Análisis de datos con IA sobre el stack que ya tienes.
Consolidamos datos entre sistemas, construimos los modelos que predicen y puntúan, y colocamos el resultado donde realmente se toman las decisiones. Un resultado funcionando en cuatro a seis semanas, medido en euros y horas.
Del reporting manual a una operación de datos automatizada
El mismo ciclo de reporting, antes y después de la consolidación.
La mayoría de las empresas que se estancan con la IA no se estancan en el modelo. Se estancan en lo que hay debajo.
Eurostat (2025) señala que el 20% de las empresas europeas con diez o más empleados utilizó al menos una tecnología de IA en 2025 — y la encuesta EBAE del Banco de España, sobre 6.300 empresas, concluye que en la mayoría de ellas el uso sigue siendo experimental.
La encuesta identifica la falta de preparación de los datos como una de las tres barreras principales, junto con la escasez de perfiles cualificados y el coste de implementación. El análisis de datos con IA es la forma en que Liorant cierra esa brecha. Esta página describe qué construimos. La siguiente sección describe cómo se contrata.
Cinco patrones que mantienen a buenos equipos tomando decisiones por intuición.
Cada uno agrava el siguiente. Los datos consolidados, los modelos y el apoyo a la decisión convierten los cinco en mejor visibilidad, mejores decisiones y mejor rendimiento.
Datos fragmentados
Datos dispersos entre sistemas que nunca cuadran.
Visibilidad limitada
Hay cuadros de mando, pero nadie confía en las cifras.
Decisiones basadas en la intuición
Decisiones repetidas tomadas por instinto, no con evidencias.
Previsión manual e imprecisa
Previsiones en hojas de cálculo que se desvían y fallan en silencio.
Optimización entre funciones
Equipos que optimizan en silos y trabajan unos contra otros.
Cuatro cosas que construimos sobre tus datos — y el resultado que devuelve cada una.
Las construimos cuando la decisión que informan es repetida y tiene consecuencias — no para demostrar que sabemos hacerlo.
Visibilidad del rendimiento e informes
Datos de CRM, ERP, marketing, operaciones y finanzas reconciliados bajo un mismo conjunto de definiciones, con seguimiento de KPI y alertas de anomalías.
Integración y estructuración de datos
Integración de fuentes de CRM, ERP, marketing y operaciones, limpieza y estandarización de campos, y construcción de conjuntos de datos estructurados que aguanten el análisis.
Modelos predictivos y previsión
Previsión de demanda, predicción de abandono y comportamiento de clientes, puntuación de leads y detección de riesgo y anomalías — para decisiones que hoy se toman por intuición.
Apoyo a la decisión e insights automatizados
Modelado de escenarios, análisis de drivers que explica qué variables mueven realmente la cifra y alertas que se disparan al cruzar un umbral.
Una empresa de distribución gestionaba la planificación mensual de demanda desde una hoja de cálculo mantenida por una sola persona. En una activación de cinco semanas integramos sus datos de ERP y ventas, construimos un modelo de previsión sobre 24 meses de histórico y lo entregamos dentro del entorno de Power BI que ya pagaban. La ganancia mayor fue la de segundo orden: el planificador dedicó el tiempo recuperado a negociar con proveedores.
En Liorant la analítica no es un servicio independiente. Se construye dentro de un modelo de dos fases.
No una presentación de piloto. Un resultado que alguien abre un lunes por la mañana.
Activación Rápida de IA
Ingeniería de IA como Servicio
Los cuadros de mando se degradan. Los conectores se rompen. Las definiciones de métricas cambian. La Fase 2 supervisa lo construido, lo ajusta, añade una construcción nueva al mes e informa mensualmente de lo que ha valido. Las condiciones van dentro del contrato de la Fase 1 — no hay un segundo ciclo de venta ni obligación de continuar.
Descubre cómo funciona la activación de alcance cerrado de principio a fin — desde el acta hasta un sistema en producción.
Cómo funciona la Activación Rápida de IAConstruir sobre entradas poco fiables produce una respuesta equivocada, segura de sí misma y bien diseñada.
Preparación de Datos para IA es el producto de entrada para esa situación. De dos a cuatro semanas, precio cerrado, y termina con un resultado medido en lugar de una recomendación: ejecutamos una prueba de recuperación con tus propias preguntas contra tus propias fuentes y puntuamos lo que devuelve con una rúbrica de 0 a 3.
