Restaurante
- Ventas
- Stock
- Compras
- Reservas
- Clientes
- Promociones
Tu empresa ya produce los datos que necesita.
El problema es que están dispersos.
- Sistemas
- Hojas de cálculo
- Correos
- Documentos
- Conversaciones
- Compras
- Ventas
- Contratos
- Equipos
- Personas
GSA organiza esas señales en una estructura que ayuda a las personas a entender, preguntar, decidir y actuar.
01Enfoque
El problema no es la falta de datos.
Toda operación habla todo el día. Casi siempre en sitios distintos, con nombres distintos y en manos de personas distintas.
Construcción
- Presupuesto
- Planificación
- Compras
- Mediciones
- Productividad
- Ejecución
Medio ambiente
- Condicionantes
- Análisis de laboratorio
- Documentos
- Plazos
- Comunicaciones
Jurídico
- Procesos
- Resoluciones
- Documentos
- Jurisprudencia
- Plazos
- Historial
Ingeniería consultora
- Contratos
- Propuestas
- Proyectos
- Alcances
- Horas
- Conocimiento técnico
Los datos existen. Lo que falta es reunirlos de forma que alguien pueda usarlos.
02
Todo el mundo quiere la respuesta que pueden dar los datos.
Poca gente quiere pararse a alimentarlos.
Por eso buena parte de nuestro trabajo ocurre antes de cualquier análisis: facilitar la captura. Menos hojas de cálculo. Menos teclear lo mismo una y otra vez. Menos gente copiando información de un sitio a otro.
- Voz
- Documentos
- Correos
- Sistemas
- Imágenes
- Sensores
- Operación
Siempre que se pueda, el dato debe nacer del propio trabajo. No de un trabajo extra solo para producir datos.
03
Conversar con el negocio.
Con los datos y el conocimiento organizados, preguntar vuelve a ser sencillo.
Preguntas con tus palabras. La respuesta llega con tus palabras.
- ¿Cuánto gané de verdad el mes pasado?
- ¿Por qué bajó mi margen?
- ¿Qué productos no se mueven?
- ¿Qué contratos anteriores se parecen a esta oportunidad?
- ¿Qué condicionantes vencen en los próximos 60 días?
- ¿En qué obras la productividad está por debajo de lo previsto?
- ¿Qué ha cambiado en el comportamiento de mis clientes?
04
Del Analista de Datos 1.0 al Profesional de Datos 2.0.
El papel no ha desaparecido. Ha cambiado de sitio.
Analista de Datos 1.0
Gran parte del tiempo se iba en llegar a la información:
- preparar datos
- corregir hojas de cálculo
- escribir consultas
- actualizar dashboards
- montar gráficos
- repetir tareas operativas
Profesional de Datos 2.0
La tecnología absorbe parte de ese trabajo. El tiempo que queda va a lo que siempre importó:
- entender el negocio
- formular buenas preguntas
- interpretar evidencias
- encontrar oportunidades
- apoyar decisiones
No se trata de sustituir a nadie. Se trata de devolver a las personas el trabajo que exige pensar.
05
No empezamos preguntando qué dashboard quieres.
Empezamos preguntando qué problema necesitas entender o resolver.
- 01¿Qué ocurre en la operación?
- 02¿Qué señales existen?
- 03¿Qué datos se producen ya?
- 04¿Cuáles faltan por capturar?
- 05¿Quién puede acceder a cada información?
- 06¿Qué decisiones hay que tomar?
- 07¿Qué se puede automatizar?
- 08¿Qué debe seguir siendo una decisión humana?
La tecnología viene después del problema. Nunca antes.
06
Lo que construimos.
No es un catálogo. Son capacidades que una organización pasa a tener.
Inteligencia para la Gestión
Ingresos, costes, márgenes, operación, clientes, productividad y objetivos. Con la posibilidad de preguntar en lenguaje corriente.
Atención y Relación con el Cliente
Sistemas que atienden, orientan, reservan y recuperan oportunidades. Esperando al cliente o yendo a buscarlo.
Conocimiento Corporativo
Documentos, contratos, propuestas, normas e historiales que hoy están dispersos, convertidos en información que se encuentra.
Monitorización y Previsión
Patrones, anomalías, tendencias, riesgos y oportunidades detectados antes de convertirse en sorpresa.
Captura Inteligente de Datos
Recogida integrada en el propio proceso, para que nadie tenga que parar de trabajar para registrar el trabajo.
A veces el resultado es un panel. A veces es una automatización, un modelo estadístico, un sistema, un informe o un agente de WhatsApp. El formato es consecuencia. Lo que importa es la capacidad de comprender, decidir y actuar.
07Tecnología
Lo que hay detrás.
Para quien le gusta saber cómo se llaman las cosas.
No necesitas entender nada de esto para trabajar con GSA. Pero, si quieres, aquí tienes el vocabulario, en lenguaje claro.
No publicamos la arquitectura de los proyectos. Cada cliente tiene la suya, diseñada para su problema.
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01
Bases de datos
La memoria organizada de la empresa.
Ventas, stock, contratos y horas dejan de vivir en hojas de cálculo sueltas y pasan a tener dirección fija, historial y reglas. Sin eso, cualquier IA solo adivina.
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02
APIs Application Programming Interfaces
Los sistemas hablando entre sí.
ERP, CRM, hojas de cálculo, WhatsApp y bases de datos intercambian información solos, sin nadie copiando y pegando. Es por donde llega el dato y por donde la decisión vuelve a la operación.
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03
Embeddings
Búsqueda por significado, no por palabra.
