Preparar datos de RR. HH. para IA: la guía práctica de optimización de datos para medianas empresas

Ha tomado la decisión: la IA va a revolucionar sus procesos de recursos humanos. Hacer el reclutamiento más eficiente, fortalecer el compromiso de sus empleados e identificar mejor el talento.

Pero luego viene la decepción. El sistema de IA genera recomendaciones poco útiles. Los perfiles de candidatos se evalúan incorrectamente. Los algoritmos «alucinan» en la selección de personal.

La causa suele ser siempre la misma: mala calidad de los datos.

Mientras dedica mucho tiempo a elegir la herramienta de IA correcta, pasa por alto el factor decisivo. Sin datos de RR. HH. limpios y estructurados, cualquier IA, por avanzada que sea, carece de valor.

Buenas noticias: optimizar datos para la IA no es magia. Solo hace falta el enfoque adecuado.

En esta guía le mostramos pasos concretos para dejar sus datos de RR. HH. listos para la IA. Sin teorías académicas. Con acciones prácticas que puede implementar de inmediato.

Por qué la calidad de los datos de RR. HH. es clave para el éxito de la IA

Los sistemas de IA solo son tan buenos como los datos con los que se alimentan. Este principio es especialmente evidente en el ámbito de recursos humanos.

Veamos un ejemplo concreto: una empresa industrial quiere identificar, mediante IA, a los mejores candidatos para puestos de ingeniería. El sistema debe analizar CVs y calcular probabilidades de éxito.

Suena prometedor. Pero ¿qué ocurre si los datos históricos del personal están incompletos?

Faltan datos de formación continua, cargos poco claros, diferentes formatos de fechas. La IA aprende con datos imperfectos y, como resultado, reproduce esos errores de manera sistemática.

Muchos proyectos de IA en empresas alemanas fracasan por una calidad de datos insuficiente. En RR. HH. este reto es aún mayor.

Los costes ocultos de unos datos de RR. HH. deficientes

Una mala calidad de datos cuesta más de lo que se piensa. No solo el fracaso de la implantación de la IA.

Decisiones erróneas en personal a raíz de recomendaciones de la IA pueden costar decenas de miles de euros a su empresa. Según diversas estimaciones, un error de contratación en un puesto de dirección puede costar entre 100.000 y 300.000 euros.

A esto hay que sumar el coste de oportunidad: mientras usted está ocupado limpiando datos, sus competidores ya aprovechan el reclutamiento basado en IA.

El tiempo es aquí el factor crítico. Cuanto más espere para optimizar los datos, mayor será el rezago.

Qué significa tener datos de RR. HH. “IA ready”

“Preparado para IA” no significa perfecto. Significa: estructurado, completo y lo suficientemente consistente como para que los algoritmos puedan identificar patrones útiles.

En concreto:

• Formatos de datos uniformes en todos los sistemas
• Campos críticos completos (mínimo 90%)
• Categorización y taxonomía consistentes
• Origen y calidad de los datos trazables

La buena noticia: no es necesario empezar desde cero. Incluso con un 80% de calidad puede lograr sus primeros éxitos con la IA.

Problemas de datos más frecuentes en sistemas de RR. HH.

Antes de comenzar a optimizar, debe conocer bien a qué se enfrenta. Nuestra experiencia con más de 50 medianas empresas nos ha permitido identificar los problemas más típicos.

Problema 1: Silos de datos y sistemas desconectados

Su sistema de RR. HH., la herramienta de control horario, el software de gestión de candidatos: todos recogen datos, pero ninguno se comunica con los demás.

Un caso real: una empresa de servicios con 180 empleados usaba cinco herramientas distintas de RR. HH. Los datos de empleados existían en diferentes formatos. Las categorías de sueldo estaban agrupadas de forma diferente. El expediente personal existía por triplicado y con información distinta.

El resultado: 40% de tiempo extra en análisis de datos. Entrenar la IA era imposible por falta de una base común.

Problema 2: Categorización inconsistente

¿Cómo denomina usted a un “Senior Software Engineer”? ¿O a un “Jefe de Ventas”?

En muchas empresas existen hasta diez variantes. “Senior Software Engineer”, “Software Engineer (Senior)”, “Sr. Software Engineer”, “Lead Developer”.

Para las personas son sinónimos. Para los sistemas de IA, son categorías de puesto completamente diferentes.

