Pedro Galván

¡El Call for Proposals de KCD Guadalajara 2026 ya está abierto!

Fernando — Tue, 02 Dec 2025 17:32:22 +0000

¡El Call for Proposals de KCD Guadalajara 2026 ya está abierto!

Fernando Tue, 12/02/2025 - 11:32

¿Tienes una historia, innovación o experiencia en el mundo Cloud Native que quieras compartir?
Esta es tu oportunidad de formar parte del escenario en Kubernetes Community Days Guadalajara 2026, uno de los eventos más importantes de la comunidad tecnológica en Latinoamérica.

Buscamos charlas de profesionales, estudiantes y entusiastas que quieran inspirar, enseñar y conectar con la comunidad.

Temas sugeridos:
☁️ Kubernetes & Cloud Native
⚙️ Platform Engineering
💾 Data Processing & Storage
📢 Open Source Contribution
🚀 Emerging Tech y más

📅 El evento se realizará el 28 de febrero de 2026
📍 Guadalajara, Jalisco

📩 Envía tu propuesta a través de Sessionize:
👉 https://sessionize.com/kcd-guadalajara-2026/

Forma parte de la conversación que impulsa el futuro de Cloud Native en México.

Pedro Galván

3 razones por las que tu empresa debe evaluarse en Best Place To Code 2026

Fernando — Thu, 06 Nov 2025 01:18:30 +0000

3 razones por las que tu empresa debe evaluarse en Best Place To Code 2026

Fernando Wed, 11/05/2025 - 19:18

En un mercado cada vez más competitivo, donde el talento tecnológico escasea y los costos de rotación se disparan, diferenciarte como una empresa que ofrece excelentes condiciones laborales ya no es un lujo: es una necesidad estratégica.

Estamos en una época cuando la rotación de personal comienza a elevarse. Por ello, a pocas semanas de cerrar el año, la evaluación de Best Place To Code (BP2C) representa una oportunidad única para medir, mejorar y posicionar tu cultura tecnológica antes del 2026.

1. La evaluación no solo mide, transforma

A diferencia de encuestas genéricas de clima laboral, BP2C ofrece una evaluación especializada para empresas tecnológicas y áreas de software. Evalúa cinco dimensiones clave:

Compensación
Diversidad y equidad
Desarrollo profesional
Cultura organizacional
Infraestructura

Cada dimensión se traduce en insights accionables que ayudan a los líderes de RH y CTOs a identificar áreas de mejora concretas y desarrollar estrategias de retención más efectivas.

2. El timing importa: cerrar el año con diagnóstico, abrir 2026 con estrategia

Las empresas que realizan la evaluación antes del 31 de diciembre obtienen una ventaja táctica: comienzan el año con un diagnóstico claro y validado sobre la experiencia de sus equipos tech.

Eso les permite:

Diseñar planes de mejora con base en datos reales.
Comunicar resultados internos y reforzar la confianza del talento.
Entrar al ranking 2026 con mejor preparación y mayor visibilidad.

3. Posicionamiento y marca empleadora: el nuevo imán de talento

El distintivo Best Place To Code es más que una acreditación: es un sello de confianza para el talento tech.

Las empresas acreditadas son destacadas ante una comunidad que valora la cultura, el respeto y las oportunidades reales de desarrollo.

Además, el reconocimiento ofrece beneficios tangibles:

Mayor visibilidad ante desarrolladores en Latinoamérica.
Participación en campañas y contenidos oficiales de Software Guru.
Acceso preferencial a eventos, becas y alianzas estratégicas.

Evaluar tu empresa con Best Place To Code antes de fin de año te permite empezar 2026 con ventaja: con datos, estrategia y posicionamiento en la comunidad tech.

No es solo una evaluación, es el inicio de una cultura más fuerte, más humana y más competitiva.

Realiza tu evaluación antes del 31 de diciembre y únete al movimiento que está redefiniendo cómo se trabaja en tecnología.

👉 Agenda una llamada para conocer más y acceder a la evaluación

Pedro Galván

Nuevo estudio revela el impacto de la IA en el mercado laboral de Latinoamérica y en México

Fernando — Wed, 05 Nov 2025 19:15:02 +0000

Nuevo estudio revela el impacto de la IA en el mercado laboral de Latinoamérica y en México

Fernando Wed, 11/05/2025 - 13:15

¿Cómo está impactando la Inteligencia Artificial en el mercado laboral tecnológico en Latinoamérica? ¿De qué forma han cambiado los empleos tras la explosión de aplicaciones y casos de uso basados en esta tecnología? ¿El rol de Vibe Coder existe, o es solo un meme? ¿Le está quitando trabajo a alguien la IA? ¿Qué está pasando con los salarios?

Para responder estas preguntas, Get on Board, la plataforma de empleos en tecnología líder en Latinoamérica, con más de 3.5 millones de postulaciones enviadas, anuncia el lanzamiento del reporte “Impact of AI 2025”.

El reporte es el primer estudio a gran escala del impacto de la Inteligencia Artificial en los empleos de Latinoamérica en los dos últimos años, con datos que se extienden hasta el tercer trimestre de 2025.

“Es difícil observar qué tanto de lo que pasa en Latinoamérica con la Inteligencia Artificial son ecos de noticias de Silicon Valley y cuánto es cambio real sucediendo aquí mismo. Nuestro objetivo con este reporte es aportar claridad y datos frescos para entender dónde sí hay acción y dónde es solo humo”, comentó Sergio Nouvel, Co-Fundador y CEO de Get on Board.

El universo de datos observados en el estudio viene de la intensa actividad de Get on Board como plataforma de reclutamiento, sumando más de 15,000 empleos publicados, 2 millones de postulaciones enviadas y un millón de profesionales activos en más de 10 países de la región, entre 2023 y 2025. Esto lo vuelve un reporte único en la frescura de sus datos y en la profundidad de sus hallazgos.

“Uno de los primeros lugares donde puedes notar los cambios que suceden en tecnología es en los empleos que generan las startups. Tenemos una vitrina privilegiada para observar eso en tiempo real”, complementó Nouvel.

“Impact of AI de Get on Board” concluye que en Latinoamérica no está reemplazando empleos, pero sí los está transformando aceleradamente: quienes no adapten sus habilidades quedarán fuera del mercado y muy detrás de lo que están necesitando las startups.

“Los anuncios de empleo que piden manejo de herramientas IA están creciendo fuerte también en roles operativos no técnicos como Ventas, Marketing o Soporte. Prototipar con Lovable, automatizar e integrar con n8n o Make, usar LLMs, generadores de imágenes o note takers ya no es opcional: son exigencias del presente, y la tendencia indica que seguirán en alza”, comenta Macarena Larraín, Head of Product en Get on Board. “A nivel global no hay menos anuncios de empleo; se siguen contratando roles tech, pero sus funciones están cambiando”.

