Proyectos reales donde convertimos datos en mejores decisiones, mayor eficiencia y crecimiento medible para nuestros clientes.
Soluciones con impacto real
Cada caso muestra cómo combinamos tecnología, datos y contexto de negocio para resolver problemas concretos. Desde automatización de procesos con IA hasta modernización de plataformas de datos, así se ve Pi Consulting en la práctica.
AI & Development
Una alcaldía recibía más de 40.000 solicitudes ciudadanas por mes que debían clasificarse y derivarse a 63 entidades. El proceso era manual, costoso y propenso a errores.
AI & Development
Una superintendencia de salud recibía miles de tutelas por día, lo que dificultaba su clasificación rápida y la asignación eficiente de recursos.
Analytics
Una empresa avícola no podía determinar el día óptimo de comercialización de las aves y tomaba decisiones empíricas que generaban variabilidad y pérdidas económicas.
AI & Development
El equipo legal de un banco recibía cientos de correos diarios con notificaciones judiciales. La clasificación manual generaba demoras, errores y riesgo de omitir información crítica.
AI & Development
Emprendedores gestionaban sus ventas en cuadernos, fotos y notas de voz dispersas en múltiples canales de pago, sin una visibilidad centralizada de su desempeño.
AI & Development
Los trabajadores independientes no calificaban en los sistemas tradicionales de evaluación crediticia y perdían acceso a financiamiento a pesar de tener capacidad de pago.
AI & Development
Clientes de food court enfrentaban largas colas y poco contacto con el personal, generando insatisfacción y pérdida de ventas frente a la competencia.
AI & Development
El área de compras de una empresa de alimentos no podía anticipar eventos globales con impacto sobre los precios de commodities. La recolección de noticias era manual y limitada.
AI & Development
Un grupo empresarial necesitaba acelerar la adopción de IA asegurando relevancia de negocio, factibilidad y retorno de inversión. Los modelos tradicionales de innovación eran lentos y estaban desconectados de la operación.
Analytics
Existían ineficiencias en el control de desperdicios en producción, con poca visibilidad sobre los procesos y datos dispersos en sistemas legacy.
AI & Development
Los operarios en planta no contaban con soporte automatizado, lo que generaba ineficiencias y errores operativos en el manejo de maquinaria.
AI & Development
Las políticas de calidad no estaban centralizadas ni automatizadas, lo que dificultaba sostener consistencia, trazabilidad y control.
Analytics
El volumen de datos y la falta de automatización en los procesos de deuda y pago de contribuyentes generaban reportes manuales y dependencia de herramientas desactualizadas.
Data Management
La migración del data warehouse desde Teradata hacia GCP presentaba riesgos por falta de coordinación, presión de plazos y posibles disrupciones del servicio.
Data Management
Existían dificultades para acceder a los datos del Data Lake y utilizarlos de forma consistente desde múltiples servicios.
Data Management
Había poca visibilidad sobre la disponibilidad y el estado de gobernanza de los datasets publicados en Unity Catalog.
Data Management
Había poca visibilidad sobre los costos de mantenimiento del Data Lake y no existían herramientas de monitoreo de capacidad.
Data Management
Los consumidores internos necesitaban disponer de datasets en sus servicios nativos, como Kafka, PostgreSQL y EventHub.
Hablemos sobre cómo convertirlo en un resultado concreto de negocio.
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