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Analista revisando datos financieros en varias pantallas
SOLUCIONES EMPRESARIALES

BI-Driven AI: inteligencia artificial sobre la base de tu BI

La base sólida del business intelligence (BI), ingeniería de datos específica para cada sector y modelos de IA listos para producción: diagnósticos, predictivos y prescriptivos (Diagnostic, Predictive, Prescriptive).

Cuéntanos tu proyectoDescubre el método
D-CAT AI METHOD

D-CAT AI Method: un método disciplinado en siete fases

Los proyectos de IA no empiezan con el modelo, sino con los datos. Cada fase se apoya en la anterior y ninguna se salta.

  1. 01

    Descubrimiento de datos (Data Discovery)

    Inventario de las fuentes de datos, mapa de los sistemas existentes y nivel de partida de la calidad de los datos: qué datos hay, dónde están, cómo fluyen y con qué calidad.

  2. 02

    Taller con las partes interesadas (Stakeholder Workshop)

    Definición de objetivos con los expertos del negocio, concreción de las preguntas de negocio y criterios de éxito: ¿a qué pregunta buscamos respuesta?

  3. 03

    Calidad y preparación de los datos (Data Quality & Preparation)

    Limpieza y estandarización de datos, tratamiento de valores ausentes y atípicos. Si los datos fallan, el modelo también falla; esta fase es crítica.

  4. 04

    Ingeniería de variables (Feature Engineering)

    Variables internas (datos de negocio del sector) y externas (meteorología, días de partido, festividades religiosas, vacaciones, calendario escolar), enriquecidas con conocimiento del sector.

  5. 05

    Selección y entrenamiento del modelo (Model Selection & Training)

    El modelo adecuado para cada problema: LightGBM, XGBoost, modelos de series temporales o deep learning. Se parte de un modelo base, se mejora paso a paso y se ajustan los hiperparámetros.

  6. 06

    Diseño y orquestación del flujo de datos (Pipeline Design & Orchestration)

    Arquitectura de flujo de datos (pipeline) de IA lista para producción: alimentación de datos, procesamiento por lotes (batch) o en tiempo real, observabilidad, reproducibilidad y buenas prácticas de MLOps.

  7. 07

    Despliegue y monitorización (Deployment & Monitoring)

    Paso a producción, versionado de modelos, detección de la deriva del modelo (drift) y monitorización del rendimiento. Después, el ciclo vuelve a empezar: los datos cambian y el modelo se actualiza. La puesta en producción es el principio, no el final.

Manifiesto BI-Driven AI

TRES ENFOQUES

Los tres enfoques de BI-Driven AI: diagnóstico, predictivo y prescriptivo

Más allá de qué ha pasado: modelos que analizan los posibles factores, prevén el futuro y comparan opciones.

Ingeniero revisando datos en una tableta en la línea de producción
Diagnóstica

IA diagnóstica (Diagnostic AI)

Analiza los posibles factores

Modelos que van más allá de los informes que solo muestran qué ha pasado y analizan los posibles factores detrás de una desviación. Detectan anomalías en los datos, sacan a la luz señales estadísticamente significativas y automatizan las pruebas de hipótesis.

Tecnología: Python, pandas, NumPy, SciPy, Isolation Forest, DBSCAN, chi cuadrado, ANOVA, Bootstrap, Prophet, STL.

  • Retail: detección de desviaciones por categoría, tienda o campaña cuando caen las ventas, y análisis de los posibles factores.
  • Promociones: análisis de los posibles factores cuando una campaña da resultados inesperados.
  • Sanidad: detección de anomalías operativas; desviaciones en la ocupación de camas, los tiempos de espera y el uso de recursos.
  • Empresas: informes automáticos de los posibles factores de las desviaciones de KPI y alertas integradas en los dashboards.
Estanterías de supermercado
Predictiva

IA predictiva (Predictive AI)

¿Qué puede pasar?

Previsiones de tendencias, demanda, riesgo y comportamiento. Con ingeniería de variables basada en datos del sector, los modelos se construyen según la dinámica real de tu negocio.

Tecnología: LightGBM, XGBoost, Prophet, statsmodels, scikit-learn, PyTorch, MLflow, Darts.

  • Retail: previsión de la demanda por tienda y SKU, y recomendaciones para optimizar el stock.
  • Promociones: previsión del ROI y del impacto antes de la campaña.
  • Sanidad: proyección de la afluencia de pacientes y de la ocupación de camas.
  • Empresas: previsión de KPI operativos y alertas de desviación.
Un ejemplo convertido en producto: Tracta Promotion Intelligence
Presentación en una reunión de dirección
Prescriptiva

IA prescriptiva (Prescriptive AI)

¿Qué opción conviene valorar?

