Innovación y tecnología se nutren mutuamente y adoptarlas ya no es una opción.
Por ello, te ayudamos a capturar toda la data interna y externa, institucionalizar la toma de decisiones a través de Business Analytics, tener procesos inteligentes y automáticos y finalmente una estrategia de inteligencia artificial para optimizar la operación y predecir lo que se viene.
Sistema de monitoreo avanzado basado en multiagentes de IA generativa que permite la toma de decisiones en tiempo real a partir del análisis continuo de datos.
Repositorio de datos que puede ser almacenado en la infraestructura de la empresa, donde con flexibilidad podemos guardar el máximo de la información que recolectamos.
De 5% a 98%: Adopción de Copilot 365 en el sector bancario
Cómo un banco líder en Argentina convirtió miles de licencias de IA generativa en hábitos de trabajo concretos, y alcanzó sus metas de adopción en un trimestre.
Cómo una plataforma de streaming deportivo aceleró la toma de decisiones al democratizar el acceso a sus datos integrando Amazon Bedrock y Redshift directamente en Slack.
Detección temprana de fallas y predicción de merma en pozos petroleros
Cómo el análisis avanzado de datos y Machine Learning permiten anticipar el deterioro en bombas electro-sumergibles, asegurando la continuidad productiva en la industria de Oil & Gas.
Transformación de la atención comercial con IA conversacional en el sector automotriz
El despliegue de un agente conversacional RAG transformó el proceso de ventas de un grupo automotriz en México, habilitando atención continua por WhatsApp y voz, agendamiento inteligente y trazabilidad completa de datos en el CRM.
Decisiones tecnológicas que deben tomarse en 2026: Las preguntas fundamentales
Las decisiones en cloud e IA no admiten más postergaciones: cómo modernizar, escalar y optimizar hoy define la capacidad de innovar, competir y crecer de forma sostenida en los próximos años.
Servicios financieros en la era agentic: Modernizar sin perder escala, control ni velocidad
Claves de arquitectura, datos y estrategia para convertir iniciativas de IA en capacidades operativas reales. Un paper para equipos de tecnología y decisores del sector financiero en LATAM.
Arquitectura informática que combina una nube privada y una pública de forma que entreguen un conjunto flexible de servicios.
Esto significa que las cargas de trabajo migran de manera fluida y transparente entre un entorno y el otro de acuerdo a las necesidades que tenga la empresa en cada momento.
Optimización operativa y escalado automático para portales de gestión académica
Cómo un grupo educativo líder modernizó la infraestructura de sus plataformas estudiantiles hacia una arquitectura de contenedores, logrando despliegues automatizados y eliminando el mantenimiento de servidores.
Automatización de operaciones, mayor seguridad y reducción de costos en la nube
Estrategia integral de Cloud Operations que permitió modernizar y encapsular aplicaciones críticas, fortaleció la seguridad, automatizó la operación y proyectó significativos ahorros.
Gobernanza Cloud: Nueva era operativa en empresa líder de Servicios Financieros
Migración integral y gestión operativa proactiva en AWS, optimizando seguridad, eficiencia y agilidad para impulsar la transformación digital en empresa líder.
Migraciones de misión crítica: Continuidad y control para llevar entornos críticos a la nube
Un enfoque estructurado, apoyado en automatización y metodologías probadas, permite ejecutar transiciones en VMware, Oracle y Microsoft con riesgo controlado, continuidad operativa y una base sólida para escalar.
¿Cómo asegurar ambientes de APIs? ¿Cómo utilizar las tecnologías más avanzadas sin quedar expuesto? Esto y otros temas relacionados, han sido expuestos en el presente webinar.
Desde Nubiral analizamos y dimensionamos cada proyecto de tu empresa con el fin de mejorar la eficiencia de tu infraestructura TI, diseñando soluciones flexibles de alto rendimiento basadas en la experiencia de nuestros profesionales, los últimos avances tecnológicos y las tendencias actuales de cada industria.
De la fragmentación digital a una plataforma lista para el open banking
Banco Columbia tenía los productos, la visión y la ambición de crecer digitalmente. Lo que necesitaba era una plataforma que pudiera sostener ese crecimiento sin fisuras.
Migración estratégica a GitHub Enterprise para optimizar el ciclo de desarrollo
Una de las principales plataformas financieras digitales de Colombia unificó sus flujos DevOps en GitHub, fortaleciendo la colaboración y la gobernanza tecnológica.
Modernización del ciclo DevOps con GitHub Enterprise en el sector público
Institución financiera clave en Costa Rica consolidó su estrategia DevSecOps con Nubiral, migrando a GitHub Enterprise Cloud y optimizando su seguridad.