Sin una taxonomía uniforme, ninguna IA puede analizar trayectorias profesionales o planificar sucesiones.

Problema 3: Datos incompletos

Los datos ausentes son el enemigo mortal de cualquier aplicación de IA. Es especialmente grave en RR. HH.: competencias, formación, evaluaciones de desempeño.

Un caso típico: de 120 empleados, solo 60 tienen perfiles de habilidades completos. A 40 les faltan evaluaciones de rendimiento de los últimos dos años. 20 no tienen formación documentada.

Con estos vacíos, ningún sistema de IA puede generar análisis fiables ni recomendaciones de desarrollo.

Problema 4: Información desfasada y redundante

Los datos de RR. HH. se vuelven obsoletos enseguida. ¿Un perfil de habilidades de hace tres años? Seguramente ya no es relevante. ¿La estructura organizativa? Cambia continuamente.

Muchas empresas recogen datos, pero no los mantienen. Resultado: un cementerio de datos donde hasta el 30% está desactualizado.

La IA no distingue entre datos actuales y anticuados. Aprende de todo, incluso de la basura.

Problema 5: Incertidumbres legales y de cumplimiento

RGPD, comité de empresa, protección de datos para empleados: los requisitos legales son complejos. Muchas empresas recogen pocos datos por miedo a infringir la ley.

Otras recogen demasiado y se arriesgan a incumplir la normativa.

Ambos extremos impiden una implantación exitosa de la IA.

Paso a paso: cómo mejorar sistemáticamente la calidad de los datos

Vamos al grano. Así es su hoja de ruta para optimizar los datos de RR. HH.: seis pasos prácticos.

Paso 1: Inventario y evaluación de los datos

Antes de mejorar, debe saber qué tiene. Haga un inventario completo de todas sus fuentes de datos de RR. HH.

Incluya:

• Sistemas de gestión de RR. HH. (HRIS)
• Sistemas de gestión de candidatos (ATS)
• Sistemas de control horario
• Sistemas de gestión del aprendizaje
• Herramientas de gestión del desempeño
• Hojas de Excel y bases de datos locales

Evalúe cada fuente de datos bajo cuatro criterios:

• Integridad: ¿Cuántos registros están completos?
• Actualidad: ¿Cuán recientes son los datos?
• Consistencia: ¿Siguen los datos un estándar común?
• Exactitud: ¿La información es correcta?

Utilice una escala simple de 1 a 5. Todo lo que puntúe por debajo de 3 requiere atención inmediata.

Paso 2: Priorizar – el enfoque 80/20

No tiene que hacerlo todo perfecto de una vez. Concéntrese en el 20% de los datos que aportan el 80% del valor de la IA.

En la mayoría de casos, estos son:

• Datos básicos de empleados
• Cargos y jerarquía actuales
• Competencias y skills
• Datos de desempeño de los últimos 2 años
• Información de formación y certificaciones

Lo demás se puede optimizar más adelante.

Paso 3: Limpieza de datos sistemática

Llega el trabajo duro. La limpieza de datos se realiza en tres fases:

Fase 1: Eliminar duplicados
Busque entradas repetidas. Preste atención a variantes en la escritura de nombres o diferentes direcciones de email para la misma persona.

Fase 2: Estandarización
Unifique formatos, nombres y categorías. Cree listas maestras para:

• Cargos y descripciones de puesto
• Departamentos
• Sedes
• Skills y competencias
• Títulos y certificados

Fase 3: Validación
Compruebe la plausibilidad y la completitud. ¿Un empleado con 30 años de experiencia y nacido en el 2000? Esto debería destacar.

Paso 4: Desarrollar el modelo de datos

Sin un modelo de datos claro, cualquier mejora lleva al caos. Defina de forma precisa:

• ¿Qué campos son obligatorios y cuáles opcionales?
• ¿Qué tipos y formatos de datos se permiten?
• ¿Cómo se representan las relaciones entre registros?
• ¿Qué reglas de negocio aplicar?

Documente todo. Un buen modelo de datos es la base para aplicaciones de IA exitosas.

Paso 5: Implantar automatización

El mantenimiento manual de datos no es sostenible a largo plazo. Necesita procesos automáticos para:

• Validación periódica de datos
• Detección y notificación de problemas de calidad
• Sincronización entre sistemas
• Archivado de datos anticuados

Muchos sistemas modernos de RR. HH. ya incluyen estas funciones. Aprovechelas.