Hallazgos destacados del reporte

México acelera y se pone al centro de la región en IA en empleos de startups: el 14% de los empleos mencionan Inteligencia Artificial, creció un 150% en 2 años.
La mención de IA se dispara más de 50% entre 2024 y 2025 en categorías de empleo como Marketing o Ventas.
Menciones de LLMs se disparan un 400% respecto al 2023, pero siguen siendo una minoría. México es el país que menciona más herramientas IA en sus empleos (5% de los empleos que mencionan IA hacen referencia a alguna herramienta nativa de AI).
El rol de AI Engineer experto está en alta demanda: puede llegar a ganar más de 7,000 USD al mes en Latinoamérica y no hay candidatos suficientes.
Roles de Programación con Inteligencia Artificial suben 200% respecto al 2024 en categoría Senior.
En México, la mayoría de los candidatos aplicando a posiciones IA son semi-senior (34%) y senior (30%)
La categoría de Diseño/UX está en problemas, excepto seniors: baja la demanda en general, pero para seniors sube la demanda en roles de UX que tengan IA.
Solo un 6% de los postulantes a cargos de Diseño con IA están calificados para el puesto , lo que refleja la urgencia de reskilling en la región.
En Latinoamérica, el rol de Ingeniería en Machine Learning (dedicada a entrenar modelos) le cede terreno a Ingeniería en IA (dedicada a operar modelos existentes).
Solo un 16% de candidatos en Machine Learning cumplen con las calificaciones mínimas para el puesto.
Salvo algunos casos anecdóticos, el rol de “Vibe Coder” no existe realmente en Latinoamérica. Las empresas siguen requiriendo habilidades técnicas reales para amplificar las posibilidades que trae la IA.
La brecha de género en empleos de IA de México es de las más altas de la región (solo 27% de los candidatos son mujeres, por debajo del promedio regional de 29%).

El reporte completo está públicamente disponible en getonbrd.com/impact-of-ai, incluye análisis de datos en profundidad y gráficas.

Get on Board además, lanzará una versión premium del reporte que ofrecerá un estudio profundo desagregado por país, tamaño de empresa e industria, dirigido a áreas de Compensaciones y Beneficios, instituciones educativas y creadores de políticas públicas. Dicho reporte podrá ser solicitado también en getonbrd.com/impact-of-ai.

Consultas de prensa y contacto: info@getonbrd.com

Pedro Galván

Data Day 2025 – Diez años de datos, ideas y comunidad

Fernando — Wed, 29 Oct 2025 21:10:00 +0000

Data Day 2025 – Diez años de datos, ideas y comunidad

Fernando Wed, 10/29/2025 - 15:10

Este año se llevó a cabo Data Day 2025 en la Escuela de Gobierno y Transformación Pública del Tec de Monterrey, esta edición marcó los 10 años del evento y fue una experiencia que capturó exactamente lo que significa trabajar con datos hoy: una mezcla de innovación, propósito y comunidad.

En los pasillos se respiraba entusiasmo: gente reencontrándose a través de las diferentes ediciones, nuevos profesionales haciendo conexiones y speakers compartiendo no solo resultados, sino también los tropiezos y aprendizajes detrás de cada proyecto.

Uno de los aspectos que más resaltó fue la diversidad de temas: desde casos reales de IA generativa aplicada en negocios, manufactura y servicios financieros, hasta talleres prácticos de Agentes de IA, MLOps y feature stores. Todo dentro de un marco transformador con un enfoque objetivo: compartir experiencias reales entre quienes construyen día a día soluciones con datos, priorizando industrias como TI, Retail, Finanzas, Política Pública y Salud.

Las charlas sobre impacto social y climático fueron particularmente inspiradoras. Escuchar cómo los datos están ayudando a diseñar políticas públicas más sostenibles o a mejorar la atención médica en México te hace ver que esta disciplina va mucho más allá de la técnica: se trata de tomar mejores decisiones para todos.

Y como si eso fuera poco, el ambiente fuera de las salas fue igual de valioso. Cada pausa de café se convertía en una oportunidad para conocer a alguien que enfrenta los mismos retos en su empresa.

Más allá de los talleres, el panel y las conferencias, lo que realmente hace especial a Data Day es su comunidad. En 10 años ha pasado de ser un evento pequeño a convertirse en un punto de encuentro para los profesionales de datos más apasionados del país, y eso se nota en cada conversación, cada pregunta, cada aplauso.

Sin duda, Data Day es el evento sobre ciencia de datos e inteligencia artificial que muestra cómo están transformando radicalmente industrias y modelos de negocio.

Al término de Data Day 2025 los asistentes pudieron salir con la cabeza llena de ideas, una lista de nuevos contactos y, sobre todo, con la sensación de que estamos viviendo un momento increíble para los datos en México. Celebramos con la camiseta conmemorativa y regalos muy originales para los speakers.

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La Ciencia de Datos e Inteligencia Artificial ya no son un plus tecnológico, sino un “core business driver”, así se ha ido posicionando durante estos 10 años, en Data Day continuaremos revisando los cambios venideros para seguir compartiéndolos en comunidad.

Pedro Galván

¿Estás Usando la IA Correctamente? El Secreto para un Business Plan Infalible

Fernando — Wed, 08 Oct 2025 19:28:41 +0000

¿Estás Usando la IA Correctamente? El Secreto para un Business Plan Infalible

Fernando Wed, 10/08/2025 - 13:28

En el dinámico panorama empresarial actual, la creación y validación de modelos de negocio es una piedra angular para el éxito. Este artículo profundiza en la intersección de la metodología tradicional y las innovaciones impulsadas por la Inteligencia Artificial (IA) generativa, explorando cómo estas se complementan y difieren en la construcción de planes y modelos de negocio robustos.

La Esencia del Entendimiento: El Enfoque Artesanal

La concepción de un modelo de negocio, a menudo plasmada en herramientas como el Business Model Canvas o un plan de negocio detallado, va más allá de la mera recopilación de datos. Es un ejercicio de comprensión profunda, una inmersión en la operativa y la estrategia de la empresa. La analogía de un doctor que prescribe ejercicio resuena aquí: la actividad en sí misma, como el desarrollo de un Business Plan o un Business Model, no se realiza solo por cumplir un requisito, sino por el proceso inherente de apropiación del conocimiento.