El resultado se traslada sin retrabajo. La taxonomía que construimos se convierte en la capa de conocimiento de lo que se construya después. Nunca pagas dos veces por el mismo trabajo.
Preparación de Datos para IAUn cuadro de mando entregado y abandonado es un coste, no un activo.
El patrón de fallo no es técnico: nadie es dueño del sistema, las definiciones se desvían y hacia el sexto mes las cifras dejan de cuadrar. Dentro de Ingeniería de IA como Servicio, el trabajo analítico continúa con cadencia mensual.
Supervisión
Fallos de pipeline, conectores rotos, comprobaciones de frescura de datos y deriva del modelo frente a la línea base fijada en la entrega.
Gobierno de definiciones
Cuando alguien redefine una métrica, el cambio se documenta y se propaga — en lugar de romper tres informes en silencio.
Reentrenamiento y ajuste
Modelos reentrenados con una frecuencia acorde a la velocidad con la que cambia el comportamiento subyacente.
Una construcción nueva al mes
Un informe, un modelo o una alerta — tomados del backlog puntuado en tu última sesión de cierre.
Informe mensual de resultados
Horas recuperadas, decisiones que cambiaron, errores evitados — en euros y horas. No porcentajes de disponibilidad.
Descubre cómo se dimensiona y valora la operación continua.
Ingeniería de IA como ServicioRechazamos proyectos de analítica con regularidad, y conviene ser directo sobre cuándo.
Cada proyecto de Liorant incluye una opción de hacer menos.
Cuando el problema es de definición, no de análisis
Si tres departamentos reportan cifras de ingresos distintas, ningún modelo lo arregla. Acordar una definición sí — y eso cuesta un taller, no un proyecto.
Cuando el volumen no justifica la construcción
Una previsión que mejora una decisión que se toma dos veces al año rara vez compensa el esfuerzo de mantenerla. El criterio profesional más una buena hoja de cálculo suele ser la respuesta correcta.
Cuando los datos aún no existen
Ningún modelado recupera información que nunca se capturó. La recomendación honesta es instrumentar primero el proceso y revisarlo en dos trimestres.
Cuando tus herramientas actuales ya lo hacen
Si la previsión nativa de Power BI o la puntuación integrada de tu CRM cubren el caso, te lo diremos — y no habrás comprado nada.
Construimos dentro del stack que ya tienes.
Las herramientas que ya tienes licenciadas no implican ciclo de compra ni riesgo de proveedor nuevo. La mayoría de los proyectos no sale de esta capa.
Almacenes y bases de datos
Almacenamiento escalable y seguro para todos tus datos.
Herramientas de BI
Convierte datos en insights con cuadros de mando potentes.
Analítica y machine learning
Construye modelos, genera insights y escala la IA.
Pipelines de datos y ETL
Orquesta y automatiza flujos de datos con fiabilidad.
Supervisión y validación
Garantiza la calidad, el rendimiento y la fiabilidad de tus datos.
Plataformas de IA que tu organización probablemente ya tiene
Microsoft Copilot Studio, Google Gemini y Claude — para consulta de datos en lenguaje natural, resúmenes narrativos automáticos y asistentes para equipos de análisis. Además de n8n y conectores nativos cuando los datos necesitan moverse con una cadencia.
Para implementaciones personalizadas complejas
Modelado en Python, ETL a medida, sistemas de recuperación sobre datos propietarios y supervisión MLOps — ingeniería a medida, dimensionada por separado. Suele empezar con un Sprint de Arquitectura de IA para que la decisión se tome con opciones costeadas.
Clasificamos cada sistema frente a los niveles de riesgo — y documentamos el razonamiento.
La analítica que toca a personas conlleva obligaciones que la analítica sobre inventario no tiene. Lo mapeamos antes de construir, en todos los proyectos.
Reglamento de IA
La mayoría de la analítica de negocio es de riesgo mínimo. El umbral importa cuando un sistema evalúa a personas — la solvencia, la selección y evaluación de empleados o el acceso a servicios esenciales entran en la clasificación de alto riesgo, con aplicación progresiva durante 2026–2027. La puntuación social está directamente prohibida.
Protección de datos — RGPD
La analítica sobre datos de clientes o empleados está sujeta al RGPD con independencia de su clasificación bajo el Reglamento de IA. Revisamos base jurídica, minimización y conservación dentro de la evaluación de datos — no después.