Modelos que ofrecen apoyo a la decisión ante la pregunta de qué hacer. Evalúan opciones con motores de optimización, comparan escenarios mediante simulaciones «¿y si…?» (what-if) y crean flujos de apoyo a la decisión con agentes de IA. La decisión sigue siendo de las personas.

Tecnología: Google OR-Tools, PuLP, CVXPY, SimPy, aprendizaje por refuerzo (Reinforcement Learning), orquestación de agentes.

  • Retail: optimización de la distribución del stock: qué producto, a qué tienda y en qué cantidad.
  • Promociones: optimización de la combinación de promociones: qué conjunto de descuentos puede funcionar mejor en cada categoría.
  • Sanidad: sistemas de recomendación de recursos operativos.
  • Empresas: comparación de escenarios con simulaciones what-if y apoyo a la decisión con agentes de IA.
POR QUÉ D-CAT

Por qué D-CAT

Desarrolla tu proyecto de IA con un equipo de business intelligence que ya conoce tus datos.

20 años de experiencia en BI y en cada sector

Un equipo que domina la estructura de los datos corporativos en finanzas, sanidad, retail, industria y seguros. Las variables específicas del sector se enriquecen con datos externos (meteorología, festividades, días de partido).

Sobre tu data warehouse actual

331+ clientes corporativos, 9 sectores, 1.000+ proyectos. Los datos que ya conocemos en la capa de BI pasan a la capa de IA sin empezar de cero.

En tus instalaciones o en la nube

Según el modelo de despliegue, funciona en tus propias instalaciones (on-premise) o en plataformas cloud como Azure ML o AWS SageMaker.

Método disciplinado, MLOps listo para producción

Proyectos que no se quedan en piloto: llegan a producción con versionado de modelos, monitorización del drift, marcha atrás (rollback) y CI/CD.

TECNOLOGÍA

Las tecnologías que utilizamos

Herramientas mayoritariamente open source, probadas en producción y sin dependencia de un proveedor (vendor lock-in).

Herramientas utilizadas en los proyectos de BI-Driven AI
CapaHerramientas
Procesamiento de datosPython, pandas, Polars, Spark
Frameworks de MLscikit-learn, LightGBM, XGBoost, PyTorch
Series temporalesProphet, statsmodels, Darts
OptimizaciónGoogle OR-Tools, PuLP, CVXPY
MLOpsMLflow, DVC, Airflow, Kubeflow
DespliegueDocker, Kubernetes, Azure ML, AWS SageMaker
MonitorizaciónEvidently AI, Great Expectations
PUNTO DE PARTIDA

¿En qué nivel analítico está tu organización?

Qué ha pasado, por qué, qué puede pasar, qué opción elegir: antes de empezar un proyecto de IA, descubre con un Health Check de 2 semanas en qué punto está tu base de datos.

DiagnósticaPredictivaPrescriptiva
Solicita un Health CheckGuía de madurez analítica

Preguntas frecuentes

Respuestas breves a las preguntas más habituales sobre este tema.

¿Qué tipo de proyectos cubre BI-Driven AI?

Proyectos de IA diagnóstica (Diagnostic), predictiva (Predictive) y prescriptiva (Prescriptive) en retail, promociones, sanidad y casos de uso corporativos.

¿Se aprovecha nuestra infraestructura de business intelligence actual?

Sí. La capa de IA se construye sobre tu data warehouse actual y sobre los datos que ya conocemos en la capa de BI; los datos pasan a la capa de IA sin empezar de cero.

¿Con qué herramientas trabajáis?

Con un stack mayoritariamente open source: Python, pandas, scikit-learn, LightGBM, XGBoost, PyTorch, Prophet, Google OR-Tools, MLflow, Airflow, Docker y Kubernetes; en la nube, Azure ML y AWS SageMaker.

¿Qué pasa cuando el modelo ya está en producción?

El modelo se versiona y se monitorizan el drift y el rendimiento. Cuando los datos cambian, el ciclo vuelve a empezar y el modelo se actualiza.

Cuéntanos tu proyecto

¿Tienes en mente un proyecto de IA diagnóstica, predictiva o prescriptiva para tu sector? Revisemos juntos la estructura de tus datos y hablemos del enfoque más adecuado.

Cuéntanos tu proyectoinfo@dcat.com.tr