Paso 6: Establecer monitorización continua

La calidad de los datos no es un proyecto puntual, es un proceso continuo. Implemente revisiones y controles mensuales.

Defina responsabilidades claras. ¿Quién es responsable de cada fuente? ¿Quién supervisa la calidad? ¿Quién resuelve los problemas?

Sin esta gobernanza, la calidad de los datos se deteriora rápidamente.

Preparación técnica: formatos, estándares e integración

La parte técnica de la optimización de datos determina el éxito o el fracaso de sus proyectos de IA. Se trata de estándares e implementaciones concretas.

Estandarizar formatos de datos

La consistencia es el rey. Defina estándares claros para cada tipo de dato:

Fechas: Formato ISO 8601 (AAAA-MM-DD)
No 01.05.2024, 5/1/24 o mayo de 2024. Siempre 2024-05-01.

Nombres: Orden uniforme
“Apellido, Nombre” o “Nombre Apellido”, pero siempre igual.

Teléfonos: Formato internacional
+49 123 456789 en vez de 0123/456789

Emails: Todo en minúscula
max.mustermann@empresa.es en vez de Max.Mustermann@Empresa.DE

Estos estándares pueden parecer minucias. Para los sistemas IA, son vitales.

Implantar Master Data Management

Sin una gestión centralizada de datos maestros, las inconsistencias aparecen inevitablemente. Defina listas maestras para todas las entidades críticas:

Cada entrada nueva debe validarse siempre contra estas listas maestras.

Optimizar integración mediante API y flujos de datos

Los sistemas de RR. HH. actuales cuentan con APIs para integración de datos. Úselas para eliminar transferencias manuales.

Un flujo de datos típico puede ser así:

1. El sistema de selección crea un perfil de candidato
2. Al contratar: traspaso automático al HRIS
3. El sistema de onboarding añade fechas de inicio
4. El sistema de desempeño incorpora valoraciones
5. El sistema de formación registra los cursos realizados

Cada paso debe estar automatizado y validado.

Implementar monitorización de calidad de los datos

Necesita supervisión en tiempo real de la calidad. Implemente comprobaciones automáticas de:

• Integridad: ¿Están los campos críticos completos?
• Plausibilidad: ¿Los valores son lógicamente coherentes?
• Duplicados: ¿Hay registros repetidos?
• Actualidad: ¿Cuándo fue la última actualización?

Sus herramientas de Data Quality deben realizar estos controles y enviar alertas si aparece un problema.

Backups y versionado

La limpieza de datos implica riesgos. Sin backups adecuados, podría perder información importante de forma irreversible.

Antes de cualquier operación de datos importante:

• Haga una copia de seguridad total
• Gestione versiones de los cambios
• Implemente posibilidad de revertir (rollback)
• Registre toda la actividad (audit trail)

La mejor optimización de datos no vale nada si implica pérdida de información.

Protección de datos y cumplimiento legal

Los datos de RR. HH. son altamente sensibles. Antes de optimizar la IA, las bases legales deben estar claras. Saltárselas sale caro—muy caro.

Procesamiento de datos de RR. HH. conforme a la RGPD

El Reglamento General de Protección de Datos es de aplicación también en procesos internos de RR. HH. Especialmente relevante para proyectos de IA:

Definir base legal:
En RR. HH., normalmente se aplica el art. 6 (1)(b) RGPD (ejecución de contrato). Para análisis IA puede requerirse además interés legítimo (lit. f) o consentimiento explícito (lit. a).

Respetar la finalidad:
Los datos recabados para la nómina no se pueden usar automáticamente para análisis de talento. Cada nuevo uso necesita su base legal.

Aplicar la minimización de datos:
Solo recoja los datos que necesita para la aplicación concreta de IA. Más datos no es mejor—es más arriesgado.

Consejo práctico: realice para cada aplicación de IA una evaluación de impacto específica sobre la protección de datos. Así evitará sorpresas.

Comité de empresa y participación

En Alemania, el comité de empresa tiene amplios derechos de participación en los sistemas de IA de RR. HH. según § 87 BetrVG.

En la práctica implica:

• Informar con antelación sobre los proyectos de IA
• Participar en la elección del sistema
• Establecer acuerdos de uso
• Transparencia de algoritmos y lógica de decisión

Sin acuerdo con el comité, no se puede implantar la IA en RR. HH. Reserve entre 3 y 6 meses solo para este trámite.

