Los agentes de la oferta
Amir y Nadia en el trabajo
Una etapa del ciclo CRO cada uno: lo que hace el agente, en qué está entrenado, lo que entrega y lo que decide el experto.
Data & Analytics
Data Insights IA
Interrogue sus datos y transforme cada insight en acción
Conecte una analítica IA a su data warehouse, basada en un modelo semántico compartido y verificada mediante preguntas de prueba, y luego vincule cada insight útil a su backlog de tests.
La necesidad
Lo que nos dices
« Mis dashboards existen pero nadie los mira, y la IA de mi plataforma de datos da cifras que nadie valida. Quiero consultar mis datos en lenguaje natural con respuestas correctas, y que cada insight derive en una acción. »
- « Quiero interrogar mis datos en lenguaje natural »
- « Nuestra IA da cifras diferentes a los dashboards »
- « ¿Hay que activar Cortex, Genie o Copilot? »
- « Nadie mira mis dashboards »
Nuestra respuesta
- Modelo semántico: métricas definidas una vez
- Analytics conversacional nativo o agentes a medida
- Insights profundizados y convertidos en tests
Método
Nuestro método en 5 etapas
Nuestra postura
De la pregunta a la acción
Su IA responde sobre métricas definidas una vez y verificadas mediante preguntas de prueba. Cada insight útil pasa a su backlog de tests.
- Semántica
- Preguntas de prueba
- Acción
Etapa 01 : Encuadre
Selección de las preguntas de negocio prioritarias, cartografía de su data warehouse y de los accesos, inventario de las herramientas de IA ya disponibles en su plataforma y elección de los KPI de valor del dispositivo.
- Preguntas de negocio prioritarias
- Cartografía del almacén y de los accesos
- Herramientas de IA nativas ya disponibles
- KPIs de valor del dispositivo
Etapa 02 : Modelo semántico
Definición de las métricas y las dimensiones, construcción de la capa semántica (dbt, LookML o semantic views), gobernanza del perímetro expuesto y conjunto de preguntas de prueba con respuestas conocidas.
- Definiciones de métricas y dimensiones
- Capa semántica (dbt, LookML, semantic views)
- Gobernanza y perímetro expuesto
- Preguntas de prueba con respuestas conocidas
Etapa 03 : Analytics con IA
Arbitraje entre la herramienta nativa de su plataforma y agentes a medida, puesta en marcha del analytics conversacional y de la detección de anomalías, seguimiento de un score de precisión sobre las preguntas de prueba.
- Arbitraje nativo o agentes a medida
- Analítica conversacional conectada
- Detección de anomalías ajustada
- Puntuación en las preguntas de prueba
Etapa 04 : Difusión
Resúmenes y alertas específicas, integradas en los rituales de tus equipos, formación en cómo plantear bien las preguntas y bucle de feedback de usuarios.
- Digests y alertas específicas
- Integración en los rituales de equipo
- Formación en cómo formular bien la pregunta
- Bucle de feedback de usuarios
Etapa 05 : Acción
Conversión de los insights en hipótesis priorizadas en su backlog de tests, medición del uso y del valor, preguntas-test repetidas en cada evolución.
- Insights convertidos en hipótesis
- Priorización en el backlog de pruebas
- Medición del uso y del valor
- Preguntas de prueba repetidas en cada evolución
Conversion Intelligence
Nuestros expertos, respaldados por la flota de agentes IA
Nadia vérifie la collecte avant que l'IA ne s'y branche, Amir transforme les insights en hypothèses priorisées dans votre backlog. Le modèle sémantique et l'analytics IA sont portés par nos consultants data.
Los agentes en el día a día
Describa la necesidad, Claude llama al agente
Una solicitud en lenguaje natural o un comando «/»: el agente adecuado toma el control, usted conserva la decisión.
Arquitecto y flota
Un arquitecto CRO dirige una flota de agentes
El mismo proceso CRO, con y sin agentes: cada agente toma el relevo, la espera desaparece y el bucle de aprendizaje se acelera.
Despliegue
Agentes formados como expertos, actualizados como productos.
Cada agente es un plugin versionado en GitHub. Tres formas de aprovecharlo.
Durante una misión
Durante la misión
Nuestros consultores llaman a los agentes en cada etapa del ciclo CRO. Usted recibe los entregables, sin instalar nada.
A través de la plataforma Welyft
En remoto, en Welyft
La flota funciona en nuestra plataforma, conectada a sus herramientas con su consentimiento. Un experto valida cada entregable.
Internalizado en su organización
En su organización
Construimos sus agentes con nuestro método, los personalizamos y, después, un marketplace de GitHub de plugins les aporta sus actualizaciones.
Entregables
Lo que obtiene
Modelo semántico
Métricas y dimensiones documentadas, compartidas por la IA y los dashboards.
Analytics de IA en producción
Nativa o a medida, conectada al almacén de datos.
Resúmenes, alertas e hipótesis
Transmitidos a los equipos y añadidos al backlog de tests.
Conjunto de preguntas de prueba
Puntuación de precisión recalculada en cada evolución.
¿Para quién?
¿A quién va dirigida esta oferta?
Herramientas utilizadas
- BigQuery
- Snowflake
- Databricks
- dbt
- Looker
- Claude
- MCP
- Slack
- Empresa con un almacén de datos (BigQuery, Snowflake, Databricks)
- Herramientas IA nativas activadas o contempladas, adopción baja
- Sponsor: Head of Data, Director digital, CRO Manager
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