Finanzas dice $1.2M. Ventas dice $1.4M. Misma pregunta, mismo mes.
No es que alguien se equivocó. Es que nunca acordaron qué significa esa cifra — y sin eso, ninguna AI puede entender cómo funciona tu negocio.
Así se ve cuando funciona.
La AI no improvisa: busca la definición de cada métrica ya acordada en tu capa de datos y la calcula exactamente igual cada vez — mismo número, siempre, sin importar quién pregunte. Desde ahí puede combinarla con otras métricas, visualizarla o hacer drill-down hasta el detalle. Corre en tu navegador, ahora mismo, sobre datos de ejemplo.
Elige una pregunta arriba.
Cada paso corre de verdad: se busca la métrica en el contexto documentado, se agrega sobre los datos y se dibuja el resultado — nada está precalculado. En un proyecto real, esto corre sobre tu warehouse.
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Tres formas de empezar a trabajar.
Auditoría & Roadmap
Alcance fijo, 3 semanas. Auditamos tu capa de datos y tus métricas actuales, identificamos las 5–8 más críticas para tu negocio, y entregamos un diagnóstico completo con un plan de acción priorizado — la base para gobernarlas y conectarlas a tu AI en la siguiente fase.
Modernización & Migración
Construimos el stack que necesitas — desde cero o sobre lo que ya tienes. dbt, semantic layer, BI conectado. Sin disruption del día a día.
Uplift de Prácticas
Tu equipo ya tiene el stack. Queremos que lo opere con criterio: métricas gobernadas, AI conectada, cultura analítica sólida.
El retainer de gobierno continuo es una extensión natural del Uplift de Prácticas — capacidad mensual reservada para seguir evolucionando el modelo cuando tu negocio cambia.
Te quedas con todo. Sin candado.
La capa semántica es tuya: formato abierto, versionada en tu repo, documentada y con tests automatizados. Tu equipo la opera y la extiende sin depender de nosotros. Seguimos ahí para evolucionar el modelo cuando tu negocio cambia — pero en tu contexto y tus decisiones, eres dueño e independiente.
AI gobernada o no AI. Un agente sin semantic layer es una máquina de alucinar. Solo desplegamos AI cuando las métricas están definidas, testeadas, y la fuente de verdad es una.
Las usamos cuando resuelven.
Sin logos de partners. Sin affiliations. El criterio para elegir una herramienta es si resuelve bien el problema de ese cliente.
- BigQuery
- Snowflake
- Redshift
- dbt Core
- dbt Cloud
- Dataform
- Metabase
- Hex
- Looker
- Claude / GPT / Gemini
- Copilot
- n8n
Resultados, no promesas.
De "¿cuál de los tres números es el correcto?" a una respuesta, en el chat de la empresa.
Reconciliación que tomaba una semana, hecha a mano, ahora corre sola — y de paso eliminamos infraestructura redundante que nadie estaba vigilando.
El equipo de atención al cliente operaba sobre un BI legacy que nadie terminaba de confiar. Migramos la capa de métricas a una nueva plataforma y construimos dashboards sobre datos de conversación en tiempo real — el producto empezó a mejorar todos los días, no cada trimestre.
No existía una capa de datos confiable — cada equipo interpretaba las cifras a su manera. Modelamos el negocio desde cero con LookML y documentamos cada caso de uso, para que el equipo pudiera operarlo solo, sin depender de nadie externo.
Reportes armados a mano, cada semana, desde cero. Automatizamos el pipeline completo con herramientas open source y dejamos la base documentada — el equipo dejó de perder un día entero exportando números.
30 minutos. Una sola pregunta.
Tráenos lo que te quita el sueño de tus datos — la pregunta que le hiciste a tu AI y a tu BI y no coincidió, o cualquier otra que no logras contestar con confianza. Sin costo.
Respuesta en menos de 24 hrs