Evitar sesgo algorítmico (Algorithmic Bias)

Los sistemas de IA pueden discriminar—también de manera involuntaria. En RR. HH. esto es especialmente sensible.

Fuentes típicas de sesgo en datos de RR. HH.:

• Desventajas históricas de ciertos grupos
• Datos de entrenamiento desequilibrados
• Discriminación indirecta por variables aparentemente neutras

Ejemplo: una IA para evaluar candidatos aprende de datos históricos de contratación. Si en el pasado se contrataron sobretodo hombres para puestos directivos, la IA reproducirá ese sesgo.

Cómo evitarlo: tests regulares de sesgo y corrección consciente de los desequilibrios en los datos de entrenamiento.

Requisitos de cumplimiento internacional

Si su empresa opera internacionalmente, debe respetar la normativa de cada país:

EE. UU.: California Consumer Privacy Act (CCPA), diversas leyes estatales
Canadá: Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA)
Singapur: Personal Data Protection Act (PDPA)

Cada país tiene requisitos propios para gestión de datos de RR. HH. y aplicaciones de IA.

Documentación y evidencias

El cumplimiento solo funciona con documentación exhaustiva. Para cada proyecto de IA en RR. HH. mantenga:

• Registro de actividades de tratamiento (art. 30 RGPD)
• Evaluaciones de impacto en protección de datos
• Acuerdos con el comité de empresa
• Protocolos de test de sesgo
• Audit trails de todos los procesos de datos

No es solo un requisito legal, también ayuda a mejorar sus sistemas de IA de manera continua.

Herramientas y tecnologías prácticas para el procesamiento de datos

Ya conoce la teoría, pero ¿cómo llevarla a la práctica? Aquí tiene las herramientas que realmente funcionan, también para presupuestos medianos.

Herramientas de Data Quality para RR. HH.

Talend Data Quality:
Suite completa para limpieza y validación de datos. Especialmente potente en integración de sistemas de RR. HH. Cuesta entre 1.200 y 3.000 euros mensuales, según volumen de datos.

Informatica Data Quality:
Solución empresarial con avanzadas funciones de IA para detectar errores automáticamente. Gama alta (desde 5.000 euros al mes), pero muy potente.

OpenRefine:
Herramienta open source para pequeños proyectos de limpieza de datos. Gratuita, pero más manual. Ideal para los primeros experimentos.

Nuestra recomendación para medianas empresas: empiece con OpenRefine para pruebas, pase a Talend en proyectos mayores.

Plataformas de gestión de datos específicas de RR. HH.

Workday HCM:
Solución integrada con funciones built-in de Data Quality. Cara, pero muy completa. Cloud con buenas opciones de analytics.

SAP SuccessFactors:
Solución empresarial consolidada, muy buena para estandarizar procesos de RR. HH.

BambooHR:
Alternativa asequible con API sólida y buenos reportes. Mucho más económica que las soluciones enterprise.

Para la mayoría de medianas empresas, BambooHR ofrece el mejor equilibrio entre funcionalidad y coste.

Automatización e integración

Zapier:
Solución no-code para integraciones sencillas entre sistemas de RR. HH. Ideal para empresas sin gran departamento IT. Desde 20 euros/mes.

Microsoft Power Automate:
Plataforma potente de automatización, especialmente para entornos Office 365. Buena integración con Excel y SharePoint.

n8n:
Alternativa open source para equipos técnicos. Gratuita, pero requiere conocimientos adicionales.

Validación de datos y monitorización

Great Expectations:
Framework en Python para pruebas automáticas de calidad de datos. Open source y muy flexible. Ideal para equipos con experiencia en programación.

Datadog:
Plataforma de monitorización con buenas funciones de Data Quality. Alertas y dashboards visuales muy potentes.

Tableau Prep:
Preparación de datos visual con buena detección de errores. Muy fácil de usar incluso para no técnicos.

Entrenamiento y despliegue de IA

Hugging Face:
Plataforma de entrenamiento de modelos IA con versiones pre-entrenadas para RR. HH. Muchas opciones open source.

Google Cloud AI Platform:
Pipeline ML completo, buenas funciones AutoML. Pago por uso, por lo que es accesible también para proyectos pequeños.

