Analítica avanzada en la nube: dudas y casos reales
La analítica avanzada en la nube deja de ser abstracta cuando se mira qué hicieron empresas concretas de la región con sus datos. Estas preguntas ordenan lo que publicaron Google Cloud y AWS y lo que dice la documentación técnica, y señalan qué conviene leer con cuidado.
¿Qué empresas de la región aplican analítica avanzada en la nube?
Google Cloud cita varias en su recopilación de marzo de 2025. Grupo Pão de Açúcar adoptó Vertex AI para mejorar la previsión de ventas en un entorno con más de 700 tiendas y más de 60.000 productos en stock. Bradesco usa IA de Google Cloud para detectar actividades sospechosas y combatir el lavado de dinero.
Por su parte, CERC, una infraestructura de mercado financiero nativa de la nube en Brasil, exploró BigQuery para procesar y compartir grandes volúmenes de datos, y procesa 100.000 transacciones por segundo en Google Cloud.
También aparece LATAM Airlines, que aprovecha la IA de Google Cloud para automatizar la gestión y el gobierno de datos. Con IA generativa clasifica tablas y gestiona metadatos, y según la publicación eso reduce tiempo y costos.
¿Qué resultados se reportan?
Depende del caso. Aluga Mais, una startup brasileña de alquileres, usa Vertex AI, Document AI y BigQuery, y según Google Cloud redujo el análisis catastral de 1 hora y 30 minutos a 24 segundos sin aumentar sus costos operativos.
En México, CI Banco optimizó con un gestor documental impulsado por Vertex AI la revisión de documentos para autorizar fideicomisos: de una semana a menos de dos horas, al extraer los datos que piden los formatos. Las cifras de este apartado las informa Google Cloud.
Un resultado de etapa temprana es el de Casa dos Ventos, empresa brasileña de energía eólica, que automatizó con Vertex AI el análisis de documentos y la extracción de datos de imágenes. Google Cloud informa que las primeras pruebas sumaron más de 100 accesos y que el 80% de los usuarios expresó alta satisfacción.
¿Puede un modelo de lenguaje consultar los datos?
Sí. La manufacturera Suzano, según Google Cloud, permite el acceso casi instantáneo a la información de sus fuentes con lenguaje natural, para casi 50.000 funcionarios. En Perú, Alicorp mejoró la gestión de datos estructurados y no estructurados con IA generativa, lo que agilizó el análisis de videos, redujo procesos manuales y mejoró la toma de decisiones.
En BigQuery, la función AI.GENERATE_TEXT trabaja con modelos remotos sobre Gemini, Claude, Llama o Mistral y genera texto a partir de tablas estándar o de datos no estructurados. Para seguir con el tema desde las empresas, hay un texto de Medium sobre quiénes implementan soluciones en la nube en la región.
¿Cómo se evita que el modelo invente respuestas?
Dándole contexto verificable. Google Cloud explica que RAG Engine enriquece el contexto del modelo con información privada de la organización para reducir las alucinaciones y responder con más precisión.
Amazon Bedrock Knowledge Bases sigue la misma lógica: convierte los datos en fragmentos, los guarda como vectores y los recupera para armar la respuesta. Si la fuente es mala, el modelo responderá mal con mucha seguridad.
¿Cómo leer un caso publicado por un proveedor?
Como un resultado informado por quien vende la tecnología. Conviene fijarse en la escala: en el caso de Grupo Pão de Açúcar, Google Cloud aclara que los resultados positivos vienen de una prueba inicial en algunas tiendas y artículos, y que la iniciativa se expande a toda la red.
También sirve distinguir lo medido de lo esperado. Esa misma publicación habla de una expectativa de consolidar los beneficios a escala, que no es lo mismo que un resultado ya logrado.
¿Por dónde empezar con analítica avanzada en la nube?
Por un proceso donde hoy se pierda tiempo con tareas repetitivas, como revisar documentos o armar previsiones. Los casos de Aluga Mais y CI Banco atacan tareas concretas de análisis de documentos y datos.
Conviene definir de antemano cómo se medirá el cambio, por ejemplo, el tiempo de revisión por documento antes y después. Sin esa línea de base, un resultado como los que citan los proveedores no se puede comprobar en la propia empresa.
Si el primer proyecto da buenos resultados, recién entonces se justifica sumar fuentes de datos y más usuarios.