Fundación
noviembre de 2015
Diferentes tipos
de especialización
Presencia en
Brasil y Europa
Sedes
Londres, Reino Unido / São Paulo, Brasil
:: NUESTRA VISIÓN ::
La tecnología no se trata de herramientas.
Sino de tomar buenas decisiones en entornos complejos.
Trabajamos en la intersección entre la profundidad técnica y la visión estratégica como base de toda decisión estratégica para su negocio.
Lo que quita el sueño a los líderes tecnológicos
Tres presiones reales sobre los directores de tecnología (CTO), vicepresidentes, directores y gerentes de tecnología
Riesgo.
Sin un plan de continuidad a la vista.
Los entornos críticos que carecen de un plan de recuperación ante desastres estructurado exponen a la empresa a pérdidas que van más allá de los datos: reputación, multas y parálisis.
Costo.
Imprevisible y difícil de justificar
Las inversiones en hardware quedan obsoletas antes de generar beneficios. Los equipos de TI internos cuestan más de lo que aportan a gran escala.
Madurez.
Operaciones por debajo del ritmo del negocio
Una gobernanza reactiva, la falta de un sistema de gestión de riesgos estructurado y los entornos heterogéneos crean cuellos de botella que frenan el crecimiento.
Infraestructura / Computación en la nube.
Disaster Recovery as a Service
Continuidad del negocio con replicación de entornos y recuperación ante desastres como código: sobre IBM Cloud y Red Hat OVE.
Storage as a Service
Almacenamiento escalable e inmutable para entornos regulados, PACS y datos históricos con IBM Diamondback.
Hardware as a Service
Conversión granular de CAPEX a OPEX. IBM Power, Storage y Diamondback contratados como servicio.
Site Reliability Engineering
Los especialistas heimr actúan como una extensión del equipo del cliente: mejora continua, SLO y buenas prácticas.
Migración y modernización
Migración de cargas críticas a IBM, AWS, OCI, Google, Azure o una arquitectura híbrida, con mecanismos de gobernanza.
Gobernanza de la infraestructura
Gestión activa de entornos en la nube y locales con una visión de 360° y un equipo dedicado al cliente.
El diagnóstico que la mayoría evita hacer
Tres preguntas que todo CTO, CIO y CDO debe responder con sinceridad.
60%
de los proyectos de IA fracasan
La causa principal no es el modelo.
Son los datos sin control, sin calidad y sin trazabilidad.
+25%
del tiempo del equipo de TI se dedica a gestionar alertas.
La mayoría son falsos positivos.
Mientras el equipo se ocupa del ruido, los incidentes reales siguen su curso sin que se les dé respuesta.
12%
de los ingresos se ve afectado por los malos resultados.
Las decisiones basadas en datos incorrectos o desactualizados tienen un costo real: tanto financiero como de reputación.
Data & AI.
DATA Protection
La gobernanza activa, la observabilidad, el cumplimiento normativo y los mecanismos de protección garantizan que solo los datos fiables alimenten la IA y el análisis de datos.
EJEMPLO PRÁCTICO
Un banco evita multas regulatorias por valor de 2 millones de reales gracias al cumplimiento normativo automatizado y a un registro de datos auditable en tiempo real.
DATA Quality
La armonización, los flujos de actualización, la integración estratégica y la vectorización transforman los datos brutos en inteligencia útil.
EJEMPLO PRÁCTICO
La Industria 4.0 reduce las paradas de las máquinas en un 40 % al pasar de los flujos de datos D+2 al streaming en tiempo real con alertas predictivas de volumen.
AIOps & Automation
Predicción de fallas, autocorrección, clasificación inteligente de alertas y optimización autónoma de la infraestructura.
EJEMPLO PRÁCTICO
Telecom elimina el 92 % de los falsos positivos y reduce el MTTR en un 75 % gracias a la clasificación inteligente y la autocorrección basadas en modelos predictivos.
MLOps
Plataforma de experimentación, ciclo de vida de los modelos, gobernanza ética y escalabilidad de recursos para la IA en producción.
EJEMPLO PRÁCTICO
Lawtech reduce en un 70 % el tiempo de creación de prototipos gracias a un entorno estandarizado, el control de versiones automático y los procesos de validación ética.
¿Sabes cuál es el origen real de tus datos?
Sin una gobernanza activa, los datos sin trazabilidad se introducen en los modelos de IA. Las consecuencias pasan desapercibidas hasta que dejan de serlo.
¿Todos sus datos hablan el mismo idioma?
Las integraciones que solo intercambian datos no generan inteligencia. Los datos fragmentados y no estructurados son un activo totalmente desaprovechado.
¿Tu departamento de TI sigue apagando incendios?
Los equipos abrumados por falsas alertas pierden de vista lo que realmente importa. La IA operativa no solo debe detectar, sino también predecir, priorizar y solucionar.
¿Cuánto tiempo tarda un modelo en entrar en producción?
Los modelos que se retrasan o se deterioran sin supervisión cuestan más que los que nunca se han creado. La velocidad combinada con la gobernanza es lo que marca la diferencia.