Azure ML Studio:
Alternativa de Microsoft con integración total en Office. Muy interesante para empresas con infraestructura Microsoft.

Planificación de presupuesto para su stack de herramientas

Costes realistas para un stack de datos completo en RR. HH. para pymes:

Presupuesto total: 2.900 – 5.450 euros mensuales para una solución completa.

Parece mucho, pero comparado con el coste de fracasar en una implantación de IA o perder eficiencia, es una ganga.

Éxitos medibles: KPIs de calidad de datos

Sin métricas, no hay gestión. Eso también vale para la calidad de datos en RR. HH. Estos son los KPIs que verdaderamente importan—y cómo medirlos.

Las cuatro piedras angulares para medir la calidad de los datos

1. Integridad (Completeness)
¿Qué porcentaje de los campos críticos está completo?

Cálculo: (Campos obligatorios completos / Total de campos obligatorios) × 100

Objetivo: mínimo 95% en datos clave, 80% en perfiles ampliados

2. Exactitud (Accuracy)
¿Qué proporción de datos refleja la realidad?

Cálculo: (Registros correctos / Total de registros) × 100

Objetivo: más del 98% en datos maestros, más del 90% en datos dinámicos

3. Consistencia (Consistency)
¿Qué tan uniformes son los datos entre sistemas?

Cálculo: (Registros coincidentes / Registros en varios sistemas) × 100

Objetivo: mínimo 95% de coincidencia en datos maestros

4. Actualidad (Timeliness)
¿Qué tan actuales son los datos?

Cálculo: (Registros con antigüedad menor a X días / Total registros) × 100

Objetivo: 90% de datos con menos de 30 días de antigüedad

KPI específicos de calidad en RR. HH.

Además de las métricas genéricas, necesita indicadores específicos de RR. HH.:

Integridad de perfiles de skills:
Porcentaje de empleados con perfiles de skills completos

Actualidad de datos de desempeño:
Proporción de empleados con evaluaciones recientes (menos de 12 meses)

Trazabilidad de trayectorias profesionales:
Porcentaje de cambios de puesto documentados completamente

Ratio de seguimiento de formación:
Porcentaje de formaciones documentadas frente a las realmente realizadas

Construir dashboards y reportings

Un KPI sin visualización no sirve. Implemente un dashboard visual con:

• Sistema semáforo: Verde (objetivo cumplido), amarillo (requiere mejora), rojo (crítico)
• Tendencias: Evolución últimos 12 meses
• Drill-down: De la métrica global a departamentos y personas
• Alertas automáticas: Notificación si se baja del objetivo

Actualice el dashboard al menos semanalmente. Los informes mensuales no bastan para gestión operativa de la calidad.

Medir el ROI de la mejora de la calidad de datos

La calidad cuesta dinero, pero también lo ahorra. Mida los dos lados:

Coste:

• Coste de herramientas
• Tiempo del personal para limpiar datos
• Consultoría externa
• Integración y mantenimiento de sistemas

Beneficio:

• Menos tiempo buscando datos
• Menos errores por mejores decisiones
• Reportes más rápidos
• Mejor rendimiento IA y mayor automatización

Ejemplo real: una empresa industrial de 150 empleados invirtió 25.000 euros en herramientas y procesos de calidad. Resultado:

• 50% menos tiempo en reporting RR. HH. (ahorro: 15.000 €/año)
• 30% reclutamiento más rápido gracias a IA (ahorro: 8.000 €/año)
• 20% menos contrataciones fallidas (ahorro: 40.000 €/año)

ROI tras 12 meses: 152%. Y aún siendo conservadores.

Establecer mejora continua

La calidad de datos no tiene final. Implante un proceso de mejora continua:

1. Revisiones semanales: Chequeo rápido de KPIs críticos
2. Análisis mensual en profundidad: Investigación de tendencias llamativas
3. Revisión estratégica trimestral: Ajuste de objetivos y procesos
4. Evaluación anual de herramientas: Revisar si el stack sigue siendo óptimo

Solo así mantendrá la calidad a largo plazo.

Errores típicos y cómo evitarlos

Aprender de los errores es bueno. Aprender de los errores ajenos es aún mejor. Estos son los obstáculos más frecuentes en la optimización de datos de RR. HH.—y cómo sortearlos.

Error 1: Paralización por perfeccionismo

El problema más común: los equipos quieren que todos los datos estén perfectos antes de empezar con la IA.

