Soluciones
Datos y operaciones
Que los datos que la IA necesita estén disponibles, tengan responsable y sean confiables, y que los procesos que los usan estén definidos de punta a punta.
El problema
Los datos necesarios existen pero están dispersos, sin responsables claros o sin controles de calidad, y los procesos que deberían usarlos no están definidos de punta a punta.
Cómo intervenimos
Trabajamos sobre la disponibilidad y confiabilidad de los datos, el diseño de los procesos que los consumen y el modelo operativo que sostiene ambos después del proyecto.
Cómo se desarrolla el trabajo
- Mapa de orígenes de datos, responsables y brechas de calidad observadas.
- Diseño del proceso objetivo, con puntos de control y responsables.
- Indicadores de seguimiento acordados, cada uno con su fuente.
- Implementación acompañada con los equipos internos y los proveedores.
Cada proyecto se ejecuta con el AGORA Delivery Framework —Qualify, Discover, Design, Deliver y Sustain—, que define cómo se lleva adelante el trabajo. Es distinto del recorrido comercial, que describe qué se puede contratar. Ver la metodología →
Entregables
- Mapa de orígenes de datos, responsables y brechas de calidad observadas.
- Diseño del proceso objetivo, con puntos de control y responsables asignados.
- Definición de indicadores de seguimiento y de su fuente.
- Plan de implementación acompañada, con roles de equipos internos y proveedores.
Participación del cliente
Los equipos internos y los proveedores ejecutan; AGORA dirige el trabajo, resuelve dependencias y verifica los resultados contra lo acordado.
Dónde encaja en el recorrido comercial
- OperacionalizarConvertir la gobernanza en ejecución organizacional.
El recorrido comercial describe qué se puede contratar. Ninguna organización necesita las cuatro etapas.
Siguiente paso
Conversemos sobre el alcance a partir del contexto de la organización.
Las referencias sectoriales corresponden a la trayectoria profesional de los integrantes de la firma, no a contratos de AGORA Advisory.
Otras soluciones
Preparación y estrategia de IA
Ordenar las iniciativas de IA que ya existen y convertirlas en una priorización que la dirección pueda sostener, antes de comprometer recursos en pilotos que no escalan.
Gobernanza y riesgo
Construir el modelo de gobernanza de IA que la organización puede sostener y demostrar: política, inventario, clasificación de riesgo, roles y evidencia proporcionales a su contexto.
Modelo operativo de IA
Convertir la gobernanza en ejecución: que las reglas aprobadas se apliquen en la compra, el desarrollo y la aprobación de cada uso de IA, y que cada paso deje evidencia.