Preparación de Datos para IA en Empresas
Una auditoría y un sprint de alcance fijo que evalúan a tu organización frente a los componentes que hacen que la IA funcione de verdad. Construimos los prioritarios para tu negocio, para que cada sistema de IA que desarrolles parta de una base sólida y no de una suposición.
Hazlo una vez, construye sobre ello durante años
Una taxonomía, un mapa de fuente de verdad y una capa de permisos no son específicos de un solo proyecto. Constrúyelos una vez y cada sistema de IA posterior los heredará; por eso la Preparación de Datos ocupa la Etapa 0, debajo de todo lo demás.
Preparación de Datos
Puntúa los 17 componentes y construye los prioritarios.
Rapid AI Activation
Tu primer sistema de IA funcional, construido sobre los artefactos de preparación.
AI Engineering as a Service
Opéralo y amplíalo cada mes con la misma rúbrica.
Escala
Los nuevos departamentos se convierten en nuevas Activations, no en nuevos descubrimientos.
Desarrollos posteriores más rápidos
El segundo caso de uso empieza en la implementación: el descubrimiento ya está hecho.
Menor costo en toda la hoja de ruta
La taxonomía y los permisos se pagan una vez y se reutilizan.
Menos proyectos abandonados
Este trabajo evita que un proyecto termine en la lista del 60 % de Gartner.
Respuestas consistentes
Un glosario evita que las IA de Ventas, Legal y Finanzas discrepen.
Lista para auditoría desde el primer día
El linaje y el control de versiones se construyen una vez y sirven para futuras auditorías.
Dos productos de alcance fijo
Ambos tienen alcance, precio y duración fijos; no son asesoría abierta. El Sprint incluye la Auditoría y añade la construcción.
La Auditoría
Responde a una pregunta: ¿está el conocimiento de tu organización listo para la IA? Inventariamos tus sistemas, entrevistamos a quienes son dueños de los datos y evaluamos tu organización frente al modelo de 17 componentes.
El Sprint
Va más allá: construimos los componentes prioritarios —taxonomía, mapa de fuente de verdad y esquema de metadatos— y los validamos con una prueba de recuperación sobre preguntas reales del negocio.
Pensado para evitar el caos al escalar la IA en tu empresa
La señal es constante aunque el lenguaje varíe, sin importar el tamaño de la empresa.
Responsables de operaciones
El conocimiento de procesos vive en hojas de cálculo, unidades compartidas y en la cabeza de las personas, sin una versión única en la que todos confíen.
Equipos de IT y datos
Pueden ver los sistemas —CRM, ERP, SharePoint y Drive—, pero no cómo se relacionan ni cuál es la fuente autorizada.
Responsables legales y financieros
Necesitan saber exactamente qué puede y qué no puede ver un sistema de IA antes de aprobarlo, incluidos los registros con niveles de acceso mixtos.
Nuestro modelo de estructuración de datos para IA empresarial
La mayoría de las evaluaciones de «preparación de datos» comprueban una sola cosa: si los datos están limpios. Eso detecta errores y duplicados, pero no explica por qué los sistemas de IA dan respuestas incorrectas o imposibles de rastrear. Auditamos —y, cuando hace falta, construimos— cuatro grupos de componentes.
Significado compartido
Para que la IA sepa que «lead calificado» significa lo mismo en Ventas y Marketing.
Confianza y control
Para que cada respuesta esté vigente, autorizada y se pueda rastrear hasta su fuente.
Recuperación y entrega
Para asignar el método de recuperación adecuado a cada tipo de pregunta.
Prueba de que funciona
Para que el sistema mejore tras el lanzamiento en lugar de degradarse.
La Auditoría puntúa cada uno de los 17 componentes en una escala sencilla de madurez —ausente, informal, documentado u operativo por completo— para que las prioridades sean evidentes. El Sprint construye los componentes con menor puntuación que más importan para tu primer caso de uso. No necesitas los 17 para empezar, sino los que determinan si tu primer sistema de IA da respuestas correctas y con fuente.
Dos fases, un solo hilo continuo
Cada proceso comienza con una carta de una página firmada antes de empezar: alcance, qué significa «terminado» y responsables nombrados en ambas partes.
La Auditoría
Inventario y entrevistas
Mapeamos cada sistema, repositorio de documentos y responsable de conocimiento relevante para tu caso de uso objetivo, y entrevistamos a quienes los mantienen.
Puntuación frente al modelo
Cada uno de los 17 componentes recibe una puntuación en una escala clara de madurez, respaldada por evidencia y no por opinión.
Informe de brechas y backlog
Un backlog puntuado y priorizado: qué corregir primero, el impacto de negocio en euros y horas y el esfuerzo de entrega requerido.
El Sprint
Construcción de los componentes prioritarios
Redactamos la taxonomía y el glosario, definimos el mapa de fuente de verdad y configuramos el esquema de metadatos y el mapeo de permisos.
Configuración de la recuperación
Definimos la estrategia de recuperación y fragmentación para tus tipos de documento y añadimos lógica de citación para que cada respuesta se pueda rastrear hasta su fuente.
Prueba de recuperación
Probamos el sistema con preguntas reales de negocio de tu equipo, puntuamos los resultados y entregamos lo que superó la prueba, junto con lo que aún requiere trabajo.
Cada entregable tiene doble propósito
Útil por sí mismo y como primer artefacto de la siguiente etapa. Nada de lo que pagó se desperdicia, incluso si cambias de plataforma o proveedor.