Los textos se convierten en coordenadas de sentido. Así, buscar “retraso en la obra” también encuentra “cronograma desbordado” y “entrega fuera de plazo”.
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04
RAG Retrieval-Augmented Generation
La IA consulta antes de responder.
En lugar de responder de memoria, la IA busca en tus documentos y datos, lee el fragmento correcto y responde mostrando de dónde lo sacó. Menos invención, más evidencia.
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05
IA contextualizada
Una IA que conoce tu negocio.
Sabe qué significa “pedido” para ti, quién puede ver qué y qué números cuentan. Cuando hace falta, funciona dentro de la propia empresa y los datos no salen de casa.
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06
MCP Model Context Protocol
El enchufe universal de la IA.
Un estándar abierto que conecta la IA con las herramientas y los datos de la empresa de forma controlada. Define qué puede consultar y qué puede hacer. Y nada más allá de eso.
-
07
Agentes de IA
IA que ejecuta, con límites.
Atienden, agendan, revisan, avisan y preparan. Siempre con reglas claras, registro de lo que hicieron y una persona cerca en las decisiones que importan.
- Decisión humana
Las siglas cambian cada año. El criterio no: primero el problema, después la tecnología.
08Aplicaciones
Dónde aplicamos nuestro enfoque.
El razonamiento es el mismo. Las señales cambian de un sector a otro.
Restaurantes, ocio y pistas deportivas
Reservas, stock, compras, precios, promociones, relación con el cliente, ocupación y gestión.
Clínicas médicas y dentales
Atención, agenda, relación con el paciente, operación y conocimiento institucional, con el cuidado que exigen los datos sensibles.
Ingeniería y construcción
Presupuestado frente a ejecutado, productividad, mediciones, compras, planificación y registros de obra.
Medio ambiente y minería
Condicionantes, plazos, documentos, análisis de laboratorio, límites, informes y conocimiento normativo.
Ingeniería consultora
Contratos, propuestas, alcances, historiales y recuperación del conocimiento técnico de la empresa.
Jurídico
Organización documental, investigación, jurisprudencia y análisis cuantitativo de historiales.
Comercio y supermercados
Ventas, stock, margen, roturas de stock, promociones, comportamiento de compra y previsión de demanda.
Facilities y servicios externalizados
Contratos, equipos, jornadas, productividad, formación, licitaciones y operación.
Startups
Una operación orientada por datos desde el primer día, y no remendada después.
Sectores en los que aplicamos el método. No significa que exista un producto listo para cada uno.
09Clientes
Clientes atendidos por GSA
Sectores distintos, el mismo punto de partida: un problema real y datos dispersos por la operación.
10
El principio es el mismo. La escala, no.
GSA ajusta la dosis al tamaño del problema. Ni más, ni menos.
11GSA Lab
Donde investigamos lo que los datos podrán hacer mañana.
Investigación aplicada y experimentos. Algunos se convierten en método. Otros, en aprendizaje.
- 01Visión artificial
- 02Datos de cámaras y sensores
- 03Inteligencia territorial
- 04Nuevas interfaces entre personas e IA
- 05IA aplicada a la ingeniería
- 06Modelización y simulación
- 07Captura automática
- 08Agentes especializados
- 09Modelos locales
- 10Nuevas formas de conversar con los datos
Lo que está en el Lab es un experimento, no un producto.
12Educación
Aprender a pensar Data-Driven.
Las herramientas se aprenden con un tutorial. Lo difícil es el razonamiento: qué pregunta hacer, qué dato mirar, cuándo fiarse del número y cuándo desconfiar de él.
Cursos, artículos y vídeos en preparación.
- Restaurantes orientados por datos
- Construcción orientada por datos
- Gestión basada en evidencias
- IA aplicada a los negocios
- Startups Data-Driven
- Profesional de Datos 2.0
- Captura inteligente de datos
- Casos de estudio y experiencias reales
13Observatory
GSA Data & AI Observatory
Datos públicos sobre el mercado, producidos por nosotros.
Si defendemos decidir con evidencias, también tenemos que producirlas.
Primer proyecto
El mercado profesional de Datos e IA en Brasil.
Salarios, mediana y cuartiles
Rangos por nivel: Junior, Intermedio y Senior
Distribución por estado
Funciones y puestos emergentes
Competencias que piden las ofertas
Tecnologías mencionadas
Evolución en el tiempo
En construcción. No se publicará ninguna cifra hasta que exista una base real y verificable.
14Biblioteca
Conocimiento abierto de Cultura Data-Driven y GSA.
De la información dispersa a la inteligencia organizacional
En preparación10 preguntas para saber si tu empresa usa de verdad los datos que ya tiene
En preparaciónCuando los materiales estén disponibles, solo pediremos lo necesario para enviarlos y seguir en contacto. Recogemos datos porque hay una finalidad, no porque sea posible.
15Sobre GSA
La ingeniería me enseñó a observar sistemas reales.
Los datos me enseñaron a medirlos.
La IA amplió nuestra capacidad de interpretarlos y actuar sobre ellos.
Consultor y Estratega de Datos e IA
Data & AI Strategy Consultant
Ingeniero civil que pasó a los datos sin dejar la obra atrás. GSA nació en ese cruce entre operación, negocio, datos e IA.
Toda organización produce señales.Algunas desaparecen.Otras se convierten en datos.Pocas llegan a transformarse en mejores decisiones.
Ese es el camino en el que trabaja GSA.
16Contacto
¿Hablamos de un problema?
No hace falta llegar con una solución hecha. Puedes empezar por el problema, por los datos que tienes o simplemente por una pregunta.
Tengo un problema que tiene que ver con datos Hablar sobre un problema