Jaraco GmbH

De silos de datos a fuentes de conocimiento

Cada dia, las empresas generan grandes volumenes de datos en facturas,

Cada dia, las empresas generan grandes volumenes de datos en facturas, correos, sistemas CRM, seguimiento de tiempo y tickets de soporte. Con frecuencia, estos datos quedan aislados en herramientas desconectadas.

Data lake y data mesh como base

Para aprovechar este potencial, se necesita una arquitectura de datos clara.

mantenga productos de datos confiables y utiles.

  • Un data lake centraliza datos estructurados y no estructurados.
  • Un data mesh reparte la responsabilidad por dominio para que cada equipo

Juntos, ambos enfoques ofrecen datos consistentes y actualizados para IA.

LLM y SLM: alcance general y precision

Los LLM son modelos de lenguaje de uso general para redaccion, resumenes, procesamiento contextual de correos y generacion de codigo o reportes.

Los SLM son modelos especializados para contextos concretos donde la precision es critica, como diagnostico tecnico, gestion del conocimiento o documentacion medica.

Al combinarlos, las empresas obtienen flexibilidad y exactitud.

IA basada en agentes: de leer datos a ejecutar tareas

Los agentes de IA usan LLM y SLM para consultar datos empresariales y completar trabajo de forma autonoma.

  • Conciliacion de facturas con pedidos ERP y condiciones de pago
  • Respuestas automaticas a clientes con contexto de CRM y wiki interno
  • Control de proyectos con alertas tempranas de presupuesto e hitos
  • Apoyo al onboarding segun rol con datos de RR. HH. y herramientas internas

La IA pasa de ser asistente pasivo a colaborador operativo.

Hosting local o hosting externo

El hosting local ofrece mayor soberania de datos, mejor control de cumplimiento, mas capacidad de ajuste del modelo y menor latencia en procesos internos.

El hosting externo en la nube facilita el inicio y la escalabilidad, pero puede aumentar riesgos de privacidad, dependencia del proveedor y menor control.

Para casos sensibles, el despliegue local suele ser la opcion mas sostenible.

Conclusion

Las organizaciones que combinan modelos locales, arquitectura de datos robusta y automatizacion con agentes logran decisiones mas rapidas, mayor eficiencia y ventaja de innovacion.

Si desea consolidar sus fuentes de datos y desplegar agentes de IA utiles, jaraco gmbh puede acompanarle desde la arquitectura hasta la implementacion.