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Auditoría de madurez para IA: ¿están tus datos listos para un modelo de lenguaje?

La IA falla más por los datos que por el modelo

Conectar ChatGPT, Claude o un agente propio a los datos de la empresa parece cuestión de una tarde. En la práctica, la mayoría de proyectos se atascan en lo mismo: el modelo responde con seguridad, pero sobre datos duplicados, definiciones que nadie ha escrito o tablas que mezclan conceptos. El resultado son respuestas que suenan bien y no se pueden usar.

La auditoría de madurez para IA es un diagnóstico de si tus datos están preparados para conectar un modelo de lenguaje: qué falta, qué se puede aprovechar ya y en qué orden conviene hacerlo. Así decides antes de invertir, no después.

Qué evaluamos

Fuentes unificadas
Si ventas, marketing y operaciones están en un mismo sitio (un data warehouse como BigQuery, Fabric, Snowflake o Databricks) o repartidos en herramientas que no se hablan.
Definiciones escritas
Si «venta», «cliente activo» o «pipeline» significan lo mismo en todas partes. Un modelo de lenguaje no adivina definiciones: las necesita escritas.
Calidad
Duplicados, huecos y errores que el modelo repetiría con total convicción.
Permisos por rol
Si se puede garantizar que cada persona solo pregunta por lo que ya puede ver, algo imprescindible antes de dar acceso a un equipo comercial.
Privacidad
Dónde viven los datos personales, si pueden quedarse en tu propio entorno de nube y cómo encaja con el RGPD y el ENS.
Casos de uso
Qué preguntas quiere hacer de verdad tu equipo y cuáles se pueden resolver ya con los datos que hay.

Qué recibes

Un diagnóstico escrito con el estado de tus datos en cada uno de esos puntos, los casos de uso que se pueden abordar ya, los que necesitan trabajo previo y los pasos recomendados para llegar a ellos. Sin promesas de «IA en una semana»: lo que de verdad se puede hacer con lo que tienes.

Cómo se hace

  1. 1
    Llamada inicial
    30 minutos por Google Meet para entender qué quieres que haga la IA y con qué datos cuentas.
  2. 2
    Revisión de datos y permisos
    Con acceso de lectura, revisamos las fuentes, las definiciones y cómo están montados los permisos.
  3. 3
    Casos de uso
    Contrastamos las preguntas de tu equipo con lo que los datos permiten responder hoy.
  4. 4
    Diagnóstico
    Te entregamos el informe y lo repasamos juntos.

Y después, si quieres, la IA

Si el diagnóstico sale bien, el siguiente paso puede ser el copiloto de ventas con IA, que se implanta en 4 a 6 semanas sobre BigQuery en tu propio Google Cloud, o un proyecto de analítica conversacional para que el equipo pregunte a sus datos en lenguaje natural. Si falta base, empezamos por la estrategia de datos.

Preguntas frecuentes sobre la auditoría de madurez para IA

¿Necesito tener ya un data warehouse?

No para hacer la auditoría. Precisamente una de las cosas que te dirá es si lo necesitas y para qué.

¿Con qué modelos de IA trabajáis?

Con Claude, ChatGPT y GitHub Copilot, entre otros. Elegimos según tu caso y siempre sin sacar tus datos de tu entorno.

¿Mis datos salen de la empresa durante la auditoría?

No. Trabajamos con acceso de lectura dentro de tu entorno.

¿Sirve para empresas de cualquier país?

Sí. Trabajamos con empresas de toda España y del resto de Europa, en español o en inglés, y las reuniones son por Google Meet.

¿Cuánto cuesta?

Depende de cuántas fuentes y casos de uso entren. Te lo decimos después de la llamada inicial.

Copiloto de ventas con IAIA generativa para ventas¿Están tus datos listos para la IA?

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En una llamada de 30 minutos te decimos si el diagnóstico tiene sentido para tu caso, y si no, también te lo decimos.

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Opiniones

Lo que dicen nuestros clientes

★★★★★
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Bianca A.H&M
★★★★★
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