// SERVEI · 03

Dades, analítica i intel·ligència artificial aplicada al negoci.

Construïm la base de dades, govern i arquitectura necessària per convertir la IA en un actiu útil per a l'empresa. Dissenyem casos d'ús, prioritzem quick wins, despleguem capacitats analítiques i acompanyem la implantació d'IA generativa o predictiva amb focus en seguretat, adopció i retorn.

Cas d'ús 2–4 set Per valor de negoci Equip de dades i IA

De pilots aïllats a capacitats sostenibles

La majoria d'organitzacions ja tenen pilots d'IA, dashboards i experiments analítics. El que falta és una capa de dades fiables, un model de govern clar i un mecanisme per portar els casos d'ús a producció de manera segura. Sense aquesta base, la IA continuarà sent una col·lecció de demos.

Dissenyem arquitectures de dades modernes, definim polítiques de qualitat i govern, i treballem els casos d'ús per valor de negoci. Cada desplegament d'IA — generativa, predictiva o agéntica — inclou seguretat, monitoring, avaluació i pla d'adopció perquè el resultat es noti a l'operació, no només en una presentació.

// CAPACITATS

El que fem en aquest servei

01

Estratègia de dades i IA

Visió, casos d'ús prioritzats, model de govern i arquitectura objectiu alineats amb els objectius de negoci.

02

Plataforma de dades moderna

Disseny i implantació d'arquitectura: ingesta, emmagatzematge, transformació, semàntica, qualitat i observabilitat de dades.

03

Analítica avançada

Models predictius, segmentacions, optimització i forecasting per a àrees de negoci concretes.

04

IA generativa aplicada

Assistents, copilots, RAG, agents i casos d'ús GenAI amb seguretat, avaluació contínua i guardrails de producció.

05

Govern i qualitat de la dada

Catàleg, linatge, ownership, qualitat, privacitat i compliment regulador integrats a la plataforma.

06

MLOps i adopció

Pipelines de model, monitoring, drift, retrainings i pla d'adopció perquè els models s'utilitzin en el dia a dia.

// RESULTATS

El que obtens al final del programa

Una organització capaç de prendre millors decisions, escalar casos d'ús d'IA amb seguretat i sostenir la inversió al llarg del temps.

Dades fiables

Qualitat mesurada, propietaris clars i processos per mantenir-la.

IA en producció

Casos d'ús desplegats, monitoritzats i adoptats pel negoci.

Decisions basades en dades

Mètriques accessibles, models comprensibles i comitès amb criteri.

Govern i seguretat

Compliment, privacitat i guardrails des del disseny.

ROI demostrable

Resultats mesurables per cas d'ús, no només proof-of-concepts.

// COM TREBALLEM

Com es desenvolupa un projecte amb nosaltres

Un únic equip sènior, cicles curts i decisions basades en evidència — del diagnòstic al valor en producció.

01

Diagnòstic

Entenem context, restriccions i objectius. Localitzem el punt de més pressió abans de proposar res.

02

Estratègia

Definim arquitectura objectiu, full de ruta prioritzat i el cas de negoci que el sosté.

03

Implantació

Lliurem per increments, al costat del teu equip, mesurant a cada onada i ajustant amb dades reals.

04

Resultats

Consolidem el que s'ha construït, transferim coneixement i deixem capacitat instal·lada, no dependència.

// PREGUNTES FREQÜENTS

Dubtes habituals sobre dades i IA

El que més ens pregunten abans de començar un cas d'ús o una plataforma de dades.

Necessitem dades perfectes abans de fer IA?
No. Comencem per casos d'ús amb valor i treballem la qualitat de les dades que realment necessiten. La maduresa es construeix en paral·lel, no com a prerequisit d'anys.
Com triem casos d'ús d'IA amb valor real?
Prioritzem per impacte de negoci i viabilitat tècnica, no per hype. Modelem el retorn esperat i validem la viabilitat abans d'invertir en un desplegament complet.
Per què insistiu tant en govern i qualitat de la dada?
Sense catàleg, linatge, ownership i qualitat mesurada, els models hereten errors i ningú no confia en els resultats. El govern és el que fa que la IA sigui fiable i sostenible.
GenAI o machine learning clàssic per al nostre cas?
Depèn del problema: la GenAI brilla en llenguatge, assistents i RAG; el ML clàssic continua guanyant en predicció, forecasting i optimització amb dades estructurades. Triem segons el cas, amb seguretat, avaluació i privacitat cobertes.
// SEGÜENT PAS

Comencem per un cas d'ús prioritzat

En poques setmanes podem validar viabilitat tècnica, modelar el retorn esperat i dissenyar el camí al desplegament segur i adoptat.