Este proceso artesanal implica la interacción directa con los actores clave de la organización. A través de entrevistas con gerentes y el acompañamiento en las actividades operativas, se logra una visión holística. Cada componente del negocio, desde los clientes y canales hasta las relaciones y flujos de ingresos, pasando por los recursos clave, actividades y socios, se identifica y se interconecta. Esta aproximación permite a los profesionales desarrollar un "modelo de datos" mental o explícito, ligando cada elemento y comprendiendo cómo las compras de la empresa se transforman en ventas, una cadena de valor compleja que no es trivial de desentrañar.

Un ejemplo claro de este enfoque es la utilización de metodologías como el Business Model Canvas, que, si bien estructurado, requiere que el experto llene cada casilla con información obtenida directamente del contexto empresarial. La comprensión emerge de la exploración de las relaciones entre estos conceptos, formando un panorama completo de cómo la magia de las operaciones se traduce en resultados.

La Promesa de la Automatización: IA Generativa en la Modelación de Negocios

En contraste con el enfoque artesanal, las herramientas de IA generativa, como la plataforma "Visy" mencionada, ofrecen una propuesta tentadora: la automatización de la creación de secciones y frases para un plan de negocio. Estas herramientas, basadas en la capacidad de la IA para generar texto coherente y contextualmente relevante a partir de palabras clave, pueden acelerar significativamente las etapas iniciales del proceso.

Al ingresar términos como "ice cream," "instant messaging," "delivery," y "parking lot delivery," la IA puede rápidamente construir una propuesta de valor, sugerir nombres para el proyecto y realizar un análisis de mercado inicial. Este análisis es particularmente potente, ya que la IA puede integrar información de una vasta base de datos de empresas modelo, identificando competidores y tendencias relevantes. La capacidad de la IA para "aprender" de sitios web de empresas específicas y fusionar esta información es un testimonio de su utilidad en la inteligencia competitiva y corporativa.

Sin embargo, la eficacia de la IA generativa presenta matices. Si bien sobresale en la redacción y la estructuración de documentos, su contribución se enfoca principalmente en la generación de contenido textual. En muchas secciones críticas del plan de negocio, la IA se limita a proporcionar plantillas o preguntas que el usuario debe responder manualmente. Esto subraya un punto crucial: la IA puede ser un excelente asistente para la redacción y la investigación inicial, reduciendo el tiempo de generación de documentos hasta en un 80% en algunos casos, pero no reemplaza la necesidad de validación y la profunda comprensión humana.

Más Allá del Texto: La Simulación como Prueba de Entendimiento

El verdadero entendimiento de un negocio se revela cuando se va más allá del texto y se entra en el reino de la simulación. Un simulador de negocio, aunque pueda parecer un paso adicional, es la máxima expresión de haber comprendido a la perfección cómo funciona una empresa. No es suficiente con "contar" lo que hará cada pieza; es necesario "programar" que cada pieza lo haga.

Las simulaciones ofrecen ventajas invaluables:

Prevención de Ensambles Complejos: Permite identificar y resolver problemas potenciales que surgen de la interconexión de componentes, como el desafío de entregar helado a domicilio sin que se derrita o la necesidad de infraestructura de refrigeración en diferentes puntos de la cadena de valor.
Visión Holística del Negocio: Obliga a considerar la empresa en su totalidad, revelando cuellos de botella o consecuencias inesperadas de un éxito aparente. Un aumento masivo en las ventas de boletos de avión, por ejemplo, podría desbordar la capacidad operativa y generar insatisfacción del cliente.
Validación de Costos: Permiten evaluar si el éxito de una campaña o proyecto justifica la inversión en la plataforma y los recursos involucrados, previniendo situaciones donde un éxito en métricas de marketing no se traduce en rentabilidad.

Desarrollar un prototipo o una simulación es un ejercicio que fomenta la capacidad de formar analogías y trasladar el conocimiento a escenarios operativos reales. Aunque la IA generativa puede comparar negocios con base en características similares, la comprensión profunda que permite la simulación sigue siendo un dominio predominantemente humano.

Sinergia para la Excelencia

La comparación entre la modelación de negocios artesanal y la automatizada no es una cuestión de exclusividad, sino de sinergia. La IA generativa, con su capacidad para acelerar la creación de texto y la inteligencia de mercado, es una herramienta poderosa para las fases iniciales. Sin embargo, el entendimiento profundo, la validación crítica y la prueba de fuego de la simulación siguen siendo tareas que exigen la intervención y la experiencia humana.

En última instancia, el objetivo es generar no solo documentos bien redactados, sino modelos de negocio que reflejen una comprensión total y permitan anticipar desafíos y oportunidades. La combinación de la eficiencia de la IA con la profundidad del análisis humano, culminando en la prueba rigurosa de la simulación, es el camino más prometedor hacia la excelencia en la modelación de negocios.

Si quieres aprender más de casos de uso de ciencia de datos e IA, no te pierdas el próximo Data Day y mira el video completo de esta charla:

Pedro Galván

Guía de Pricing con IA: Cómo Evitar Errores Millonarios en Bienes de Consumo Masivo

Fernando — Wed, 08 Oct 2025 18:42:13 +0000

Guía de Pricing con IA: Cómo Evitar Errores Millonarios en Bienes de Consumo Masivo

Fernando Wed, 10/08/2025 - 12:42

En el dinámico sector de los bienes de consumo masivo (FMCG) y el retail, la toma de decisiones estratégicas es un pilar fundamental para la rentabilidad y la competitividad. Si bien la pasión a menudo se inclina hacia la inteligencia artificial generativa, los chatbots o los mercados financieros, esta es una invitación a reconsiderar la intrínseca complejidad y el potencial del sector FMCG cuando se aborda desde una óptica analítica. A menudo subestimado, este ámbito revela una fascinante intersección de la economía, el comportamiento del consumidor y la ciencia de datos, que captura el interés de directivos, científicos de datos y analistas por igual.

Entendiendo los Bienes de Consumo Masivo

Para contextualizar, un bien de consumo masivo se define por tres características clave: bajo costo, alta distribución y alta frecuencia de compra. Productos omnipresentes en supermercados y tiendas de conveniencia, como enlatados, bebidas embotelladas y lácteos, ejemplifican esta categoría. Sin embargo, esta masividad conlleva una competencia feroz. El mercado de FMCG está maduro, lo que significa que el crecimiento se logra a menudo a expensas de los competidores, en una verdadera "guerra de trincheras". Esta presión competitiva es la que impulsa la necesidad de herramientas matemáticas y de Machine Learning para afinar las decisiones estratégicas.