Modernización de aplicaciones: Decisiones que redefinen la agilidad del negocio
Evolucionar sistemas legacy sin frenar la operación permite potenciar el desarrollo con IA, reducir deuda técnica, acelerar ciclos de entrega y construir software preparado para adaptarse de forma continua a las demandas del negocio.
Escalamos a entornos con miles de ítems monitoreados en forma simultánea.
Además capturamos datos de comportamiento de sistemas y aplicaciones a lo largo del tiempo, para la toma de decisiones proactivas y lograr anticipar disrupciones en los servicios de tu negocio.
Infraestructura vial con monitoreo unificado y gestión de incidentes automatizada
Una empresa del sector de transporte e infraestructura modernizó la visibilidad operativa de su infraestructura on-premise distribuida implementando Zabbix 7.0 LTS con integración nativa a InvGate Service Desk, eliminando la gestión manual de incidentes y centralizando el monitoreo de entornos Linux y Windows en una sola plataforma.
Madurez en la gestión de datos con Microsoft Azure
Uno de los principales bancos de chile utiliza los servicios más avanzados de AWS para trabajar sobre la ingesta, almacenamiento, detección y modelos predictivos de data proveniente de fuentes de inteligencia de ciberseguridad.
Productos de datos: Qué son y por qué tu negocio los necesita
Cómo transformar información dispersa en activos digitales reutilizables que aceleran decisiones, mejoran la eficiencia operativa y abren nuevas oportunidades de negocio.
La importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología
Revive el webinar donde hablamos sobre importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología y cómo puede ser utilizada para mejorar la eficiencia, la productividad y la satisfacción de los usuarios.
Migraciones de misión crítica: Continuidad y control para llevar entornos críticos a la nube
Un enfoque estructurado, apoyado en automatización y metodologías probadas, permite ejecutar transiciones en VMware, Oracle y Microsoft con riesgo controlado, continuidad operativa y una base sólida para escalar.
Modernización de aplicaciones: Decisiones que redefinen la agilidad del negocio
Evolucionar sistemas legacy sin frenar la operación permite potenciar el desarrollo con IA, reducir deuda técnica, acelerar ciclos de entrega y construir software preparado para adaptarse de forma continua a las demandas del negocio.
Decisiones tecnológicas que deben tomarse en 2026: Las preguntas fundamentales
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Tres fuerzas que reconfiguran la agenda tecnológica: IA, cloud y seguridad
Automatización inteligente, optimización de costos en cloud y seguridad proactiva: tres ejes que se articulan para transformar la operación tecnológica con impacto directo en productividad, costos y resiliencia.
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La importancia de la observabilidad en el mundo de la tecnología
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Ciclo de webinars de Data, Analytics & IA | Sesión #3: El impacto de IA & Analytics en el sector de media
Revive el ciclo de 3 charlas donde hablamos sobre la utilización de estas herramientas tecnológicas y su impacto en diferentes industrias, en esta oportunidad de la mano de nuestro especialista Javier Minhondo. Quien actualmente es Business Solution Architect de Nubiral.
Connect+ es una gran herramienta para incorporar conocimientos y estar al tanto de las últimas novedades tecnológicas.
Accede a nuevos contenidos audiovisuales innovadores, de forma rápida y sencilla. ¡Explora y conoce el universo tecnológico de una manera diferente y ágil!
Sistemas de recomendación con machine learning en empresas de medios digitales
Los avances en machine learning permiten que las empresas de medios digitales mejoren sus sistemas de recomendación y optimicen la experiencia del usuario.
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Automatización de operaciones, mayor seguridad y reducción de costos en la nube
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Por qué más del 90% de los proyectos de IA en banca no escala (y cómo evitarlo)
Qué obstáculos frenan la llegada a producción y por qué la infraestructura, los datos y la alineación con el negocio son mucho más importantes que el modelo.
La industria financiera atraviesa uno de los momentos de mayor presión competitiva de su historia. Los clientes esperan experiencias hiperpersonalizadas, respuestas inmediatas y servicios digitales que funcionen con la misma simpleza que cualquier aplicación de consumo masivo. Al mismo tiempo, se multiplican las exigencias regulatorias. Y, por si eso fuera poco, se sostienen sistemas heredados y estructuras tecnológicas que, muchas veces, no fueron diseñadas para la velocidad actual del mercado.
La fuerza transformadora que parece resolver todos los dilemas históricos de la banca se llama IA. Su adopción crece a tasas aceleradas en la industria financiera, tanto en Latinoamérica como en el mundo. Sin embargo, y a pesar de eso, la mayoría de los proyectos no logran escalar. Según el MIT, esa cifra podría ser del 95%.
