Estrategia de Datos orientada a decisiones, riesgo y retorno.

Qué problema resuelve

Sin datos disponibles, limpios y gobernados, ningún proyecto de IA funciona. Esa es la primera lección de la década: cerca del 90% de los proyectos de IA que fracasan lo hacen por problemas de datos, no por problemas de modelo.

La mayoría de las empresas chilenas tiene datos — muchos datos — pero dispersos en sistemas que no conversan, con calidad desigual y sin dueños claros. El resultado es que cada iniciativa de analítica o IA arranca desde cero, pagando el mismo costo de limpieza y preparación una y otra vez.

La Estrategia de Datos BAITECK corrige eso de raíz: ordena el activo de datos de la empresa para que habilite decisiones hoy y proyectos de IA mañana.

Qué incluye

• Inventario datos críticos: qué información existe, dónde vive, quién la usa.

• Evaluación de calidad y gobierno: disponibilidad, consistencia, trazabilidad.

• Arquitectura de datos objetivo: qué construir, qué consolidar, qué dejar atrás.

• Modelo de gobierno de datos: roles, responsabilidades, políticas.

• Cumplimiento Ley 21.719: protección de datos personales integrada desde el diseño, no parchada al final.

• Plan de habilitación para IA: qué datos conviene preparar primero según los casos de uso priorizados en el diagnóstico.

Cómo se implementa

Trabajamos con un principio simple: los datos son una inversión, no un proyecto de TI. Por eso cada decisión de arquitectura se justifica contra el valor de negocio que habilita, no contra una visión ideal de "plataforma moderna".

La ejecución combina análisis técnico profundo con conversaciones ejecutivas sobre qué preguntas quiere responder el negocio. BAITECK aporta la experiencia de haber visto el mismo problema en operaciones mineras, retail, manufactura y servicios — en multiples países.

Valor para la empresa

Tres cosas que cambian cuando el activo de datos está ordenado:

• Las decisiones dejan de depender de quién armó el Excel. La información crítica es confiable, trazable y accesible.

• Los proyectos de IA arrancan meses antes, porque los datos ya están listos cuando la idea aparece.

• El riesgo regulatorio baja, con Ley 21.719 integrada como capa de diseño, no como auditoría posterior.