Inteligencia artificial, datos y casos reales — sin relleno.
Configurar el ERP como viene de fábrica y pedirle al negocio que se adapte a él, en vez de al revés, es la causa número uno de una mala implementación.
Tener un backup y poder recuperarlo son dos cosas distintas. Así seguimos la regla 3-2-1 y probamos que sí funciona, antes de que ya sea tarde.
Entran por un acceso mal configurado, una contraseña reciclada o un certificado vencido que nadie revisó. Así hacemos una auditoría real de ciberseguridad.
Cuando un lanzamiento a producción depende de que una persona específica esté disponible para hacerlo a mano, cualquier release se vuelve un evento de alto riesgo.
Detrás de cada 'proyecto de datos' hay una historia operativa real. Esta es la de MUFG, el banco más grande de Japón, y un reporte que nadie quería seguir haciendo a mano.
La factura de la nube casi nunca sube por más tráfico — sube por recursos que alguien encendió para una prueba y nadie apagó.
Construir el tablero antes de acordar qué decisión va a tomar cada usuario con él es la forma más común de gastar en Business Intelligence sin que nadie lo use.
Antes de pedir más cómputo, revisa el modelo de datos: un Data Warehouse mal modelado resuelve el problema de tener los datos juntos, pero crea uno nuevo.
Procesar todo en tiempo real cuando no hace falta es la forma más común de disparar el costo de un proyecto de datos sin necesidad real de negocio.
Muchas empresas piden 'un proyecto de IA' cuando en realidad necesitan reglas de automatización simples — y viceversa. Así se distinguen.
Cuando envías campañas a millones de contactos, cada duplicado y cada dato sucio es dinero real que se va a la basura. Así medimos y arreglamos calidad de datos.
Comprar Collibra o Informatica Axon no arregla el gobierno de datos si nadie en tu empresa es, en los hechos, responsable de un dato. Así se arregla en el orden correcto.
Antes de contratar a alguien para 'meterle IA' a tu negocio, hay una pregunta más importante que casi nadie hace primero.
