Business Intelligence & IA aplicada · Santiago

El próximo ciclo de inversión en datos e IA de tu organización empieza con una conversación.

Transforma tus datos en el motor de tus decisiones y evoluciona tus procesos con inteligencia artificial. Construye proactividad a través de modelos de pronóstico. Lidera la adopción de tecnologías con impacto medible.

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Servicios

Cuatro formas de convertir datos y procesos en margen

Cada línea parte de un diagnóstico y termina con algo funcionando en producción. Nada de presentaciones que quedan en una carpeta compartida.

Estrategia de Datos y Arquitectura Cloud

Fundación

Diseñamos el modelo de datos único de la empresa y lo levantamos sobre AWS o GCP. Se acaban las reuniones donde cada gerencia llega con una cifra distinta.

Ejemplo concreto

Una aerolínea tenía ventas, operaciones y finanzas en tres sistemas que no conversaban. Construimos un data warehouse con una sola definición de todas las entidades de negocio". Hoy el 80% de las áreas planifica sobre la misma base.

AWS / GCPdbtRedshiftSQLGobierno de datos

Modelos predictivos y pricing algorítmico

Margen

Machine learning aplicado: qué cliente se va, cuánto cobrar, cuánta demanda viene la próxima semana. Cada modelo con un fin específico, pero coherentes entre sí.

Ejemplo concreto

En logística reemplazamos una tabla de tarifas fija por un modelo que ajusta precio según zona, peso, competencia y otras características. Impacto medido: más de $1.000 millones en el primer ciclo.

PythonMachine LearningChurnPricingSegmentación de valor

Agentes de IA para operaciones

Automatización

Agentes que leen, deciden y ejecutan dentro de tus sistemas. No son chatbots: son procesos completos que antes ocupaban a un equipo entero.

Ejemplo concreto

Un agente que recibe el correo del cliente, identifica el envío en el ERP, revisa el estado real, responde y escala solo los casos ambiguos. El 70% de los tickets se cierra sin intervención humana.

Claude / GPTRAGTool useIntegración ERPEvaluación continua

Dirección BI & IA como servicio

Liderazgo

Un gerente de datos e IA sin la carga de contratarlo. Toma la agenda técnica, arma el equipo, ordena a los proveedores y responde ante el directorio.

Ejemplo concreto

Para una empresa mediana: auditoría del stack heredado, hoja de ruta a 18 meses con ROI por iniciativa, selección de los dos primeros data engineers y comité mensual con gerencia general.

Roadmap con ROIArmado de equipoDue diligence técnicoComité directivo
Resultados

Lo que ya pasó en la cancha

Proyectos liderados en primera persona, en compañías con volumen transaccional alto y poca tolerancia al error.

Logística · Chilexpress
$1.000MM+

Pricing con machine learning

Creación del área de datos desde cero, primer data warehouse de la compañía y una estrategia algorítmica de precios con impacto financiero directo.

Aviación · JetSMART
80% de las áreas

Una sola verdad sobre AWS

Estrategia corporativa de datos que eliminó los silos y sostuvo la integración analítica durante la fusión con American Airlines.

Deep tech · C1DO1
13países

De laboratorio a mercado

Simuladores de entrenamiento médico vendidos en EE.UU. y Latinoamérica, con la PUC y DUOC UC como accionistas.

Cómo trabajamos

Doce semanas hasta algo en producción

El orden importa: primero medimos, después construimos. Cada etapa tiene una entrega concreta que queda en tus manos.

Semanas 1–2

Diagnóstico

Revisamos sistemas, fuentes y procesos. Identificamos dónde están las oportunidades.

Entrega: mapa del stack + 5 oportunidades priorizadas por ROI
Semanas 3–4

Caso de negocio

Elegimos una sola iniciativa y le ponemos número: costo, retorno esperado y cómo se va a medir.

Entrega: business case aprobable por directorio
Semanas 5–9

Construcción

Levantamos la arquitectura, el modelo o el agente. Sprints quincenales con demo funcionando.

Entrega: sistema operando con datos reales
Semanas 10–12

Traspaso

Documentamos, capacitamos al equipo interno y dejamos el monitoreo andando. Nos podemos ir sin que se caiga.

Entrega: documentación, capacitación y tablero de impacto
Quién está detrás

Promptus es Sergio Silva y un equipo que se arma por proyecto

Sergio Silva Miranda
Director BI & IA
  • Director BI & IA — Promptus2024 →
  • Gerente de BI — JetSMART Airlines2020–23
  • CEO & cofundador — C1DO12015–19
  • Subgerente de BI — Chilexpress2015–17
  • Jefe de Customer Intelligence — LATAM2012–15
Formación
Ing. Civil Industrial, PUC
Idiomas
ES · EN · PT

Quince años armando áreas de datos donde no existían. En LATAM construyendo los modelos de segmentación que se volvieron estándar de la aerolínea. En Chilexpress creando el área de analítica y el primer data warehouse. En JetSMART liderando la estrategia de datos durante una fusión transnacional.

También estuve al otro lado: fundé y dirigí C1DO1, una startup de simulación para entrenamiento médico que terminó vendiendo en trece países. Sé lo que es tener que justificar cada peso invertido en tecnología.

Por eso Promptus trabaja distinto. Ningún proyecto parte sin un número de retorno acordado, y ninguno termina con una presentación. Termina con algo funcionando que tu equipo sabe mantener.

Foco
Data strategy · ML · Agentes de IA
Modalidad
Proyecto o dirección continua
Primer paso

Conversemos, sin costo

Cuéntame qué sistemas tienes y qué decisión te está costando tomar a ciegas. Si hay una oportunidad clara te la digo en esa misma reunión. Si no la hay, también.

Escribir a Sergio →
sergio.silva@promptus.cl linkedin.com/in/sasilvam Las Condes, Santiago