Desarrollamos competencias en lectura de datos, interpretación y uso seguro de IA en todos los niveles; una cultura de decisión basada en datos se afianza en toda la organización.
Los temas críticos que aborda este servicio y el resultado que entregamos en cada uno.
Capturamos la madurez de datos base mediante una encuesta y una prueba de competencias y hacemos visible la comparación pre/post en un registro de evidencias. El resultado se documenta en datos de evaluación estructurados.
Los niveles principiante/intermedio/avanzado, el módulo ejecutivo, el programa de data champion y a qué departamentos se aplica el alcance de uso seguro de IA se fijan dentro del alcance contractual.
Medimos la ganancia de conocimiento mediante pre- y post-tests, métricas de uso de herramientas y ejemplos de decisión basados en datos, y seguimos la mejora frente a valores objetivo; los objetivos se fijan en el plan de medición.
Con data champions formados, una biblioteca de e-learning y una estructura de mentoría establecemos un ciclo de aprendizaje sostenible; la aprobación de la transferencia de la operación de la red se valida en su organización.
Cómo implementamos el servicio a través de los pilares de entrega, gobernanza y servicios conectados.
Evaluación: capturamos la madurez de datos base y el nivel de alfabetización mediante una encuesta y una prueba de competencias y construimos un mapa de necesidades por departamento.
Formación práctica: ejecutamos talleres prácticos con los conjuntos de datos reales de los departamentos y anclamos a la práctica el uso seguro de Excel/Sheets, Power BI y ChatGPT/Copilot.
Sostenibilidad: desarrollamos al menos un data champion por departamento y mantenemos vivo el ciclo de aprendizaje con coaching 1:1 mensual y sesiones grupales.
Superficies ilustrativas donde este servicio se activa comúnmente.
Organizaciones que han invertido en herramientas de datos e IA pero no obtienen el valor esperado porque el personal no puede usarlas eficazmente.
Líderes que quieren construir reglas de uso seguro y ético para herramientas como ChatGPT/Copilot y una política de IA corporativa en sus equipos.
Equipos que quieren extender una cultura de decisión con escenarios de datos adaptados a cada departamento como ventas, marketing, RR. HH. y finanzas.
La profundidad de este servicio en temas técnicos y de cumplimiento específicos del sector.
Diseñamos la lectura e interpretación de datos en los niveles principiante, intermedio, avanzado y ejecutivo, cubriendo qué puede y no puede hacer la IA, el uso seguro y ético y los fundamentos de la ingeniería de prompts.
Ejecutamos talleres prácticos con los conjuntos de datos reales de los departamentos y convertimos en práctica la lectura de dashboards, la extracción de insights y el data storytelling.
Desarrollamos al menos un data champion por departamento mediante un programa avanzado de 16 horas y mentoría mensual, usando el LMS junto con un canal de aprendizaje de Slack/Teams.
Las organizaciones que invierten en plataformas de datos, capacidades analíticas y herramientas de IA con frecuencia no logran obtener el valor empresarial esperado porque la fuerza laboral en general carece de la alfabetización de datos fundamental para utilizar estas capacidades de manera efectiva. Cuando solo un pequeño equipo técnico comprende los datos, las decisiones empresariales se siguen tomando por intuición, los resultados de la IA se malinterpretan y las políticas de gobernanza de datos no se siguen en la práctica. Este servicio desarrolla la alfabetización en datos e IA en toda la organización, lo que permite que cada función participe productivamente en la empresa impulsada por datos.
Mejorar los indicadores de calidad mediante líneas base, criterios de aceptación y evidencia revisada
Convertir el resultado en un objetivo medible con línea base, responsable y cadencia de revisión
El compromiso abarca desde el diagnóstico inicial de la cultura de datos hasta el diseño del currículo, la entrega y la medición continua de la adopción y el cambio cultural. El alcance está explícitamente diseñado para lograr un cambio de comportamiento sostenible en toda la organización en lugar de un evento de capacitación único, con redes de campeones y estructuras de comunidad de práctica que mantienen el impulso entre las intervenciones de capacitación formal.
Mejorar los indicadores de calidad mediante líneas base, criterios de aceptación y evidencia revisada
Diseñar un itinerario de aprendizaje de 12 meses que alinee el desarrollo de habilidades con los despliegues tecnológicos planificados, maximizando el ROI de la adopción
Mantener el compromiso entre los ciclos de capacitación formal a través de una comunidad de práctica que genere actividad de aprendizaje entre pares medible.
