TALK2DATA es un asistente de Inteligencia Artificial que democratiza el acceso a todos los datos corporativos. Está diseñado para transformar un ecosistema de información fragmentado en un entorno unificado, seguro y orientado a la toma de decisiones. Convierte preguntas en decisiones accionables en cuestión de segundos.
El proyecto integra una arquitectura de datos, automatización de procesos analíticos y una capa conversacional basada en IA generativa. Esta solución permite a cualquier profesional a través de lenguaje natural:
– Acceder a tus datos, hacer consultas interactuando a modo chat
-Entender el negocio en segundos
-Visualizar tendencias al momento
-Tomar decisiones con seguridad
-Automatizar respuestas y alertas
La solución cubre todo el ciclo de vida del dato: ingesta, transformación, almacenamiento estructurado, analítica avanzada, visualización y explotación mediante asistentes inteligentes especializados (TALKers), todo ello bajo un marco de gobernanza, trazabilidad y seguridad empresarial.
Autoría
Bosonit S.L.
Categoría
Agricultura y ganadería
Localización
Logroño
Tecnologías clave
Machine learning, Deep learning, Generative AI (texto, imagen, voz o código)
Nivel de madurez tecnológica
TRL 7 — Demostración del sistema en entorno operativo
Beneficiarios
Directos:
-Insights de negocio automáticos
-Dirección general
-Área financiera
-Área comercial
-Operaciones
-Equipo técnico
-Analistas
Indirectos:
-Clientes finales (mejor capacidad de respuesta)
-Distribuidores
-Proveedores
-Socios estratégicos
-Stakeholders financieros
Indicadores o KPI de impacto
-Reducción significativa del tiempo de consolidación de información al eliminar procesos manuales
-Disminución de redundancias en gestión de datos
-Automatización del ciclo de vida del dato
-Centralización del 100% de las fuentes relevantes integradas en el data warehouse
-Cobertura completa del ciclo de trazabilidad y auditoría
El enfoque está diseñado para impactar directamente en:
-Productividad del equipo
-Optimización de recursos
-Reducción de costes operativos
-Mejora en calidad del dato
Capacidad tecnológica del proyecto
Computación:
-Arquitectura flexible (on-premise o cloud).
-Diseño modular y escalable.
Frameworks y tecnologías:
-ETL/ELT automatizado.
-Data warehouse estructurado.
-Arquitectura MCP/RAG.
-Base vectorial.
-Componentes open source consolidados.
Modelos IA
-LLM para lenguaje natural.
-Modelos de machine learning de predicción/forecasting.
-Text-to-SQL automatizado.
-Modelos contextualizados con grounding empresarial.
Integraciones:
-ERP
-CRM
-APIs externas.
-Herramientas BI.
-Bases de datos.
-SaaS.
-Sistemas internos.
Sostenibilidad, huella ambiental y licencia social
El proyecto contribuye a la sostenibilidad desde varios ejes:
-Arquitectura optimizada.
-Uso de componentes open source que reducen dependencia propietaria (sostenibilidad tecnológica).
-Reducción de redundancias operativas.
-Optimización del uso de recursos tecnológicos.
-Menor consumo energético frente a arquitecturas sobredimensionadas.
-Reducción de procesos manuales y reprocesos innecesarios.
Además:
-Se minimiza el movimiento de datos.
-Se evita replicación innecesaria.
-Se mejora la eficiencia operativa global.
Desde el punto de vista social, el proyecto:
-Democratiza el acceso al dato.
-Reduce barreras técnicas.
-Fomenta cultura de transparencia.
-Refuerza la confianza interna y externa.