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.
Tendencias tecnológicas 2026: El año de la arquitectura inteligente
La evolución tecnológica ya no pasa por adoptar soluciones aisladas, sino por diseñar arquitecturas inteligentes capaces de aprender, anticipar y operar con autonomía.
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.
La soberanía de datos: clave para innovar con seguridad, cumplir regulaciones y mantener el control de la información en entornos digitales cada vez más complejos.
Un recorrido sobre las principales oportunidades que surgen de una correcta y oportuna migración de las cargas de trabajo a la nube y sobre las tendencias que se están visualizando en el universo cloud.
¿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
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Migración estratégica a GitHub Enterprise para optimizar el ciclo de desarrollo
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Modernización de infraestructura: ¿La última llamada?
Entre deuda técnica, ciberamenazas y presión por escalar, la postergación tecnológica se convierte en uno de los principales riesgos estratégicos para las organizaciones.
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.
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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!
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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.
De la mano de lainteligencia artificial (IA) no sólo creció el volumen de datos que manejan las organizaciones. También se hizo más relevante desarrollar capacidades para garantizar la calidad, la privacidad y la trazabilidad de esos datos. En ese sentido, la gobernanza de datos se convierte en una pieza clave de cualquier estrategia digital.
Un buen modelo de gobernanza de datos aporta numerosos beneficios a las organizaciones. Esto se debe a que se ocupa de todos los aspectos relacionados con la seguridad de los datos que alimentan a un modelo. Consecuentemente, también de aquellos que son utilizados por el motor de IA.
En primer lugar, mejora la precisión de los resultados que puede arrojar un modelo, disminuyendo los errores y las alucinaciones. Además, se garantizan respuestas éticas. Todo esto, a su vez, permite a una empresa generar confianza en los usuarios y los clientes. Y, por supuesto, es clave para garantizar el cumplimiento normativo.
Por otra parte, la gobernanza efectiva de datos no solo ayuda a mitigar riesgos, sino que también permite tomar decisiones informadas y eficientes.
Los desafíos para lograr una gobernanza de datos madura son múltiples. Por eso, la presencia de un socio tecnológico comoNubiral puede ser clave en el desarrollo de una estrategia de gobernanza de datos e IA.
Una mirada hacia la gobernanza de datos
La gobernanza de datos se construye a partir de una serie de políticas, procedimientos y controles. Como se mencionó, todos ellos están diseñados para garantizar que los datos sean de alta calidad, seguros y utilizados de manera ética.
Esto se vuelve especialmente relevante en este contexto, en el que IA está siendo adoptada de manera masiva. Precisamente, los modelos dependen en gran medida de la calidad de los datos para generar predicciones precisas.
La calidad de los datos es clave para entrenar modelos de IA efectivos. Si los datos son inexactos o están sesgados, los resultados también lo estarán. Esto podría llevar a malas decisiones con el potencial de afectar la operación o la reputación de la empresa.
En simultáneo, la gobernanza de datos aplicada a IA apunta a resolver los mecanismos para gestionar correctamente la accesibilidad de los datos y asegurar que sean comprensibles.
Principales elementos de gobernanza de datos e IA
Estos son algunos de los elementos destacados de la gobernanza de datos aplicada a IA:
Control de calidad de los datos
Asegura que los datos sean precisos, completos y consistentes. Así, evita entre otros riesgos que los modelos de IA aprendan patrones incorrectos o lleguen a conclusiones erróneas. Es necesaria una implementación de procesos robustos de verificación y validación de datos. Sólo así se tiene la certeza de que se utilizan en el entrenamiento de modelos sólo datos de alta calidad.
Seguridad y privacidad de los datos
Laprotección de la información sensible es uno de los aspectos más importantes en la gobernanza de datos. Es esencial asegurar un manejo responsable de estos datos.
Trazabilidad y transparencia
La trazabilidad permite a las organizaciones rastrear el origen de los datos, cómo se procesaron y cómo se utilizaron en los modelos de IA. Esto tiene importancia en términos de auditoría y compliance. Pero también asegura que los modelos de IA sean transparentes, esencial para generar confianza tanto interna como externa.
Identificación y mitigación de sesgos
Los modelos de IA pueden heredar sesgos a partir de los datos de entrenamiento. Esto constituye un importante riesgo: las respuestas o las decisiones pueden ser injustas o discriminatorias. La gobernanza de datos incluye estrategias para identificar y mitigar estos sesgos. Para eso, se monitorean continuamente los modelos analizando si los resultados son justos y equitativos.
Gestión de metadatos
Los metadatos proporcionan información sobre el contexto, la fuente y la calidad de los datos. Son esenciales para una buena gobernanza. Al gestionarlos, los equipos de datos comprenden mejor el contenido y la procedencia de los datos, lo que facilita su uso adecuado en los modelos de IA.
La gobernanza de datos en el marco de la estrategia GRC
El modelo de gobernanza de datos en IA se debe inscribir en la estrategia GRC (sigas por gobernanza, riesgo y cumplimiento) de la organización.
Recordemos que GRC es un enfoque integral que permite a las empresas operar de manera ética, responsable, segura y conforme a las regulaciones vigentes.
Una estrategia GRC bien implementada refuerza la gobernanza de datos en IA. Además, ayuda a identificar, evaluar y mitigar los riesgos de la IA mediante controles adecuados, auditorías y evaluaciones continuas de los modelos. Y, al mismo tiempo, se establecen procesos para garantizar que el uso de IA respete las regulaciones, con controles y reportes para evitar sanciones.
Conclusiones
La IA es una tendencia irrefrenable. No sólo eso: todo parece indicar que su rol en las decisiones de las empresas será cada vez más relevante.
En este contexto, la gobernanza de datos es fundamental para garantizar que los modelos sean seguros, éticos y confiables. Las organizaciones que logren implementar una gobernanza de datos sólida alcanzarán el tridente ideal: obtener valor de la tecnología, proteger la reputación y cumplir con las normativas legales.
¿Tu empresa ya desarrolló un marco de gobernanza de datos? ¡Agenda tu reunión!