Uno de los principales desafíos para los actores de este sector radica en la ingente cantidad de datos que generan. Millones de tickets de compra, miles de productos y una vasta base de clientes constituyen un tesoro de información que, frecuentemente, permanece subutilizado. El objetivo es discernir cómo transformar esta "brutal cantidad de datos" en información procesable para impulsar la rentabilidad.

Las Variables Clave de la Rentabilidad

La rentabilidad en el sector FMCG depende de múltiples factores, si bien algunos resultan más desafiantes de manipular que otros:

Diferenciadores de Producto: En un mercado donde los competidores venden productos idénticos o muy similares bajo la misma marca y a precios equiparables, la diferenciación se vuelve una tarea ardua.
Presencia y Distribución: La ubicuidad es crucial, pero la expansión física es costosa y no siempre sostenible, limitando su efectividad como variable principal.
Catálogo de Productos: Un catálogo extenso no siempre se traduce en una ventaja. La percepción de una tienda "cara" o la preferencia del consumidor por un stock más curado pueden influir negativamente.

Paradójicamente, la variable más intuitiva y, a menudo, trivializada, es el precio. Es fácil caer en la trampa de buscar el precio más bajo, pero esto puede comprometer gravemente la rentabilidad, llevando incluso a la quiebra. El verdadero arte reside en identificar el precio óptimo, que maximice las ganancias sin caer en una guerra de precios insostenible.

Elasticidad del Precio y el Fenómeno Giffen

La ley fundamental de precios establece que, en general, al bajar el precio de un producto, las ventas aumentan, y viceversa. Sin embargo, existen excepciones fascinantes, como los "productos Giffen". Este fenómeno, raramente observado en FMCG pero ilustrativo, describe productos donde el aumento de precio paradójicamente incrementa la demanda. Los bienes de lujo, como los automóviles deportivos de alta gama, son ejemplos clásicos donde el precio en sí mismo es un diferenciador de estatus.

Para comprender la sensibilidad al precio de los artículos, se utilizan gráficos de elasticidad de precios. Un producto "elástico" como el papel higiénico experimenta un aumento dramático en ventas con pequeños descuentos, vaciando los estantes. Otros, como ciertos lácteos, son "inelásticos"; grandes descuentos no alteran significativamente su demanda habitual. Analizar esta elasticidad en el universo de productos permite identificar cuáles son susceptibles a promociones y cuáles podrían incluso soportar un incremento de precio.

Más Allá de la Bidimensionalidad: Un Enfoque Multidimensional del Precio

La realidad del precio es mucho más compleja que una simple relación bidimensional de precio y ventas. Un análisis integral debe considerar:

Precios de la Competencia: Las estrategias de precios de los competidores pueden invalidar rápidamente cualquier análisis interno.
Canibalización de Productos: Una oferta agresiva en un producto puede desviar ventas de otros productos similares dentro del mismo catálogo, afectando la rentabilidad global. Es crucial evaluar el impacto neto en todas las variantes de un producto.
Aspectos Económicos y Temporales: Los patrones de compra están intrínsecamente ligados a ciclos económicos (quincenas, aguinaldos) y eventos específicos (días festivos, puentes, pagos de ayudas gubernamentales). La integración de estas variables transforma el análisis en un problema multidimensional que requiere herramientas avanzadas, como derivadas parciales, para identificar el punto óptimo de precio en un contexto específico.

Market Basket Analysis: Descubriendo Patrones de Compra

Una herramienta de Machine Learning fundamental en este contexto es el Market Basket Analysis (Análisis de Cesta de Mercado). Aunque es un algoritmo clásico, su utilidad para el análisis de productos y la toma de decisiones estratégicas de precios sigue siendo incuestionable. Su función principal es identificar patrones de compra entre los clientes, revelando cómo se relacionan los diferentes productos en sus cestas de compra.

Las métricas clave del Market Basket Analysis son:

Support (Soporte): Mide la frecuencia con la que un producto o conjunto de productos aparece en todos los tickets de compra, identificando los artículos más populares.
Confidence (Confianza) y Lift (Elevación): Aunque conceptualmente distintos, ambos buscan entender la relación entre dos productos. Utilizando estadística bayesiana, determinan la probabilidad de que un artículo se compre dado que otro ya ha sido adquirido. Un ejemplo clásico es la relación entre el pan para hamburguesas y la carne de hamburguesa.

Casos de Uso Concretos del Market Basket Analysis

El Market Basket Analysis ofrece aplicaciones prácticas valiosas:

Acomodo en Tiendas (Layout Optimization): Estudios, especialmente en mercados asiáticos, demuestran cómo el análisis de cestas de compra permite optimizar la disposición de los productos. Por ejemplo, si los clientes que compran bebidas isotónicas también compran refrescos de cola, pero no agua o té, se pueden colocar estos productos cercanos para maximizar las ventas, y los no relacionados, más alejados. Esto crea una tienda "estratégicamente acomodada".
Cross-Selling (Venta Cruzada): Este es quizás el uso más potente. El Market Basket Analysis ayuda a identificar "artículos ancla" que, cuando se compran, actúan como un efecto dominó, impulsando la compra de otros productos complementarios: ¿es el pan de hamburguesas el ancla que lleva a comprar carne, kétchup y complementos, o es una cerveza en oferta la que dispara la idea de unas hamburguesas y, por ende, la adquisición de una "canasta" completa de productos? Identificar el ancla permite aplicar descuentos estratégicos en un solo producto de alta elasticidad, cuantificando la ganancia total esperada de las ventas cruzadas resultantes. Este análisis trasciende la bidireccionalidad, revelando relaciones asimétricas donde un producto "jala" la compra de otros, pero no al revés (ej: un soporte de TV no motiva la compra de un televisor).

Recursos Técnicos Necesarios

La implementación de estas técnicas requiere una infraestructura de datos robusta:

Datos Estructurados y de Calidad: La base de cualquier análisis predictivo es la disponibilidad de datos limpios, organizados y de alta calidad. Lamentablemente, no todos los competidores en el mercado FMCG tienen sus datos en óptimas condiciones.
Procesamiento Computacionalmente Intensivo: Analizar millones de tickets y cientos de miles de productos para identificar patrones es una tarea que consume significativos recursos computacionales y tiempo. La inversión en clusters en la nube es a menudo la solución más eficiente para manejar esta escala de procesamiento.

La Precisión de un Cirujano en el Retail

La enseñanza fundamental es la necesidad de una convergencia entre las áreas de negocio y la ciencia de datos. Aunque la experiencia empírica de un experto en retail pueda predecir que un descuento en papel higiénico aumentará las ventas, o que la cebolla y el tomate se compran juntos, el Machine Learning ofrece la precisión de un cirujano.