Muchas organizaciones consiguen construir demos atractivos, asistentes funcionales o pruebas de concepto (PoC) que generan impacto inicial. Pero cuando llega el momento de llevar esas soluciones a producción, integrarlas con procesos reales y sostenerlas operativamente, aparecen las dificultades.
¿Por qué tantas iniciativas quedan atrapadas en el laboratorio? ¿Es posible evitarlo?
El problema no es la IA
Muchas veces no se encuentra la respuesta a esta pregunta simplemente porque se observa mal el planteo. En efecto, es un error frecuente asumir que el desafío principal está en el modelo o en la herramienta utilizada. En la práctica, el verdadero problema suele encontrarse debajo de la superficie.
Un agente inteligente, por lo pronto, es tan bueno como los datos que consume y la infraestructura que lo sostiene. Cuando los datos son inconsistentes, están fragmentados o llegan con latencia, el razonamiento del sistema falla. Cuando las plataformas no fueron preparadas para operar en tiempo real, la solución pierde capacidad de respuesta. Y cuando no existe gobernanza sobre la información, la confianza del negocio desaparece rápidamente.
Resulta relativamente sencillo construir una PoC sobre una arquitectura frágil. Pero será prácticamente imposible escalarla.
La plataforma de datos como cuello de botella
No son pocas las entidades financieras de la región en que la infraestructura todavía responde a lógicas batch y estructuras pensadas para otro contexto tecnológico.
Eso genera múltiples inconvenientes que van desde procesos que trabajan con información desactualizada hasta dificultades para integrar datos estructurados y no estructurados. También, clústeres sobredimensionados o subutilizados, escasa capacidad de procesamiento en tiempo real y problemas de trazabilidad y gobierno del dato. El impacto de todo esto sobre la IA es inevitable.
La nueva generación de sistemas agénticos necesita contexto actualizado, acceso unificado a la información y capacidad de operar dinámicamente sobre múltiples fuentes de datos. Sin esa base, hasta el mejor modelo va a sufrir limitaciones.
Una metáfora para comprender esto a fondo. Tener una IA avanzada sobre una plataforma obsoleta es como instalar un motor de Fórmula 1 en un auto sin ruedas.
Technology push versus necesidad del negocio
Otro motivo por el que muchos proyectos fracasan a la hora de escalar es porque nacen desde el “technology push” y no desde una necesidad concreta del negocio.
El razonamiento es “Tenemos IA: veamos dónde aplicarla”. Pero los proyectos que generan impacto real funcionan al revés. Empiezan entendiendo qué problema existe. O qué fricción necesita resolverse, dónde se pierde tiempo, qué experiencia necesita mejorar el cliente y qué proceso genera mayor retorno operativo o comercial.
Los casos de uso horizontal suelen generar entusiasmo interno, pero muchas veces es difícil demostrar su impacto económico. En cambio, las implementaciones verticales, ligadas al ciclo de vida del negocio permiten mostrar resultados concretos mucho más rápido. En esta línea aparecen atención al cliente, marketing, onboarding, fraude, análisis crediticio o contact centers.
Escalar exige un cambio cultural
“Un pequeño equipo de innovación puede impulsar una transformación de IA por sí solo”. Esta idea es, probablemente, uno de los mayores mitos que se ven en el sector.
La IA impacta en la tecnología, por supuesto. Pero también en seguridad, compliance, infraestructura, gobierno del dato, procesos operativos, experiencia del cliente y cultura organizacional.
Los proyectos que escalan requieren sponsorship ejecutivo, alineación transversal y una visión compartida entre negocio y tecnología.
Puede pasar que los equipos de datos no garanticen calidad de información, infraestructura no acompañe el crecimiento o negocio no entienda el objetivo. En esos casos, el resultado suele ser el mismo: una demo brillante que nunca genera adopción real.
En Nubiral contamos con amplia experiencia en el sector financiero, acompañando a organizaciones en el escalado real de sus iniciativas de IA, desde la consolidación de datos hasta la puesta en producción de sistemas agénticos.
Conclusiones
La IA ya está transformando la banca. Es imprescindible hacer el trabajo previo necesario para escalarla de manera sostenible.
Antes de hablar de agentes inteligentes, hiperpersonalización o automatización avanzada, es necesario modernizar plataformas, ordenar datos y construir arquitecturas preparadas para crecer.
Sentar las bases adecuadas es el primer paso para construir algo sólido.
¿Tu organización necesita empezar a obtener beneficios reales de sus inversiones en IA? ¡Agenda tu reunión!
Decisiones tecnológicas que deben tomarse en 2026: Las preguntas fundamentales
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Amazon Bedrock AgentCore: De asistentes a agentes autónomos
Amazon Bedrock AgentCore permite desplegar agentes de IA autónomos en entornos empresariales: razonamiento, integración con sistemas corporativos y control a escala.
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