Los entregables del compromiso de alfabetización en datos e IA proporcionan tanto la evidencia inmediata de la operación del programa de aprendizaje como la medición a largo plazo del desarrollo de la capacidad organizacional. La combinación de registros de finalización, métricas de adopción e informes de progresión cultural permite a la organización demostrar el retorno de su inversión en alfabetización de datos a los patrocinadores tecnológicos y al liderazgo empresarial.
Hacer que la confianza de los stakeholders, la calidad y los resultados de adopción sean rastreables a través de indicadores de evidencia acordados
Proporcionar a los patrocinadores tecnológicos evidencia de correlación de adopción que vincule la inversión en capacitación con el crecimiento del uso de la plataforma
Generar una hoja de ruta de desarrollo de capacidades que se integre con la agenda más amplia de tecnología y transformación digital de la organización.
Antes del desarrollo del currículo, se realiza un inventario de plataformas y herramientas para identificar todas las herramientas de datos y análisis en uso en producción. El contenido del taller se construye utilizando grabaciones de pantalla, ejercicios y estudios de caso extraídos directamente del entorno del cliente. Cuando la confidencialidad de los datos impide el uso de datos reales, se generan conjuntos de datos sintéticos representativos que reflejan la estructura y complejidad de los datos comerciales reales.
El módulo de alfabetización en IA cubre tres dimensiones: la comprensión conceptual de cómo los modelos de IA y aprendizaje automático generan resultados, las habilidades prácticas para interactuar con herramientas de IA, como la ingeniería de prompts y la validación de resultados, y los principios de IA responsable que abarcan el reconocimiento de sesgos, la dependencia adecuada y los criterios de escalada cuando los resultados de la IA no deben confiarse sin revisión humana. El módulo está alineado con la obligación de alfabetización de la Ley de IA de la UE según el Artículo 4 y hace referencia a ejemplos de aplicación de IA relevantes para el sector.
El diagnóstico de cultura de datos evalúa explícitamente la madurez organizacional de los datos en 5 dimensiones: disponibilidad y acceso a los datos, herramientas analíticas, distribución de habilidades, prácticas de gobernanza y compromiso del liderazgo con los datos. La profundidad y el ritmo del plan de estudios se calibran según los resultados de la evaluación de madurez. Las organizaciones en etapas tempranas de madurez reciben contenido más fundamental con mayor apoyo de facilitación, mientras que las organizaciones más maduras pueden centrarse en habilidades avanzadas para profesionales y la adopción de IA.
Sí. La ruta de practicante avanzado está diseñada para analistas de negocio, administradores de datos, analistas financieros y especialistas en operaciones que necesitan habilidades analíticas más profundas más allá de la alfabetización general. Esta ruta cubre el desarrollo avanzado de Power BI, SQL básico para usuarios de negocio, técnicas de evaluación de calidad de datos e ingeniería práctica de prompts de IA. Cierra la brecha entre la alfabetización general y las habilidades técnicas que suelen abordarse en los programas de capacitación para desarrolladores o ingenieros de datos.
La personalización se basa en la combinación de los resultados del diagnóstico cultural, una breve autoevaluación completada durante la incorporación y el rol y nivel de antigüedad del participante. El LMS utiliza estas entradas para asignar una ruta de inicio y recomendar módulos avanzados opcionales para los participantes que progresan más rápido que el ritmo base. Los gerentes reciben una vista a nivel de equipo del progreso de alfabetización de su equipo y pueden usarla para identificar a las personas que puedan necesitar apoyo adicional.
Sí, y esta integración es muy recomendable. Los programas de alfabetización de datos más efectivos se programan para coincidir con los lanzamientos de nuevas plataformas, asegurando que los empleados reciban capacitación justo a tiempo sobre las herramientas que comenzarán a usar de inmediato. El equipo de compromiso trabaja con la oficina de gestión de programas de proyectos de transformación tecnológica para alinear los hitos del recorrido de aprendizaje con las fechas de puesta en marcha del sistema, las actividades de gestión de cambios y los programas de habilitación de superusuarios.
Este formulario breve dirige su solicitud al equipo de soporte correcto. Primero aclaramos el contexto, luego definimos el método de intercambio seguro.
Primer contacto consciente de la privacidad; flujo de intercambio seguro cuando sea necesario; sin presión de ventas.