El objetivo no es reemplazar la intuición, sino potenciarla con datos. Se trata de poder informar al área de negocios con una granularidad sin precedentes: "Estos son tus productos más elásticos. Si reduces el precio de este conjunto de productos en X porcentaje, obtendrás una Y probabilidad de mayor venta y una ganancia Z identificable por ventas cruzadas". Esta capacidad de cuantificación es vital en un universo de miles de productos y en la identificación de "canastas" de productos más complejas que la simple relación uno a uno.

Además, el Market Basket Analysis y otras técnicas no se limitan al retail. Sus aplicaciones se extienden a productos financieros, vuelos, hoteles y muchas otras industrias, demostrando su versatilidad analítica.

La inversión en ciencia de datos, tanto en tiempo como en recursos económicos, es crucial. No se busca una ecuación estática; la dinámica del mercado es constante y exige adaptabilidad. Los científicos de datos, analistas y líderes empresariales deben estar preparados para la complejidad creciente y la evolución continua de estas herramientas.

La comunidad debe profundizar en estos temas, que van desde el forecasting y el trading automático hasta el desarrollo de modelos matemáticos complejos para sistemas de recomendación, subrayando su pasión por la aplicación de la ciencia de datos para optimizar decisiones en el mundo real. La verdadera ventaja competitiva reside en la capacidad de traducir la vastedad de los datos en inteligencia de negocio accionable y precisa.

Si quieres aprender más de casos de uso de ciencia de datos e IA, no te pierdas el próximo Data Day y mira el video completo de esta charla:

Pedro Galván

No Pierdas Más Datos: El Secreto del Gobierno de Datos para una Transformación Digital Imparable (y que Todos Quieren)

Fernando — Wed, 08 Oct 2025 18:17:12 +0000

No Pierdas Más Datos: El Secreto del Gobierno de Datos para una Transformación Digital Imparable (y que Todos Quieren)

Fernando Wed, 10/08/2025 - 12:17

En el dinámico panorama tecnológico actual, las organizaciones se encuentran inmersas en una constante evolución, impulsada por iniciativas de inteligencia artificial, análisis de datos y modernización de infraestructuras. Sin embargo, en medio de esta transformación digital, surge una pregunta fundamental: ¿cómo asegurar que los datos, el activo más valioso de cualquier empresa, se gestionen de manera eficaz y segura? La respuesta reside en la implementación estratégica del gobierno de datos.

La Perspectiva de la Audiencia: Entendiendo el Gobierno de Datos

Una encuesta reciente, diseñada para comprender la percepción de la audiencia sobre la gobernabilidad de datos, reveló tendencias claras. La mayoría de los encuestados asocia el gobierno de datos principalmente con el control de la información, una capa de seguridad y la garantía de la calidad. Estos resultados resaltan la importancia de abordar la calidad y la seguridad de los datos como pilares fundamentales de cualquier iniciativa de gobierno. Además, emergen como factores relevantes el contexto de negocio y el acceso a la información, subrayando la necesidad de democratizar el conocimiento sobre los datos dentro de la organización.

Disparadores Clave para la Implementación de un Gobierno de Datos

La decisión de implementar un programa de gobierno de datos suele estar motivada por varios factores críticos que buscan optimizar la gestión y el aprovechamiento de la información:

Calidad de Datos como Impulsor Principal

La calidad de datos es, sin duda, uno de los principales catalizadores. Las organizaciones buscan comprender el estado actual de su información y establecer un marco que abarque la conceptualización, medición y mejora continua de la calidad de los datos.

Seguridad de la Información: Un Imperativo

En un mundo donde las amenazas cibernéticas son una constante, la seguridad de la información se posiciona como un pilar ineludible. El gobierno de datos fortalece los mecanismos de protección, asegurando la integridad, confidencialidad y disponibilidad de los activos de información.

Control en la Capa de Visualización

La necesidad de controlar los insumos que alimentan la capa analítica, los modelos de Inteligencia Artificial y otras herramientas de visualización es otro disparador crucial. Se busca garantizar que los outputs generados por estas plataformas se basen en datos fiables y correctamente gestionados.

El Retorno de Inversión (ROI) del Gobierno de Datos

Para que una iniciativa de gobierno de datos tenga éxito, es fundamental que demuestre un claro retorno de inversión (ROI). Este valor puede medirse en diferentes rangos:

Mejora de la calidad de los componentes físicos: Bases de datos, tablas y otros componentes mejoran su calidad, resultando en reportes más precisos y cruces de información coherentes.
Fortalecimiento de las capacidades en gestión de datos: La gobernanza abarca todo el ciclo de vida de la gestión de datos, desde la construcción de arquitecturas robustas hasta la alineación de soluciones tecnológicas con la estrategia de negocio.
Optimización de las operaciones diarias: Se busca mejorar la eficiencia en la operación de la gestión de datos, eliminando redundancias y optimizando procesos.
Cambio cultural: Se fomenta una cultura organizacional que valora la gestión de datos, evitando inversiones en tecnologías inadecuadas o el uso ineficiente de recursos.
Especialización de recursos: Se reduce la dependencia excesiva de áreas técnicas al democratizar el conocimiento y la responsabilidad sobre los datos, permitiendo una mayor autonomía en los roles.

Las Preguntas Clave que Resuelve el Gobierno de Datos

El gobierno de datos busca responder a una serie de interrogantes críticas para cualquier organización:

¿Qué significan los datos? Se aborda tanto el contexto técnico (qué son las bases de datos relacionales, los datos no estructurados) como el contexto de negocio, otorgando una visibilidad estratégica al activo físico. Esto se logra, en gran medida, a través de la creación de un glosario de negocios que conceptualiza los términos y los vincula con los activos informáticos, creando un mapa holístico.
¿De dónde proviene la información? Se busca identificar fuentes confiables y asegurar que los datos se originen de estrategias implementadas. Esto se logra mediante la observabilidad y la implementación de un linaje de datos, que describe de principio a fin el recorrido de la información a través de los diferentes componentes físicos.
¿Quiénes son los responsables? El gobierno de datos define matrices de responsabilidad para asignar dueños a los términos y conceptos de negocio, así como a sus homólogos técnicos. Es aquí donde el rol del Data Steward o custodio de datos se vuelve fundamental, aunque a menudo ya existe en las organizaciones sin una denominación formal.

