Los cimientos que la inteligencia necesita.
Ningún agente es mejor que el contexto al que consigue llegar. Por eso hacemos cimientos de datos en serio antes de prometer inteligencia, y escribimos los libros que otros equipos usan para hacerlo.
Cimientos de datos modernos
Modelado, calidad, gobierno y analytics engineering con SQL y dbt, por quienes escribieron los libros de O'Reilly sobre el tema.
Company Brain, el contexto de la empresa
La capa donde vive el contexto organizativo: definiciones, procesos, decisiones e histórico, para que agentes y personas trabajen con la misma verdad.
Analítica de autoservicio con agentes
Pregunta en lenguaje natural sobre modelos gobernados, con respuesta rastreable hasta la definición y el linaje de datos. El panel deja de ser el único camino.
Inteligencia de transacciones, con LedgerLens
LedgerLens lee transacciones bancarias por Open Banking, clasifica, concilia y explica desviaciones antes del cierre del mes.
Capa agéntica
Cuatro agentes en producción.
Modelado
Modela, prueba y documenta.
Calidad
Vigila linaje y frescura.
Respuesta rastreable
Responde en lenguaje natural, con fuentes.
Conciliación
Clasifica y concilia transacciones.
Cliente y caso
Una empresa de datos e IA, donde los cimientos y los agentes se construyeron conjuntamente.
Autoría y docencia
Advanced SQL and Analytics Engineering with SQL and dbt, O'Reilly Media, con docencia de Datos e IA en máster.
Cómo entramos
Del encuadre a la primera capa gobernada en semanas, sin sustituir el stack que ya funciona.
La posición
Own the context, rent the model. Es aquí donde el contexto se construye.