Datos primero: por qué evaluamos tus datos antes de construir un agente

Evaluamos tus datos antes de construir un agente porque un agente es tan bueno como el sistema de registro que lee y escribe. La parte difícil de los agentes empresariales no es el prompt. Es conseguir una vista limpia, con permisos y al día de SAP, Oracle, el core o el CRM, y tener permiso para escribir de vuelta. Eso es lo que revisa la evaluación de datos del Blueprint, en 1 a 2 semanas, antes de firmar un KPI.

Por qué es el paso que todos se saltan

MIT NANDA encontró que el 95% de los pilotos de GenAI empresarial no produce impacto medible en el P&L (ago 2025). En nuestra experiencia, la razón más común está antes del modelo: el piloto se construyó sobre un export, una muestra o un sandbox, y los datos de producción no se parecían en nada. Menlo Ventures reportó que solo el 16% de los despliegues de GenAI empresarial en 2025 eran agentes de verdad; el resto no podía actuar, muchas veces porque nadie había resuelto el camino de escritura hacia el sistema de registro.

Qué cubre la evaluación de datos

• Sistemas de registro: qué sistema tiene la verdad de este proceso (ERP, CRM, core, WMS, TMS, sistema de RH) y cuáles solo tienen copias.
• Acceso de lectura: APIs, vistas de base de datos, eventos o archivos. Latencia, límites de tasa, cobertura de campos. Qué va a ver el agente y qué tan desactualizado va a estar.
• Acceso de escritura: qué acciones necesita ejecutar el agente, por qué interfaz, con qué permisos y con qué paso de aprobación.
• Calidad de datos en los campos que importan: duplicados, campos vacíos, texto libre donde debería haber un código, valores que cambiaron de significado hace dos años.
• Identidad y PII: cómo se identifica a clientes, operadores o candidatos entre sistemas, y qué hay que limpiar antes de una llamada al modelo.
• Residencia y regulación: dónde pueden vivir los datos, en qué nube y región, y qué espera el regulador para este proceso (CNBV, SAT, LFPDPPP, HIPAA).
• Observabilidad: ¿podemos reconstruir, dentro de seis meses, qué vio el agente cuando decidió?

Qué encontramos, típicamente

Las mismas cuatro cosas, en distinto orden. El ERP tiene el campo pero nadie confía en él. La API existe pero está limitada a una tasa que no sobrevive una campaña. El camino de escritura es una pantalla, no una interfaz. Y el proceso tiene una versión sombra en hojas de cálculo que el ERP nunca ve. Ninguna de estas detiene un proyecto. Todas cambian la arquitectura, y es mucho más barato saberlo en la semana uno que en la semana nueve.

Qué hacemos con la respuesta

La evaluación termina en una de tres decisiones. Construir el agente como se planeó. Construir primero la capa de datos: una integración, una capa de warehouse sobre Snowflake, un flujo de eventos, una vista limpia. O elegir otro proceso, porque este todavía no se puede medir. Hemos propuesto las tres. El KPI Contract se firma solo cuando los datos pueden sostener el KPI.

La capa de contexto empieza aquí

La evaluación de datos es también la semilla de la capa de contexto: el modelo de cómo funciona tu negocio en realidad. Entidades, relaciones, políticas, excepciones. Se construye desde tus sistemas, no desde un taller, y es lo que le permite a un agente distinguir entre un pedido retrasado y uno cancelado, o entre un cliente que va tarde y uno que está disputando una factura.

El stack que traemos

Doce años de integraciones con SAP, Oracle, NetSuite, Odoo, Salesforce, HubSpot y los cores de bancos y fintechs en México, una alianza con Snowflake para la capa de datos, y un runtime que trata a MCP como la interfaz entre agentes y herramientas. En 2026 corrimos discoveries de datos para grupos de logística, bienes raíces y manufactura antes de definir cualquier agente. Ese orden es deliberado.

Qué llevar a la primera sesión

• El nombre del sistema donde vive este proceso, y la persona que lo administra.
• Un mes de registros reales de ese proceso, sin PII si lo prefieres. Un export está bien.
• El documento de política que el equipo usa de verdad, no el oficial.
• El número que te gustaría mover, y cómo se mide hoy.

Con esas cuatro cosas, un Discovery Express, dos sesiones sin costo, alcanza para decirte si el proceso está listo, qué necesitaría la capa de datos, y qué dos o tres quick wins están disponibles antes de construir cualquier agente.