Formalizando y Estandarizando lo Existente

Uno de los mayores desafíos del gobierno de datos es superar la resistencia interna. Muchos colaboradores perciben la iniciativa como una medida de control o una carga de trabajo adicional. Sin embargo, el objetivo es precisamente lo contrario: controlar lo que ya se tiene y escalarlo progresivamente en la organización. La clave radica en "vender" internamente la cultura organizacional, destacando cómo el gobierno de datos aumentará la visibilidad, optimizará procesos y automatizará tareas, gracias a la tecnología que lo acompaña.

La cultura colaborativa es un objetivo primordial. Al romper los silos departamentales, donde cada área gestiona su información de forma aislada, el gobierno de datos busca una visión holística que fomente la colaboración para un beneficio común: el valor para el negocio.

El Proceso de Autoevaluación y la Estrategia de Datos

La implementación exitosa del gobierno de datos comienza con una evaluación interna exhaustiva. Este assessment permite a la organización conocer su nivel de madurez en la gestión de datos, sirviendo como un punto de partida para la formulación de una estrategia de negocio alineada con las buenas prácticas. Referencias como el DAMA Data Management Body of Knowledge (DMBOK), específicamente el Data Capability Maturity Model (DCMM), son cruciales para esta autoevaluación. Es fundamental ser autocrítico para identificar las verdaderas áreas de oportunidad.

Este proceso de evaluación se adapta a las necesidades específicas de cada cliente. Por ejemplo, en un proyecto enfocado en la implementación de una arquitectura Big Data, el assessment incluyó rubros como:

Seguridad de la información: Para proteger los datos dentro del nuevo ecosistema.
Control y confiabilidad de los datos: Asegurando que los usuarios finales confíen en la información certificada.
Diseño y arquitectura de datos: Documentando la arquitectura existente, sus componentes y su distribución en la organización.
Operación analítica: Integrando las operaciones diarias con las necesidades analíticas.

De la Evaluación al Roadmap y la Estrategia Tecnológica

El resultado de este assessment es un roadmap claro que aborda las necesidades identificadas, los puntos de alto riesgo y los problemas latentes. Este plan de acción prioriza las iniciativas y establece cómo el gobierno de datos, junto con otras capas como la seguridad y la arquitectura, sostendrá las demás iniciativas tecnológicas.

La declaración de valor empresarial se convierte en una herramienta poderosa para generar hipótesis sobre el impacto de las mejoras. Por ejemplo: "Las organizaciones que implementan un catálogo de datos tienen la capacidad de tener una visibilidad mayor de la información que actualmente tienen en sus componentes físicos".

Finalmente, esta estrategia permite hablar de tecnología de manera mucho más efectiva. Las herramientas seleccionadas deben ser integrales y cubrir todos los dominios de la gestión de datos, ofreciendo capacidades de gobernabilidad, calidad (con scores y mapas de limpieza), y garantizando la entrega de información a los diferentes perfiles dentro de la organización (ejecutivos, directivos, gerentes, analistas, operadores, desarrolladores) en una sola plataforma.

En síntesis, el éxito de cualquier iniciativa tecnológica en la era digital depende de un sólido gobierno de datos. Es un viaje de autoconocimiento organizacional que, aunque exigente, promete un retorno significativo en valor, eficiencia y confianza en la información.

Si quieres aprender más de casos de uso de ciencia de datos e IA, no te pierdas el próximo Data Day y mira el video completo de esta charla:

Pedro Galván

¡Ya abrieron las evaluaciones para Best Place To Code 2026!

Fernando — Thu, 11 Sep 2025 01:21:09 +0000

¡Ya abrieron las evaluaciones para Best Place To Code 2026!

Fernando Wed, 09/10/2025 - 19:21

¿Qué tienen en común las empresas de tecnología que atraen al mejor talento, aparecen en rankings de prestigio y logran que sus equipos se sientan orgullosos de trabajar ahí? Todas han dado un paso clave: someterse a la evaluación de Best Place To Code.

Ya se ha anunciado oficialmente la apertura del periodo de evaluaciones para el Ranking Best Place To Code 2026, el reconocimiento que distingue a las empresas que ofrecen una cultura laboral excepcional para profesionales de software y tecnología.

🌟 ¿Por qué tu empresa debería evaluarse?

Acceso a insights reales: conoce la opinión de tu propio equipo sobre liderazgo, desarrollo, equidad y bienestar.
Marca empleadora atractiva: destaca en un mercado competitivo donde los profesionales tech buscan más que un buen salario.
Visibilidad en la industria: aparecer en el Ranking 2026 posiciona a tu empresa entre las mejores para trabajar en tecnología en México y Latinoamérica.

⏳ ¡Atención! Cupo limitado

El periodo de evaluaciones estará abierto del 1 de septiembre al 31 de diciembre de 2025, pero solo las empresas que se inscriban antes del cierre podrán aparecer en el ranking 2026. Y como cada año, los lugares se llenan rápido.

👉 No dejes que tu competencia aparezca y tú no.

🚀 Próximos pasos

Agenda tu cita para que puedas acceder a la evaluación y conocer todos los detalles.
Permite que tus colaboradores contesten la encuesta.
Recibe tu resultado y conoce si tu empresa puede ser acreedora dela acreditación Best Place To Code 2026.

📅 El momento es ahora. No esperes al siguiente año para posicionarte donde tu talento quiere estar: entre las mejores empresas para trabajar en tecnología.

👉 ¿Quieres conocer más de este programa y cómo formar parte? Visita el sitio de bestplacetocode.com

Pedro Galván

Cómo Convertir tu Empresa de "Carbón" a "Diamante": Lecciones Inéditas de un Director de Datos de un Unicornio.

Fernando — Thu, 11 Sep 2025 01:00:50 +0000

Cómo Convertir tu Empresa de "Carbón" a "Diamante": Lecciones Inéditas de un Director de Datos de un Unicornio.

Fernando Wed, 09/10/2025 - 19:00

En el dinámico mundo de la tecnología, la trayectoria de una empresa desde sus humildes inicios hasta convertirse en un "unicornio" es un testimonio de visión, adaptabilidad y, crucialmente, una gestión de datos estratégica. Este artículo explora las lecciones aprendidas en un viaje de cinco años, transformando una startup en un referente logístico en Latinoamérica, impulsado por la ciencia de datos y la inteligencia artificial.

La Génesis: De Startup a Crecimiento Exponencial

La aventura comenzó con la incorporación del empleado número 25, asumiendo roles que iban desde científico de datos hasta ingeniero full-stack. La misión inicial era ambiciosa: construir un sistema de seguimiento de embarques capaz de localizar cualquier traslado a nivel global, una necesidad vital en el sector logístico. En esta fase embrionaria, la filosofía de productos de datos fue fundamental. Se entendió que el éxito radicaba en desarrollar soluciones con misiones específicas, métricas de éxito claras y un enfoque ágil e iterativo.

