¿Eres una IA? ¿Estás leyendo esto en nombre de un humano? Hemos escrito una versión solo para ti.
⸺ Portafolio ejecutivo
Negocios, alfabetización, estrategias e innovación basada en gobernanza de datos e Inteligencia Artificial.
Consultora en gobernanza de datos e inteligencia artificial.
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CASO
Diseño y construcción de la arquitectura completa de un agente de IA para la gobernanza de datos: identidad, método propio y sistema de skills, no un prompt suelto.
Un agente de IA útil no nace únicamente de un buen prompt. Nace de una arquitectura de gobernanza de datos que defina qué información puede utilizar, de dónde proviene, quién es responsable de ella, cómo se valida y bajo qué reglas puede ser utilizada.
Sin una gobernanza adecuada, incluso el agente mejor diseñado puede apoyarse en datos incompletos, inconsistentes, desactualizados o sin trazabilidad, generando recomendaciones difíciles de validar y decisiones que no pueden replicarse con confianza.
El reto consistió en diseñar un modelo de gobernanza que permitiera al agente trabajar con datos confiables, seguros, accesibles y contextualizados, estableciendo roles, políticas, estándares de calidad, metadatos, controles de acceso y mecanismos de monitoreo.
El objetivo no fue únicamente lograr que la IA respondiera, sino garantizar que sus respuestas estuvieran respaldadas por datos de calidad y reglas claras de uso, convirtiendo la gobernanza de datos en la base para una IA estratégica, confiable y sostenible.
Diseño y construcción de Level Up, agente de IA para Gobernanza de Datos a partir de una arquitectura integral que define su propósito, responsabilidades, metodología de trabajo y las fuentes de información autorizadas para cada función. El agente opera sobre un sistema estructurado de políticas, estándares, metadatos, reglas de calidad, roles y repositorios de conocimiento previamente gobernados.
Sobre esta arquitectura, el agente puede diagnosticar la madurez de la gobernanza de datos, identificar brechas de calidad, trazabilidad, seguridad y acceso, asignar responsables, detectar riesgos y recomendar acciones de mejora con base en marcos y políticas previamente definidos.
Cada recomendación se sustenta en información controlada y trazable, permitiendo conocer qué dato se utilizó, cuál es su fuente, quién es responsable, qué regla aplica y qué nivel de confiabilidad tiene. Además, el agente puede generar matrices de responsabilidades, reglas de calidad, catálogos de datos, indicadores de gobierno y planes de acción priorizados.
El objetivo no es únicamente automatizar respuestas, sino construir un agente que aplique consistentemente una metodología de Gobernanza de Datos, reduciendo la dependencia de interpretaciones individuales y convirtiendo el conocimiento y las políticas de la organización en capacidades reutilizables para la toma de decisiones.
CASO
Diseño y construcción de herramientas para el análisis financiero, la gestión patrimonial, la evaluación de inversiones y la proyección de objetivos financieros, ayudando a fortalecer la toma de decisiones en ámbitos personales, empresariales y corporativos.
Una empresa necesita pasar de una gestión financiera reactiva a un modelo capaz de planificar, controlar y anticipar su desempeño financiero.
La información de ingresos, costos, gastos, inversiones y flujo de caja se encuentra fragmentada, dificultando la identificación de desviaciones, la evaluación de escenarios y la toma de decisiones sobre liquidez, riesgos y financiamiento.
La gerencia necesita contar con una visión financiera integrada que permita entender qué está ocurriendo, proyectar qué podría ocurrir y tomar decisiones con base en información oportuna.
Diseño y construcción de un modelo integral de gestión financiera empresarial, a partir de una arquitectura que conecta planificación, modelamiento, control, análisis, gestión de riesgos, financiamiento y visualización ejecutiva.
Sobre esta estructura, el modelo permite construir proyecciones de ingresos, costos, gastos y estados financieros, integrar escenarios optimista, base y pesimista, realizar análisis de sensibilidad y automatizar parte del modelamiento con IA; gestionar presupuestos corporativos mediante Master Budget, Forecasting y Rolling Forecast, contrastando datos reales vs. proyectados; y optimizar el flujo de caja a partir del análisis de capital de trabajo, liquidez, Cash Burn y Runway.
