01
Auditoría y Diagnóstico de Datos
¿En qué estado están tus datos?
Mapea dónde están los datos de la empresa, su calidad y su exposición real, antes de poner IA encima. El punto de partida obligado para cualquier iniciativa seria de IA sobre datos propios: sin saber qué hay y en qué estado está, cualquier proyecto posterior parte de una base falsa.
Para quién: Empresas que quieren usar IA sobre sus propios datos pero no saben en qué estado están.
02
Gobierno y Estrategia de Datos para IA
¿Quién manda sobre tus datos?
Políticas, propiedad y ciclo de vida del dato como base previa a cualquier iniciativa de IA. Define quién es responsable de cada dato, cómo se actualiza, quién puede acceder a él y bajo qué criterio, evitando que cada departamento resuelva estas preguntas por su cuenta y de forma distinta.
Para quién: Empresas medianas con varios departamentos generando datos sin un criterio común.
03
Diagnóstico de Oportunidades de IA sobre Datos Propios
¿Qué puedes hacer hoy con los datos que ya tienes?
Identifica qué procesos internos podrían beneficiarse de IA aplicada a los datos que la empresa ya tiene, antes de invertir en desarrollo. El resultado es un mapa priorizado de casos de negocio concretos, no un informe genérico de tendencias.
Para quién: Direcciones de operaciones e innovación que buscan casos de negocio concretos, no tecnología por la tecnología.
04
Construcción de Bases de Conocimiento / RAG
Que tu IA responda con tu información, no con la de internet
Diseño y construcción de sistemas de recuperación aumentada (RAG) sobre la documentación y el conocimiento propio de la empresa: manuales, contratos, procedimientos, histórico de proyectos. La IA deja de dar respuestas genéricas y empieza a responder con el conocimiento real del negocio, de forma trazable y verificable. Se entrega como servicio paquetizado, con alcance y precio cerrados desde el inicio.
Para quién: Empresas que quieren que su IA responda con conocimiento interno real (manuales, contratos, documentación técnica) en lugar de respuestas genéricas de un modelo sin contexto.
05
Arquitectura de Datos para Casos de Uso de IA
Diseño y construcción de la infraestructura completa (pipelines, almacenamiento, catálogo) y desarrollo del caso de uso de IA de principio a fin, desde el piloto hasta la solución funcionando en producción. Montevive no se limita a dejar preparado el terreno: construye la solución que corre sobre él.
Para quién: Empresas que ya completaron un piloto de IA y quieren escalarlo, pero el dato no aguanta, o que necesitan que alguien construya la solución completa de principio a fin.