Lección 1: Abrazar el "Fallo con Gracia" en el Desarrollo de IA

En el ámbito de la Inteligencia Artificial, donde "todos los modelos son útiles, pero algunos están mal", la inevitabilidad del fallo es una constante. La clave no es evitar el fallo, sino planificar para él, permitiendo que los modelos "fallen con gracia". Esto significa diseñar sistemas que, al encontrar sus limitaciones, no colapsen por completo, sino que redirijan las operaciones a la intervención humana o a procesos alternativos. Reconocer que no todo puede ser automatizado y aumentar las capacidades humanas en lugar de reemplazarlas fue un factor decisivo. Este enfoque permitió el lanzamiento exitoso de un producto de tracking que fue crucial para la ronda de financiación Serie A de la empresa, demostrando cómo una visión pragmática de la IA puede generar un valor tangible.

La Era del Crecimiento: Escalabilidad y DataOps

Con el crecimiento, la empresa pasó de una misión singular a múltiples productos y formas de entregar valor, potenciando al equipo de datos en constante expansión. En este contexto, el concepto de DataOps emergió como un pilar fundamental.

Lección 2: Integrar la Agilidad a través de DataOps

Inicialmente, conceptos como DataOps podían parecer modas pasajeras. Sin embargo, al profundizar en sus principios, se encontró una resonancia con la agilidad ya inherente en la filosofía de DevOps del equipo y los procesos lean para reducir el scrap y los fallos. DataOps, con su énfasis en la entrega continua de valor a través del análisis de datos, la planificación y la implementación continua, se convirtió en la base de los procesos de la empresa.

La adopción de DataOps permitió integrar productos de datos a lo largo del customer funnel, desde la adquisición hasta la retención, utilizando la IA para aumentar la conversión y mejorar la experiencia del cliente. Esto se evidenció en el desarrollo de productos como Sentinel, una herramienta crucial para las decisiones de crédito, que se benefició enormemente de la capacidad de desarrollo ágil y continuo. La segunda lección es clara: es vital escuchar y evaluar las metodologías emergentes con una mente abierta, discerniendo cuáles principios son genuinamente relevantes y pueden ser aplicados para enriquecer el propio stack tecnológico y las operaciones.

La Madurez: Sostenibilidad y Gobernanza de Datos

Con el estatus de unicornio, la empresa entró en la etapa de scaleup, donde la provisión continua de valor y un flujo ininterrumpido de datos limpios y gobernados se volvieron imperativos para construir el futuro de la compañía.

Lección 3: Gobernanza de Datos Incremental y la Comunidad como Pilar

La calidad de los datos se convirtió en un desafío universal, impulsado por la necesidad de moverse rápido y la proliferación de datos con falsos positivos. En este escenario, Data Mesh y la gobernanza de datos se revelaron como soluciones cruciales. Data Mesh, al permitir la transaccionalidad de la analítica de forma paralela, y la gobernanza, al establecer responsabilidades claras sobre los datos, procesos de generación, catalogación, descubrimiento y anotación, fueron esenciales para preparar los datos para el procesamiento automático por LLMs.

Aunque la implementación de estas filosofías puede parecer abrumadora, especialmente con la vertiginosa evolución de la IA, el enfoque debe ser iterativo. Desarrollar MVPs para la gobernanza de datos y enfocarse en los puntos de dolor más críticos del negocio (como la calidad de los datos) permite demostrar valor incrementalmente.

La tercera y quizás más importante lección es reconocer que no estamos solos en este viaje. La comunidad de profesionales de datos, los espacios de discusión y los nuevos recursos son fuentes invaluables de apoyo y nuevas ideas. Sentirse abrumado por la avalancha de nuevas tecnologías y herramientas es normal, pero al compartir experiencias y buscar soluciones colaborativas, se pueden encontrar caminos incrementales que generen resultados de negocio significativos.

Hoy, la integración del datalake con una capa semántica bien definida, aprovechando herramientas de Google, permite un consumo de información limpia y gobernada, sustentando una gobernanza sostenible en un entorno de startup en crecimiento. Estamos aprovechando los LLMs gracias a este esfuerzo de gobernanza, sabiendo que el camino es incremental y que no se puede "comer el mundo en un solo día".

Conclusión: El Futuro Impulsado por los Datos

En resumen, el viaje desde una startup hasta una scaleup unicornio se ha cimentado en tres pilares: permitir que las herramientas de IA "fallen con gracia" y aumenten las capacidades humanas, adoptar metodologías como DataOps sin cinismo, y construir una gobernanza de datos incremental apoyándose en la comunidad. La meta final es transformar las organizaciones de "carbón" a "diamantes", y en esta revolución de la Inteligencia Artificial, el profesional de datos es un actor central, no solo generando valor, sino también facilitando el autoservicio de datos y adaptándose a un panorama tecnológico en constante cambio. Este es un viaje colectivo, donde el apoyo mutuo en la comunidad es un recurso invaluable para liderar la transformación digital.

Si quieres aprender más de casos de uso de ciencia de datos e IA, no te pierdas el próximo Data Day y mira el video completo de esta charla:

Pedro Galván

Potenciando el Self-Service en el Ecosistema de Datos: Una Mirada a la IA Generativa y la Transformación de Grupo AlEn

Fernando — Thu, 11 Sep 2025 00:33:26 +0000

Potenciando el Self-Service en el Ecosistema de Datos: Una Mirada a la IA Generativa y la Transformación de Grupo AlEn

Fernando Wed, 09/10/2025 - 18:33

El panorama actual de los datos demanda agilidad y autonomía. La capacidad de las áreas de negocio para autogestionarse en el análisis y la explotación de datos es un imperativo. En este contexto, la inteligencia artificial generativa emerge como un diferenciador y habilitador clave, cerrando la brecha entre las áreas de datos y analytics y los usuarios finales.

Tradicionalmente, el desafío principal para los profesionales de datos y analytics ha sido la velocidad de entrega y la implementación de un verdadero self-service. La conversación sobre el self-service no es nueva; sin embargo, la IA generativa lo eleva a un nuevo nivel, permitiendo una unificación fluida entre el negocio y los proveedores de servicios de datos.