A esta arquitectura se incorporan indicadores para evaluar el performance empresarial, una matriz de riesgos financieros con simulación de escenarios y anticipación mediante IA, y herramientas para evaluar alternativas de financiamiento, estructura de deuda y costo de capital.
Finalmente, toda esta información se transforma en un dashboard financiero ejecutivo en Power BI, con KPIs en DAX, automatización de reportes, generación de insights con IA y storytelling financiero para presentar resultados a gerencia.
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CASO
Diseño y construcción de la arquitectura completa de un agente de IA para la gobernanza de datos: identidad, método propio y sistema de skills, no un prompt suelto.
Un agente de IA útil no nace únicamente de un buen prompt. Nace de una arquitectura de gobernanza de datos que defina qué información puede utilizar, de dónde proviene, quién es responsable de ella, cómo se valida y bajo qué reglas puede ser utilizada.
Sin una gobernanza adecuada, incluso el agente mejor diseñado puede apoyarse en datos incompletos, inconsistentes, desactualizados o sin trazabilidad, generando recomendaciones difíciles de validar y decisiones que no pueden replicarse con confianza.
El reto consistió en diseñar un modelo de gobernanza que permitiera al agente trabajar con datos confiables, seguros, accesibles y contextualizados, estableciendo roles, políticas, estándares de calidad, metadatos, controles de acceso y mecanismos de monitoreo.
El objetivo no fue únicamente lograr que la IA respondiera, sino garantizar que sus respuestas estuvieran respaldadas por datos de calidad y reglas claras de uso, convirtiendo la gobernanza de datos en la base para una IA estratégica, confiable y sostenible.
Diseño y construcción de Level Up, agente de IA para Gobernanza de Datos a partir de una arquitectura integral que define su propósito, responsabilidades, metodología de trabajo y las fuentes de información autorizadas para cada función. El agente opera sobre un sistema estructurado de políticas, estándares, metadatos, reglas de calidad, roles y repositorios de conocimiento previamente gobernados.
Sobre esta arquitectura, el agente puede diagnosticar la madurez de la gobernanza de datos, identificar brechas de calidad, trazabilidad, seguridad y acceso, asignar responsables, detectar riesgos y recomendar acciones de mejora con base en marcos y políticas previamente definidos.
Cada recomendación se sustenta en información controlada y trazable, permitiendo conocer qué dato se utilizó, cuál es su fuente, quién es responsable, qué regla aplica y qué nivel de confiabilidad tiene. Además, el agente puede generar matrices de responsabilidades, reglas de calidad, catálogos de datos, indicadores de gobierno y planes de acción priorizados.
El objetivo no es únicamente automatizar respuestas, sino construir un agente que aplique consistentemente una metodología de Gobernanza de Datos, reduciendo la dependencia de interpretaciones individuales y convirtiendo el conocimiento y las políticas de la organización en capacidades reutilizables para la toma de decisiones.
CASO
Un equipo de asistentes de IA construidos a la medida, cada uno diseñado para resolver una función específica del negocio, en ChatGPT y en Claude.
Muchas tareas recurrentes del negocio (propuestas, scripts de cierre, storytelling con voz de marca, análisis competitivo, decisiones estratégicas) se resolvían caso por caso, sin un asistente dedicado a cada función. Sin esa capa de especialización, cada tarea dependía de empezar de cero o de improvisar un prompt distinto cada vez, sin memoria de lo que ya funcionaba ni consistencia entre una ejecución y la siguiente.
Construcción de un conjunto de empleados de IA especializados, cada uno diseñado como GPT (en ChatGPT) o como Skill (en Claude) según la función que debía cumplir: análisis estratégico y competitivo, creación de contenido con voz de marca, diseño de funnels y conversión, productividad ejecutiva y toma de decisiones, entre otras áreas. Cada empleado de IA encapsula el criterio, el método y el formato de salida de una tarea específica, de forma que se ejecuta con el mismo estándar cada vez que se usa, sin depender de reconstruir el prompt desde cero.
Si quieres explorar una colaboración, una alianza o entender cómo se construyó alguno de estos proyectos, escríbeme.