Tarjeta de puntuación por componente
Los 17 componentes de preparación puntuados en una escala clara de madurez.
Backlog priorizado
Valorado en euros y horas, ordenado por valor ÷ esfuerzo.
Mapa de fuente de verdad
El sistema oficial identificado para cada dominio de conocimiento.
Taxonomía y glosario de negocio
Definiciones funcionales para tus dominios de conocimiento prioritarios.
Esquema de metadatos y permisos
Un esquema y un mapeo de permisos listos para aplicar en tus sistemas.
Resultados de la prueba de recuperación
Aprobado o no aprobado frente a preguntas reales de negocio, con fuentes citadas.
Una prueba puntuada, no descrita
¿El sistema recupera la respuesta correcta, de la fuente correcta, para una pregunta real que tu equipo realmente hace? Definimos la respuesta y la fuente esperadas antes de construir nada y puntuamos el resultado con la misma escala clara de madurez que usamos en todos los servicios de Liorant.
No preparado
El sistema no responde o responde de forma incorrecta.
En desarrollo
Una respuesta parcial sin fuente rastreable.
Casi preparado
La respuesta correcta, pero con una fuente poco clara.
Completamente preparado
Respuesta correcta, fuente clara y vigente.
Cada vez más los datos estructurados son un requisito de cumplimiento
El linaje, los permisos y las fuentes construidos durante la preparación son los mismos artefactos que después piden los reguladores: se construyen una vez, no bajo la presión de un plazo. Esto se conecta directamente con el grupo de Confianza y control anterior.
España y la UE
El artículo 10 exige gobernanza de datos documentada para sistemas de IA de alto riesgo: linaje, controles de calidad y evidencia sobre sesgos. La mayoría de los sistemas de conocimiento empresarial no serán de alto riesgo, pero la disciplina es la misma: si no puedes mostrar de dónde viene una respuesta, no puedes demostrar que el sistema está bajo control.
El Salvador
El Decreto Legislativo 234 creó la ANIA y el Registro Nacional de Desarrollo de IA. Los sistemas para ciertas decisiones consecuenciales —crédito, seguros, biometría y servicios públicos— deben registrarse. Un linaje limpio y fuentes documentadas son la base de ese registro.
Estados Unidos
El NIST AI Risk Management Framework es voluntario, pero sus funciones Map y Measure —contexto del sistema, linaje de datos y pruebas frente a criterios definidos— son exactamente lo que produce un proceso de Preparación de Datos y ya sirven como defensa afirmativa bajo algunas leyes estatales.
Las opciones reales, comparadas
| Preparación de Datos de Liorant | Contratación interna | Consultor freelance | Herramientas autogestionadas | |
|---|---|---|---|---|
| Método | Puntuación basada en evidencia frente a un modelo de 17 componentes | Depende del perfil de la persona | Depende del perfil de la persona | Autoservicio; sin puntuación externa |
| Se conecta directamente con un desarrollo de IA | Sí: los entregables se convierten en la base de conocimiento de la Activation | Solo si la persona contratada también construye el sistema de IA | Rara vez: la mayoría se queda en la documentación | No: señala problemas de datos, no crea una estructura lista para IA |
| Ideal para | Un resultado de preparación puntuado, específico para IA y rápido | Necesidades sostenidas de gobernanza de datos a gran escala | Proyectos puntuales de documentación | Equipos que ya conocen sus brechas |
Una puerta de entrada, no una solución aislada
El backlog, la taxonomía y el mapa de fuente de verdad que recibes se convierten en la base de conocimiento de una Rapid AI Activation: el servicio insignia de Liorant, que construye tu primer sistema de IA funcional sobre lo que la Preparación de Datos acaba de estructurar.
Avanza a la Activation dentro del plazo acordado y los artefactos se trasladarán sin rehacer nada. Si construyes con otro socio o todavía no construyes, todo lo recibido es tuyo para usarlo tal cual.
Preguntas frecuentes
¿Cuál es la diferencia entre la Auditoría y el Sprint?
La Auditoría evalúa y puntúa tu preparación en los 17 componentes y te entrega un backlog priorizado; tú decides qué construir y con quién. El Sprint hace eso, además construye los componentes prioritarios y los valida con una prueba de recuperación, para que recibas artefactos funcionales y no solo un informe.
¿Necesitamos corregir los 17 componentes antes de usar IA?
No. La mayoría de las organizaciones solo necesita entre tres y seis componentes bien construidos para su primer caso de uso. La Auditoría indica cuáles importan en tu caso; construir los 17 desde el inicio rara vez es el mejor uso del presupuesto.
¿La Preparación de Datos nos obliga a usar una plataforma de IA específica?
No. Los entregables —taxonomía, mapa de fuente de verdad y esquema de metadatos— son independientes de la plataforma y funcionan con Copilot Studio, Google Gemini, Claude o un desarrollo a medida. Si avanzas a una Activation con Liorant, se trasladan directamente; si construyes con otro socio, siguen siendo tuyos.
¿Cómo se mide realmente la «preparación» y no solo se describe?
Cada proceso ejecuta una prueba de recuperación: preguntas reales de negocio de tu equipo, puntuadas frente a respuestas y fuentes esperadas que se definen antes de construir nada. Esa puntuación, no nuestra opinión, es lo que significa «listo».
Empiece con una sesión de descubrimiento gratuita de 30 minutos
Repasamos en qué punto está tu organización frente al modelo de 17 componentes y te decimos con honestidad si una Auditoría, un Sprint o algo distinto es el primer paso correcto, sin presentaciones de venta.