Decreto 234 y ANIA
La Ley de Fomento de la IA de 2025 establece un marco nacional administrado por ANIA. Alineamos los entregables con él en proyectos salvadoreños.
NIST AI RMF
Para clientes estadounidenses y trabajo entregado vía partners, documentamos según las funciones de gobernar, mapear, medir y gestionar del marco NIST.
Si el cumplimiento es tu restricción principal y no una condición de la construcción, eso es un producto aparte: Gobernanza de IA y Reglamento Europeo de IA.
Construir capacidad interna y trabajar con Liorant no son opciones excluyentes.
Varios clientes mantienen el servicio mensual mientras incorporan perfiles propios y traspasan la propiedad cuando su equipo está listo. Documentamos pensando en ese escenario desde el primer día.
| Liorant | Contratación interna | Gran consultora | Herramientas de BI autogestionadas | |
|---|---|---|---|---|
| Tiempo hasta el primer resultado | 4–6 semanas | 3–6 meses entre selección e incorporación | 3–6 meses, con fase de descubrimiento previa | Inmediato, si alguien tiene tiempo y criterio |
| Qué obtienes | Un sistema analítico en producción que tu equipo usa, más un backlog puntuado | Capacidad permanente, construida con el tiempo | Una estrategia y después una construcción presupuestada aparte | Una licencia y un lienzo en blanco |
| Quién lo mantiene | Nosotros, mensualmente, o tu equipo tras la entrega — tú eliges | La persona contratada, si se queda | Nadie, cuando termina el proyecto | Quien tenga tiempo |
| Forma del coste | Proyecto cerrado y después mensualidad opcional | Más de 30.000 € anuales, fijos | Elevado y concentrado al inicio | Solo licencia, más horas internas |
| Cumplimiento cubierto | Clasificación de riesgo y documentación incluidas | Depende por completo del perfil contratado | Sí, con coste | No |
| Cuando cambian las definiciones | Se gobierna y propaga en el ciclo mensual | Se resuelve, si alguien lo detecta | Fuera de alcance | Los informes se rompen en silencio |
Las preguntas que realmente hacen los responsables de operaciones.
¿Cuánto tardamos en ver algo funcionando?
De cuatro a seis semanas desde el acta firmada hasta un sistema en producción. Si tus datos necesitan estructurarse antes, añade de dos a cuatro semanas de Preparación de Datos — y te lo diremos en la conversación inicial, no tres semanas después de empezar a construir.
¿Necesitamos un almacén de datos antes de empezar?
No. La mayoría de los proyectos funcionan sobre los sistemas y archivos que ya tienes. Recomendamos un almacén solo cuando el volumen o los patrones de consulta lo exigen de verdad, y costeamos esa decisión antes de que la tomes.
¿Y si nuestros datos están desordenados?
Es el caso habitual, no la excepción — por algo la encuesta del Banco de España sitúa la preparación de datos entre las tres barreras principales de adopción. Empieza por Preparación de Datos para IA. Termina con una puntuación de recuperación medida y un plan de remediación priorizado, y el resultado alimenta directamente lo que se construya después.
¿Construís modelos predictivos o solo cuadros de mando?
Ambos, cuando la decisión lo justifica. Construimos modelos de previsión, puntuación y detección de anomalías donde hoy una decisión repetida y con consecuencias se toma por intuición. Cuando un informe bien estructurado responde la pregunta, construimos el informe y lo decimos.
¿Nuestro uso de analítica entra en el Reglamento Europeo de IA?
La analítica operativa — previsión, cuadros de mando, informes de rendimiento — es en general de riesgo mínimo. Los sistemas que evalúan a personas para crédito, empleo o acceso a servicios entran en la clasificación de alto riesgo, con obligaciones que se aplican progresivamente durante 2026 y 2027. Clasificamos y documentamos cada sistema que construimos, y si tu necesidad principal es el cumplimiento y no la construcción, el punto de partida correcto es el servicio de Gobernanza.
¿Podemos parar después del primer proyecto?
Sí. La fase de operación mensual es una opción dentro del contrato de Fase 1, cancelable con 30 días de preaviso, y no la proponemos cuando no está justificada. Si tu despliegue es pequeño, estable y sin backlog pendiente, la recomendación honesta es una entrega limpia.
¿Qué reportáis exactamente cada mes?
Horas recuperadas, decisiones que cambiaron, errores evitados y qué se entregó — en euros y horas, coescrito con tu responsable interno. No porcentajes de disponibilidad ni capturas de un panel.