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Datos, IA y automatización

Ponga los datos, la IA y la automatización a trabajar en las operaciones

Eres responsable de los resultados, no de las demostraciones. Encontramos los lugares donde los datos, la IA y la automatización realmente mejoran el trabajo, luego los construimos sobre Microsoft y ServiceNow, medimos el resultado y nos quedamos para operarlo. La prueba nunca es lo ingenioso que parezca el piloto; es si la operación se vuelve más rápida, clara o fiable.
Datos IA Automatización

Entregado por

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Confían en nosotros

El desafío

¿Por qué la IA y la automatización se estancan como pilotos?

El piloto impresiona y nunca llega a producción. Los datos están dispersos, por lo que no se puede confiar en el modelo o el informe. La automatización se acopla a un proceso defectuoso y solo acelera el desorden. Y nadie acordó, desde el principio, con qué se mediría ese mejor.

El resultado: un cementerio de pruebas de concepto y ningún cambio real en cómo funciona la operación.

La transformación

¿Qué cambia con Evora?

Máquina industrial con superposición de analítica digital para mantenimiento predictivo y rendimiento de activos
Ingeniero de campo industrial con casco y tableta para mantenimiento digital

Cómo entrega Evora

Del caso de uso a la
automatización listo para producción

1

Asesorar: Conceptualización y procesos de negocio
Encontramos los casos de uso donde la inteligencia es rentable, comprobamos los datos y el proceso subyacente, y establecemos el resultado y la línea base antes de automatizar nada.

2

Ejecutar: Implementación
Construimos sobre Microsoft Power Platform y Microsoft Fabric/Power BI para datos y automatización, y sobre ServiceNow para la automatización de flujos de trabajo, corrigiendo primero el proceso y luego automatizándolo.

3

Estado: Operaciones listas para funcionar
Ejecutamos la automatización en producción, supervisamos la precisión y los resultados, y la mantenemos gobernada y en mejora a medida que cambian los datos y las condiciones.

Qué hacemos

Automatizamos el trabajo repetitivo basado en reglas que consume silenciosamente el tiempo de tus equipos: entrada de datos, enrutamiento, conciliaciones, actualizaciones de estado, los pasos que una persona hace de la misma manera cada vez. Construida sobre Power Platform y ServiceNow y mantenida bajo gobernanza, la automatización se ejecuta de forma fiable en producción en lugar de como un script frágil. Usted libera a personas cualificadas del trabajo rutinario, reduce los errores que conlleva la manipulación manual y obtiene un proceso que funciona de la misma manera cada vez, día o noche.

Construimos la base de datos de la que depende todo lo demás, para que los informes y la IA funcionen con números en los que la gente pueda confiar. Utilizando Microsoft Fabric y Power BI, reunimos los datos dispersos, los definimos de forma coherente y los ponemos a disposición allí donde se toman las decisiones. El equipo suizo de Allgeier ha entregado exactamente este tipo de trabajo con Fabric y Power BI, por ejemplo, un proyecto de datos de grupo en Thommen. Usted pasa de discutir sobre qué cifras son correctas a actuar basándose en una visión única y fiable.

Ponemos la IA donde mejora una decisión real, no donde hace una buena demostración: sacando a la luz la información correcta, redactando el resultado rutinario, señalando la excepción que un humano debería revisar. Habilitamos Microsoft Copilot y asistentes similares dentro de un marco de gobernanza, para que la ayuda sea útil y el control sea claro. El objetivo son mejores y más rápidas decisiones con una persona que siga siendo responsable, en lugar de una caja negra en la que nadie confía lo suficiente como para usarla realmente en la operación.

Antes de automatizar, observamos cómo se ejecuta realmente el proceso, no cómo dice la documentación que lo hace, y encontramos dónde están realmente el tiempo, el retrabajo y los cuellos de botella. Eso nos indica qué vale la pena automatizar y qué debe corregirse o eliminarse primero. Usted evita el costoso error de automatizar desperdicio y obtiene una lista priorizada y basada en evidencias de dónde la automatización será rentable, clasificada por esfuerzo e impacto en lugar de por quién discutió más fuerte.

Hacemos que los datos y la IA sean lo suficientemente fiables como para gestionar el negocio con ellos: propiedad clara, comprobaciones de precisión, control de acceso y reglas sobre cómo se permite usar la IA. Esto es lo que mantiene lo que llega a producción como algo fiable y defendible a medida que crece el escrutinio de la IA. Usted obtiene el beneficio de la automatización y la IA sin el riesgo de decisiones tomadas con datos erróneos o modelos que nadie puede explicar, y puede demostrar a los reguladores y a su propia junta directiva que los controles son reales.

Vinculamos cada caso de uso de automatización e IA a una métrica y a un parámetro de referencia, para que pueda ver lo que realmente cambió: horas recuperadas, toques manuales eliminados, tiempo de ciclo reducido, precisión mejorada. La inteligencia deja de ser un acto de fe y se convierte en una cifra que se puede señalar. Esa disciplina también le indica dónde invertir a continuación, porque puede ver qué casos de uso fueron rentables y cuáles no, en lugar de repartir el esfuerzo uniformemente entre todo lo que sonaba prometedor.

Casos Prácticos

Prueba de ejecución.

Habla con un experto

Define el modelo operativo que tus equipos pueden ejecutar.

Cuéntanos dónde se estanca la ejecución, qué resultados importan y qué sistemas deben conectarse. Dirigiremos su solicitud al experto de Evora adecuado.

Solicitar una reunión

Cuéntenos su desafío: el experto adecuado en un plazo de 24 horas.

Cumple con el RGPD. Los datos nunca se comparten.

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Cuéntenos su desafío: el experto adecuado en un plazo de 24 horas.

Cumple con el RGPD. Los datos nunca se comparten.

FAQ

Preguntas que hacen los líderes empresariales antes de comprometerse.

Uso de datos, automatización e IA para hacer que el trabajo operativo real sea más rápido, claro y repetible, medido frente a una línea base en lugar de demostrado en un piloto.
Microsoft Power Platform y Microsoft Fabric/Power BI para datos y automatización, y ServiceNow para la automatización de flujos de trabajo; Copilot donde la asistencia de IA gobernada añade valor.
Datos dispersos, un proceso subyacente no corregido y ninguna medida de éxito acordada. Abordamos los tres puntos antes de automatizar.
Sí. Automatizar un proceso defectuoso solo hace que el problema sea más rápido. Corregimos el flujo primero, luego automatizamos lo que debe ser automatizado.
Con una propiedad clara, comprobaciones de precisión y control sobre cómo se utilizan los datos y la IA, para que lo que llegue a producción siga siendo fiable.
Nos quedamos. Estabilizamos, monitorizamos KPIs de fiabilidad y seguimos mejorando; en todo el grupo, el soporte post-go-live promedia unos 18 meses.

¿Más preguntas?