La realidad: la perfección no existe. Mientras espera que todo esté perfecto, sus competidores ya aprovechan la IA con un 80% de calidad de datos.

Solución: Empiece con lo que tiene. Un 80% de calidad basta para comenzar con la IA.

Ejemplo: una agencia de RR. HH. quería recolectar primero las skills de todos los empleados de los últimos cinco años. Tras 8 meses: datos aún incompletos, ningún proyecto de IA en marcha.

Mejor: empezar con empleados actuales y skills de los últimos 12 meses. Primera IA operativa en 6 semanas.

Error 2: Cambiar de herramientas sin estrategia

Las nuevas herramientas siempre parecen la solución definitiva. Muchas empresas saltan de una a otra sin rumbo.

El resultado: mucho esfuerzo integrando, poco tiempo para el trabajo real con datos.

Solución: Menos es más. Concéntrese en 2-3 herramientas que encajen bien. Exprima su uso antes de buscar novedades.

Error 3: Cumplimiento legal como pensamiento tardío

Muchos equipos primero optimizan los datos, luego piensan en la privacidad. Sorpresas desagradables aseguradas.

Escenario típico: tras 6 meses de optimización, el responsable de protección de datos bloquea el proyecto por falta de cumplimiento. Todo paralizado.

Solución: Pensar en compliance desde el principio. Implicar a protección de datos y comité de empresa desde el inicio.

Error 4: Subestimar el change management

La calidad de datos es un reto humano, no tecnológico.

Sin la implicación de los empleados, la mejor optimización fracasa. Si el personal de RR. HH. no asume los nuevos procesos, la calidad se resentirá pronto.

Solución: Invierta al menos el 30% de su presupuesto en formación y gestión del cambio. Explique los beneficios, no solo las obligaciones.

Error 5: Falta de estructura de gobernanza

Sin responsabilidades claras, la calidad de datos no es tarea de nadie—y por tanto, problema de todos.

Escenario clásico: cada departamento piensa que otro se ocupa de los datos. Resultado: nadie se ocupa realmente.

Solución: Defina Data Owners claros para cada fuente. Agregue revisiones periódicas y vías concretas de escalado.

Error 6: Cronogramas poco realistas

Optimizar datos lleva su tiempo. Subestimar esto crea estrés y malos resultados.

Estimaciones realistas para proyectos típicos:

• Inventario de datos: 4-6 semanas
• Selección e implantación de herramientas: 8-12 semanas
• Primera limpieza de datos: 12-16 semanas
• Automatización y monitorización: 6-8 semanas

Añada un 20% extra por incidencias imprevistas.

Error 7: Pensar en silos

Los datos de RR. HH. no existen en el vacío. Se relacionan con Finanzas, TI, Operaciones y más.

Quien solo optimiza RR. HH. ignora dependencias y conexiones clave.

Solución: Piense en procesos de empresa, no por departamentos. Implique a todas las partes relevantes desde el inicio.

Error 8: Falta de planificación de escalabilidad

Lo que funciona con 50 empleados no necesariamente funcionará con 500.

Planifique su arquitectura de datos previendo el crecimiento. Aunque hoy sea pequeño, mañana puede ser grande—por crecimiento orgánico o adquisiciones.

Solución: Elija herramientas y procesos que puedan manejar como mínimo el triple del volumen actual.

Optimizar datos de RR. HH. no es magia. Pero tampoco se hace solo.

Ahora tiene el plan en sus manos. Pasos claros: inventario, establecer prioridades, limpieza sistemática, automatización.

La tecnología existe. Las herramientas son asequibles. El marco legal está claro.

Solo falta la decisión de empezar.

Mientras usted lo piensa, sus competidores ya aplican IA a sus procesos de RR. HH. Cada mes de retraso será más difícil de recuperar.

Empiece pequeño. Elija un caso de uso concreto. Optimice los datos necesarios. Acumule experiencia.

La perfección es enemiga del progreso. Un 80% de calidad es mejor que un 0% de IA.

Sus empleados, su eficiencia y el éxito de su empresa se lo agradecerán.

En Brixon sabemos que el camino desde la optimización de datos hasta una IA productiva puede ser complejo. Por eso le acompañamos desde el primer análisis hasta la implantación final, de forma práctica, medible y con beneficios reales para el negocio.

Preguntas frecuentes