Ideas, tutoriales y reflexiones sobre datos, IA y tecnología.
Los datos de mala calidad no son un problema de TI — son un problema de negocio. Estimaciones globales ubican su costo en US$12.9 millones anuales por empresa. Cómo calcularlo y cómo resolverlo.
El 87% de los proyectos de machine learning nunca llegan a producción. No es un problema de tecnología — es un problema de estrategia, datos y expectativas. Las lecciones de los que sí lo lograron.
Excel es la herramienta más poderosa del mundo hasta que deja de serlo. Cuándo es el momento de dar el salto, qué implica y cómo evitar los errores más costosos de la transición.
Los agentes de IA ya no son ciencia ficción ni solo un proyecto de laboratorio. Empresas de todos los tamaños los están usando para automatizar procesos completos. Una guía práctica para entender qué son y cuándo tiene sentido adoptarlos.
Un dashboard nuevo, un sistema de automatización, una plataforma de datos — todos prometen valor, pero pocas empresas saben cómo medirlo. Una metodología práctica para justificar (y exigir) retorno de cualquier inversión tecnológica.
Los modelos predictivos de demanda están transformando la forma en que las cadenas de retail gestionan su inventario. Descubre cómo implementarlos en tu operación.
El sobre-stock y los quiebres de stock cuestan al retail latinoamericano hasta el 4% de sus ventas anuales. La predicción de demanda con datos soluciona ambos problemas al mismo tiempo. Casos reales y metodología.
El 80% de los dashboards que se construyen nunca se usan después del primer mes. Te explicamos por qué y cómo diseñar analítica que realmente cambia decisiones.
Los dashboards son el inicio del camino de datos, no el destino. La diferencia entre una empresa que mira sus métricas y una que actúa sobre ellas está en lo que viene después de la gráfica.
Cambiar el ERP es uno de los proyectos más costosos y riesgosos que puede encarar una empresa. La alternativa: una capa de integración que conecta lo que ya tienes y lo hace funcionar como un todo.
Make, Zapier y n8n son herramientas poderosas, pero tienen límites claros. Te explicamos cuándo son suficientes y cuándo necesitas una solución de ingeniería.
Entrenar un modelo es la parte fácil. Llevarlo a producción, mantenerlo y hacerlo confiable es donde la mayoría de los proyectos de ML fracasan.
Los data warehouses centralizados funcionan hasta cierto tamaño. Cuando la organización crece, el equipo de datos se convierte en el cuello de botella. Data Mesh propone una alternativa.
Los chatbots responden preguntas. Los agentes de IA toman decisiones, ejecutan tareas y aprenden. Exploramos cómo implementar agentes reales en operaciones de negocio.
El Grupo Gloria adquirió la división láctea de Saputo en Argentina y Uruguay. Un caso de M&A en LATAM donde el análisis de mercado, el due diligence analítico y los datos de sinergias fueron clave. Lo que toda empresa peruana que piensa en expansión regional debe saber.
Temu llegó a LATAM con precios imposibles y algoritmos agresivos respaldados por PDD Holdings, la empresa de ecommerce más grande del mundo por usuarios. Un análisis del modelo de datos que sacude al retail peruano y cómo prepararse.
Zara rediseña colecciones en 2 semanas usando datos de ventas en tiempo real y feedback directo de sus 2,000 tiendas. El modelo de fast fashion basado en datos que dejó atrás a H&M y GAP, y lo que cualquier empresa de producto puede aprender de él.
Uber procesa más de 20 millones de viajes diarios usando datos para fijar precios en tiempo real, predecir dónde habrá demanda y expandirse a nuevos mercados. La historia del negocio más incomprendido del siglo XXI y lo que revela sobre el poder de los datos.
María Almenara, la pastelería limeña con más de 20 tiendas, se alió con Microsoft para predecir demanda con IA y optimizar inventario. El caso más inspirador de transformación digital para PyMEs peruanas: tecnología de punta, identidad intacta.
Nestlé vendió Dreyer's y parte de su negocio de aguas embotelladas para focalizarse en nutrición y salud. Un caso sobre cómo los datos de portafolio guían decisiones de salida, y cuándo crecer significa desprenderse de lo que ya no encaja.
Desde 2003, Amazon genera aproximadamente el 35% de sus ingresos gracias a su motor de recomendación. Esta es la historia técnica y estratégica del algoritmo que inventó el 'los clientes que compraron esto también compraron', y lo que tu empresa puede replicar.
Entre 2021 y 2023, el mundo sufrió la peor escasez de semiconductores de la historia moderna. NVIDIA usó IA y analítica avanzada para gestionar la escasez, priorizar clientes estratégicos y salir más fuerte que antes. Un caso de resiliencia basada en datos.
Spotify retiene a más de 600 millones de usuarios con un motor de recomendación que analiza 700 millones de playlists y usa LLMs para entender el gusto musical. Aquí, las lecciones de personalización y churn que aplican a cualquier empresa suscripción.
Rappi, el unicornio colombiano valorado en más de US$5,000M, usa IA para asignar pedidos, predecir dónde habrá demanda y reducir el tiempo que sus 150,000 riders pasan sin entregar. Así funciona la logística inteligente del delivery en LATAM.
Mercado Pago procesa más de 1,800 millones de transacciones por trimestre en LATAM. Detrás de cada pago, hay un modelo de ML evaluando miles de variables en milisegundos. Así funciona el sistema antifraude más sofisticado de la región.
Camposol, la mayor agroexportadora del Perú, no solo cosecha arándanos y paltas: cosecha datos. Descubre cómo la trazabilidad total y la analítica predictiva impulsan sus exportaciones a más de 40 países.
