Diagnostico de la madurez del dato
Evaluación de la madurez, la calidad y el gobierno del dato en organizaciones de distintos sectores, con metodología BAIC y homologación SPRI, para preparar el terreno de proyectos de inteligencia artificial.
El reto
La mayoría de las organizaciones cuentan con datos valiosos, pero dispersos en distintos sistemas, sin estandarizar y sin una estructura que permita extraer valor real de ellos. Sin un dato estructurado no hay IA posible, y esa carencia es el punto de partida de casi todos los proyectos de inteligencia artificial que fracasan.
Antes de invertir en construir una solución de IA es imprescindible conocer el estado real del dato, es decir, su madurez, su calidad y su gobierno, para decidir con criterio si el proyecto es viable y cómo abordarlo. Muchas organizaciones, sin embargo, carecen de una fotografía objetiva de su punto de partida y toman decisiones de inversión sin ella.
La necesidad era contar con un método contrastado y reconocido que permitiera evaluar el dato de forma rigurosa, identificar los casos de uso de mayor impacto y establecer una hoja de ruta realista antes de abordar cualquier desarrollo.
Lo que construimos
Somos una empresa homologada por SPRI (Gobierno Vasco), con acreditación específica para evaluar la madurez, la calidad y el gobierno del dato dentro del programa oficial BidaIA y en colaboración con el Basque Artificial Intelligence Center (BAIC). Aplicamos el marco metodológico BAIC / SPRI, contrastado en distintas organizaciones, para gestionar y supervisar las buenas prácticas en materia de dato.
El trabajo se articula en cuatro capas. La primera es el diagnóstico, que evalúa el dato mediante el Diagnóstico de Madurez e identifica los casos de uso de mayor impacto. La segunda es el diseño, que estructura el dato con una arquitectura objetivo, un modelo de gobierno del dato y un plan económico ejecutable. La tercera es la ejecución, con la implantación de la solución de IA a un precio fijado y revisado en cada hito, y con transferencia de conocimiento al equipo del cliente. La cuarta es la escalabilidad, que asegura la calidad, el gobierno y la evolución de las soluciones para que la IA siga aportando valor en el tiempo.
Todo el proceso cuenta con supervisión humana en cada decisión crítica, está alineado con las normas UNE 0080 y UNE 0087 e integra el EU AI Act por diseño. Como resultado, la organización recibe un mapa de madurez del dato con una hoja de ruta priorizada y un inventario de oportunidades ordenado por retorno esperado.
El valor del diagnóstico está en que permite decidir sobre una fotografía real del punto de partida, evitando inversiones prematuras en IA y dirigiendo los recursos a los casos de uso con mayor retorno. Además, sienta las bases de gobierno y calidad del dato sobre las que las soluciones de inteligencia artificial pueden crecer de forma sostenible.