Webinar online

IA sin datos confiables…
¿Hasta dónde podemos llegar?

10 de Septiembre | 10:00 hrs. Chile

Acerca del webinar

Preparar los datos para IA requiere una mirada integral. No se trata de una única herramienta ni de un proyecto aislado, sino de construir una base que permita conectar las fuentes, asegurar la calidad de la información, establecer mecanismos de gobierno y entregar datos confiables para analítica e inteligencia artificial.

En Abisko Group entendemos este desafío desde una perspectiva que combina integración, gestión y gobierno de datos, acompañando a las organizaciones en la construcción de una base de datos preparada para sus actuales necesidades y, al mismo tiempo, para sus próximos desafíos de IA.

Nuestro rol como partner especializado es ayudar a las empresas a cerrar la brecha entre los datos que tienen hoy y los datos que necesitan para generar valor con IA, abordando la complejidad tecnológica y de gestión que existe detrás de cada iniciativa.

*Evento Gratuito

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Aprende más sobre los datos preparados para la Inteligencia Artificial

¿Qué significa que tus datos estén preparados para la IA?

Los datos preparados para IA se refieren a la información que ha sido sistemáticamente preparada, evaluada, gestionada y controlada para satisfacer las necesidades de los proyectos de IA. Esto garantiza que los datos respalden resultados de IA fiables y de confianza, a la vez que permiten una integración perfecta en sistemas basados ​​en IA. 

Para que una iniciativa de IA pueda escalar, necesitas evaluar al menos:

    • Calidad: ¿Los datos son correctos, completos y consistentes?
    • Disponibilidad: ¿La información está disponible cuando la IA la necesita?
    • Integración: ¿Puedes conectar datos provenientes de distintas fuentes?
    • Contexto: ¿La IA entiende qué significan realmente esos datos para tu negocio?
    • Seguridad y Gobierno: ¿Sabes quién puede acceder a ellos y cómo se están utilizando?
    • Trazabilidad: ¿Puedes saber de dónde proviene la información y qué transformaciones ha tenido?

En este webinar descubrirás:

    • Qué significa realmente que los datos estén preparados para IA.
    • Qué condiciones deben cumplir los datos antes de implementar o escalar una iniciativa de IA.
    • Cómo identificar brechas de calidad, integración, disponibilidad y gobierno.
    • Por qué una iniciativa de IA puede fallar aunque el modelo tecnológico sea bueno.
    • Qué preguntas debería hacerse una organización antes de pasar de un piloto a una implementación a escala.
    • Cómo construir una base de datos que permita avanzar hacia iniciativas de IA de manera más confiable.

¿Tu organización puede responder “sí” a estas preguntas?

    • Sé dónde están los datos que utilizará mi iniciativa de IA?
    • Puedo confiar en la calidad de mis datos?
    • Los datos están integrados entre las distintas fuentes necesarias?
    • Tengo claridad sobre el origen y transformación de los datos?
    • Los datos están disponibles cuando se necesitan?
    • Existen mecanismos de gobierno y seguridad?
    • Los equipos de negocio y tecnología comparten una definición común de los datos?

Si varias respuestas son “no”, probablemente tu desafío no comienza en la IA. Comienza en los datos.

69%

No dispone de un repositorio centralizado de datos.

67%

No tiene un plan formal de IA alineado a la estrategia del negocio.

64%

Trabaja con datos fragmentados o parcialmente integrados.

1%

Se encuentra en etapa de liderazgo de proyectos de IA, mientras que sólo el 8% en escalamiento.

Source: Índice de Transformación Digital en Inteligencia Artificial 2026”, elaborado por ITD-IA Nacional 2026, CORFO, Cámara de Comercio de Santiago y PMG Chile.

Speakers

Roberto Moreno

Gerente Comercial & Tecnología

Abisko Group

Experto en gestión de datos y transformación digital, con más de 20 años de experiencia integrando tecnología, estrategia y analítica para convertir los datos en una herramienta de decisión empresarial.

Simón Segovia

Preventa & Arquitecto de Soluciones

Abisko Group

Experto en Data & Business Intelligence, especializado en arquitectura e integración de datos con el objetivo de transformar información en soluciones analíticas para la toma de decisiones.