Prepara tus datos para un caso de uso de IA.

• Una evaluación de fuentes, requisitos de acceso, calidad y opciones de preparación para la tarea elegida, con estimaciones y supuestos
• Procesos de limpieza, validación y transformación para los conjuntos de datos incluidos en el alcance
• Preparación de documentos, indexado y pruebas de búsqueda con consultas relevantes para la tarea
• Comprobaciones de permisos y flujos de datos documentados, con lugares de procesamiento, accesos y conservación acordados con tu equipo

1. 01

   Revisar los datos para la tarea

   examinar registros representativos, permisos y requisitos de actualización

2. 02

   Planificar los primeros cambios

   acordar prioridades, criterios de aceptación y estimaciones

3. 03

   Preparar y conectar datos

   transformar, validar o indexar datos en el entorno acordado

4. 04

   Evaluar casos representativos

   comprobar resultados esperados, fallos y problemas pendientes con tu equipo

Empezamos con muestras representativas y la tarea que tu equipo quiere resolver. La evaluación documenta hallazgos, supuestos y el trabajo necesario antes de implementar. Puede recomendar preparar los datos, elegir otro caso de uso o posponer trabajo que no cuente con las fuentes o los accesos necesarios.

Dentro del alcance acordado, implementamos los cambios en los datos y los evaluamos con casos representativos y resultados esperados definidos con tu equipo. Probamos información faltante, entradas incorrectas y límites de permisos. El informe registra la cobertura, los fallos y los problemas pendientes para que tu equipo decida si avanzar.

• ¿Cuánto tarda estar listo?

  La estimación depende de las fuentes, los accesos, la calidad y las integraciones que necesita la tarea elegida. Acordamos el alcance después de una evaluación inicial e identificamos dependencias que podrían cambiar el plazo.

• ¿Nuestros datos están demasiado desordenados para la IA?

  Necesitamos revisar una muestra representativa antes de decidir. La evaluación identifica qué problemas afectan la tarea propuesta, qué preparación permitiría resolverlos y qué limitaciones quedan.

• ¿Necesitamos que todo esté listo antes de empezar?

  Nos enfocamos en los datos que necesita la tarea elegida. La evaluación identifica qué debe resolverse antes de publicar ese caso de uso y qué puede abordarse después.

• ¿Qué entregan realmente?

  Una evaluación de fuentes, permisos, calidad y estructura; un plan de preparación con estimaciones y supuestos; y los pipelines, transformaciones o configuración de búsqueda acordados. Entregamos casos de evaluación, resultados y documentación para operar lo que construimos.

• Tenemos un data warehouse. ¿No alcanza con eso?

  Comprobamos si sus registros, nivel de detalle, actualización y permisos cubren los requisitos de la tarea. Algunos casos también necesitan documentos preparados para búsqueda o registros sin agregar. La evaluación identifica qué se puede reutilizar y qué necesita preparación adicional.

• ¿Nuestros datos tienen que salir de nuestro entorno?

  Acordamos dónde se procesan y almacenan los datos de origen, las consultas de prueba y las respuestas esperadas, quién puede acceder y cuánto tiempo se conservan. Los conjuntos de evaluación pueden contener información sensible y siguen las mismas restricciones acordadas. Si los datos deben permanecer en tu entorno, ese requisito determina las herramientas y los accesos que acordamos antes de empezar.