nuevo agente?
¿Cómo funciona el soporte después de la puesta en producción?
¿Puede la IA inventar cifras? ¿Cómo lo evitan?
¿Se usan los datos de la empresa para entrenar modelos de IA?
¿Con qué modelos y plataformas de IA trabaja Active BI?
¿Cómo se cumple la LGPD (ley brasileña de protección de datos) cuando la IA consulta datos personales?
¿Qué es RAG y cuándo tiene sentido?
¿Cuánto tarda una prueba de concepto de IA?
La empresa ya usa Copilot o ChatGPT Enterprise. ¿Sigue teniendo sentido un proyecto de IA con Active BI?
¿También desarrollan modelos predictivos?
¿Active BI ofrece capacitación en IA para los equipos?
¿Cómo se mide el retorno de un proyecto de IA?
¿Active BI trabaja de forma remota?
¿Qué pregunta hace su dirección todas las semanas?
Empezamos por ella. Traiga la pregunta y el reporte que hoy la responde: en una conversación, elegimos el dominio, la fuente y el criterio de éxito de la prueba de concepto.
- Usted nos cuenta la pregunta y dónde están los datos
- Un especialista responde en un máximo de 30 minutos, en horario laboral (hora de Brasilia)
- Conversación para definir dominio, fuente y criterio de éxito
Sin compromiso y sin secuencias de llamadas.
Proponer una prueba de concepto
2 pasos, menos de 40 segundos
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