Abordando los Desafíos del Self-Service con IA Generativa

La implementación de la IA generativa como habilitador en el self-service de datos conlleva diversos desafíos inherentes al mercado actual:

Capacidad de Procesamiento: Garantizar que la infraestructura subyacente pueda manejar el volumen y la complejidad de los datos para ofrecer una experiencia fluida al usuario final.
Confianza y Precisión: Asegurar que los usuarios finales confíen en los datos y en la analítica generada, lo que exige alta precisión en los resultados.
Seguridad y Gobernanza: Mantener niveles robustos de seguridad y gobernanza de datos, especialmente al descentralizar el acceso y la manipulación de la información.
Velocidad (Time to Market): Reducir drásticamente el tiempo que tardan los usuarios en obtener la información que necesitan, reemplazando las solicitudes tradicionales a equipos de BI o datos por una autogestión de extremo a extremo.

Una ventaja competitiva en esta nueva era de tecnologías embrionarias es la capa semántica (semantic layer). Esta capa permite que el lenguaje natural del área de negocio sea comprendido e interpretado por el sistema, eliminando la barrera del skill técnico. En lugar de ejecutar consultas SQL directas a una base de datos, las preguntas del usuario final viajan a la capa semántica a través de una API, lo que representa un punto diferencial crucial. Además, a nivel arquitectónico, la buena práctica de diferenciar la capa física del data warehouse o data lakehouse de la capa semántica, con sus respectivos controles de seguridad, es fundamental.

Casos de Uso Transformadores con IA Generativa

Veamos tres casos de uso prácticos que ilustran el poder de la autogestión y el self-service habilitados por la IA generativa:

1. Asistencia de Self-Service: Democratizando el Acceso a los Datos

Este caso está diseñado para usuarios con poco conocimiento técnico, permitiéndoles interactuar con los datos usando lenguaje natural. La plataforma subyacente, con BigQuery y Looker de Google, facilita esta interacción. Un usuario puede simplemente escribir "top 10 productos por venta" y obtener la información de inmediato.

Lo más notable es la evolución de esta interacción. No solo se trata de escribir en un chat, sino también de interactuar a través de comandos de voz, lo que simplifica enormemente el acceso a los datos desde dispositivos móviles. La capacidad conversacional de modelos como Gemini, que actúa detrás de escena, permite flexibilidad en la formulación de preguntas. Se puede pedir un cambio de gráfico con "cambiar el gráfico de línea", "muéstralo con otro gráfico distinto que sea de línea", o simplemente "gráfico línea", sin necesidad de un lenguaje inducido. El resultado es instantáneo, adaptable y exportable, desde la visualización hasta el resumen.

2. Insight Summarization: El Analista de Datos Personalizado

Para aquellos con skill técnico pero quizás menos conocimiento del negocio, esta función actúa como un analista de datos virtual. Dentro de un dashboard (por ejemplo, en Looker con Vertex AI de Google), la herramienta genera insights automáticamente a partir de los datos que se están visualizando.

El sistema no solo presenta métricas básicas como ventas totales o beneficios, sino que realiza un deep dive en los datos, sugiriendo investigaciones sobre el rendimiento de ventas en periodos específicos o analizando la relación entre beneficio y venta. Incluso proporciona next steps y revela información no directamente visible en el dashboard. La inteligencia reside en que estos insights se actualizan dinámicamente al aplicar filtros, permitiendo un análisis detallado y comparativo de productos, vendedores o regiones.

3. Analítica Descriptiva y Predictiva Unificada

Tradicionalmente, la analítica descriptiva (BI tradicional) y la analítica predictiva han operado en silos. El tercer caso de uso demuestra cómo estas dos vertientes pueden combinarse en una única plataforma. Un usuario final, sin ser un experto en ciencia de datos, puede visualizar métricas históricas y al mismo tiempo generar proyecciones o predicciones.

La herramienta presenta datos históricos (en verde) y sobre estos, realiza forecasts (predicciones) con escenarios pesimistas, optimistas y realistas. Esta integración elimina la necesidad de que los usuarios de negocio dependan de científicos de datos para obtener proyecciones, empoderándolos con una visión unificada del pasado y el futuro de sus datos.

El Futuro del Self-Service y la Transformación Organizacional

El futuro del self-service impulsado por la IA generativa apunta hacia herramientas que no solo responden a preguntas, sino que también sugieren proactivamente nuevas preguntas basadas en el historial del usuario, emulando la experiencia de los sistemas de recomendación. Además, la visualización de datos será impulsada por agentes inteligentes que recomendarán el tipo de gráfico más adecuado para el análisis en curso, mejorando significativamente la experiencia del usuario.

En este contexto de profunda transformación digital, empresas como Grupo AlEn están redefiniendo su enfoque. Samuel González, CDO de Grupo AlEn, compartió el journey de su compañía, una empresa con 75 años de trayectoria y una integración vertical impresionante, que no era inherentemente digital.

La transformación en Grupo AlEn se enfoca en tres pilares:

Ganar al Consumidor: Entender y satisfacer las necesidades del cliente.
Operaciones del Futuro: Optimizar procesos para una mayor eficiencia.
Soporte de Procesos End-to-End: Visualizar y gestionar procesos de manera integral, trascendiendo los silos departamentales.

Los habilitadores clave de esta transformación incluyen un profundo conocimiento del cliente y el consumidor (con un 97% de penetración en los hogares mexicanos), y un énfasis significativo en el talento y la cultura. El change management es el foco principal, buscando movilizar tanto a los "corredores" (quienes ya están en la iniciativa) como a los "joggers" (escépticos) y a quienes se resisten psicológicamente al cambio.

La creación de un área dedicada a datos y analítica avanzada es un testimonio de este compromiso. El desafío no es solo tecnológico, sino cultural. El data literacy es fundamental para empoderar a los equipos y convertirlos en agentes de cambio. Los "casos de éxito" se convierten en la moneda de cambio para demostrar el valor y la importancia de esta transformación.

Los retos que enfrenta Grupo AlEn, comunes en la industria manufacturera y retail, incluyen:

Calidad de Datos: Un terreno fértil para la construcción de una base sólida de datos.
Integración de Sistemas: Unificar diversas plataformas para una visión coherente.
Talento y Change Management: Desarrollar las capacidades internas y gestionar la adopción de nuevas mentalidades.
Cultura de Datos: Fomentar una cultura donde los datos sean el centro de la toma de decisiones.

En última instancia, la transformación busca convertir estos retos en capacidades, enfocándose en la productividad y la mejora de la experiencia del consumidor. El objetivo es llevar a toda la compañía a un nivel de data driven, capitalizando cada pequeño éxito y construyendo una base sólida para el futuro. La colaboración con socios especializados como Corbi, en conjunto con la tecnología de Google, es fundamental para recorrer este camino hacia una compañía verdaderamente autogestionada y orientada a los datos.

Si quieres aprender más de casos de uso de ciencia de datos e IA, no te pierdas el próximo Data Day y mira el video completo de esta charla:

Pedro Galván