Arquitectura de datos y agentes de IA para RH
Antes de pensar en “adopción de IA”, ordenamos los datos de personas, definimos la arquitectura correcta y diseñamos agentes de IA útiles para RH, líderes y colaboradores. Menos demos espectaculares, más casos de uso reales dentro de tu operación.
Cuando el problema no es la IA, es el desorden de datos
La mayoría de las iniciativas de IA en RH se frenan por lo mismo: datos incompletos, sistemas desconectados y procesos que no están listos. Ahí atacamos primero.
Múltiples versiones de la verdad
Headcount, rotación, ausentismo y costos de personas con números distintos según si preguntas a RH, Finanzas o al área operativa.
Datos de personas desperdigados
Información repartida entre HRIS, nómina, asistencia, encuestas, ERP y archivos sueltos. Ningún lugar ensamblando la historia completa del colaborador.
Tableros que no alcanzan para responder preguntas
Dashboards bonitos que sirven para ver el pasado, pero no ayudan a tomar decisiones o simular escenarios hacia adelante.
“Queremos IA” sin casos de uso claros
Expectativas puestas en la tecnología sin definir qué preguntas debe responder, para quién y con qué datos.
Del dato suelto al agente que responde algo útil
Un agente de IA para RH solo tiene sentido si está parado sobre datos confiables, bien integrados, con reglas claras de uso. Primero diagnosticamos y diseñamos la arquitectura; después hablamos de agentes.
Preparamos tus datos y diseñamos agentes con sentido
No llegamos con una “cajita de IA” genérica. Entramos a entender cómo están tus datos, qué decisiones necesitas tomar y diseñamos agentes que resuelven tareas concretas para RH, líderes o colaboradores.
- Diagnóstico del ecosistema de datos de RH: sistemas, tablas, campos, calidad y vacíos.
- Definición de modelo de datos de personas y fuentes maestras por tema (altas, estructura, sueldos, desempeño, etc.).
- Diseño de arquitectura para analítica y agentes de IA: qué se extrae, dónde se orquesta y cómo se consume.
- Priorización de casos de uso de IA por impacto y viabilidad (no por moda).
- Diseño y construcción de agentes de IA conectados a tus datos y herramientas de RH.
Organizaciones que quieren IA, pero con los pies en la tierra
No es para empezar un experimento aislado. Es para empresas que ya tienen HR Tech, datos relevantes y quieren dar el siguiente paso con responsabilidad.
- Empresas con HRIS, nómina, asistencia y encuestas operando, pero poco conectados.
- Organizaciones con tableros de personas que ya se quedan cortos para las preguntas del negocio.
- Direcciones de RH y Finanzas que quieren responder más rápido, sin esperar nuevos reportes.
- Equipos que buscan agentes de IA útiles (no chatbots decorativos) sobre datos de personas.
- Negocios que quieren experimentar con IA, pero sin perder control ni calidad del dato.
Agentes de IA aplicados en industrias como la tuya
No son experimentos de laboratorio. Son casos de uso probados en retail, logística, manufactura ligera, servicios financieros y empresas con operación masiva.
Agente para líderes operativos
- Headcount, cobertura y faltas por tienda o centro en segundos.
- Rotación por puesto y turno para anticipar riesgos.
- Historial de puntualidad y alertas de riesgo de renuncia.
- Usado por grandes retailers y operadores logísticos a nivel global.
Agente de validación de nómina
- Cruza asistencia, incidencias y nómina antes de cada pago.
- Detecta movimientos atípicos y conceptos fuera de patrón.
- Reduce errores costosos y reclamos de colaboradores.
- Muy usado en retail, manufactura y operaciones de alto volumen.
Agente para reclutamiento de alto volumen
- Pre-filtra candidatos según requisitos duros (zona, horario, puesto).
- Responde preguntas frecuentes y mantiene al candidato informado.
- Entrega a RH solo perfiles que cumplen condiciones mínimas.
- Aplicado en call centers, retail, logística y servicios.
Agente para colaboradores (RH en el bolsillo)
- Responde sobre políticas, vacaciones, permisos y beneficios.
- Evita decenas de tickets y correos repetidos a RH.
- Conectado a HRIS y documentación interna.
- Usado por bancos, retailers y empresas de servicios masivos.
Agente de calidad de datos de personas
- Detecta altas y bajas desalineadas entre sistemas.
- Encuentra duplicados, estructuras mal armadas y antigüedades erróneas.
- Se adelanta a problemas de nómina y reporting.
- Usado por empresas de tecnología, fintech y e-commerce.
Agente de escenarios de personas
- Simula impacto de cambios en headcount, rotación o ausentismo.
- Ayuda a decidir cierres, aperturas o redistribución de equipos.
- Conecta datos de RH con métricas de negocio.
- Usado en retail, logística y servicios financieros.
Lo que sí hacemos. Y lo que no hacemos.
Lo que SÍ hacemos
- Auditar datos de RH y su recorrido entre sistemas.
- Definir un modelo de datos que soporte analítica y agentes de IA.
- Priorizar casos de uso de IA con impacto claro en operación o decisión.
- Diseñar agentes de IA para RH, líderes o colaboradores conectados a tus datos.
- Acompañar piloto y ajuste fino con equipos reales, no solo en demo.
Lo que NO hacemos
- Vender “adopción de IA” sin revisar datos y procesos primero.
- Prometer agentes de IA genéricos desconectados de tus sistemas.
- Montar pilotos que solo funcionan en escenarios controlados.
- Construir soluciones que dependan de copiar y pegar datos a mano.
- Dejar agentes sin gobierno, monitoreo ni responsable interno claro.
Lo que normalmente destrabamos en el primer mes
Antes de hablar de “transformación”, dejamos claro qué tan listos están tus datos, qué se puede hacer en serio con IA y por dónde conviene empezar.
- Mapa de sistemas y fuentes de datos de personas en tu organización.
- Diagnóstico de calidad y consistencia de datos clave (altas, rotación, ausentismo, estructura, etc.).
- Identificación de riesgos y limitaciones actuales para analítica e IA.
- Lista priorizada de casos de uso de IA viables en el corto y mediano plazo.
- Arquitectura mínima viable para soportar analítica y agentes de IA.
- Definición del primer piloto de agente de IA con objetivo concreto.
Qué cambia cuando los datos están listos y la IA tiene un rol claro
No se trata de reemplazar a RH ni a los líderes, se trata de darles respuestas y contexto en segundos, sobre datos que ya deberían tener.
El impacto exacto depende de la madurez de datos y del alcance del primer caso de uso. El objetivo es siempre pasar de idea a un agente útil en producción.
De “queremos IA” a un agente funcionando sobre tus datos
¿Ya tienes SAP, Oracle, Dynamics, Workday o SuccessFactors en producción?
Revisamos tu arquitectura actual de personas y operación, y diseñamos un plan de integraciones por etapas — sin reemplazar tus sistemas, sin proyectos eternos y con quick wins claros.
Ver cómo integramos ERPs y HCM con tus sistemas de Recursos Humanos →Primero vemos los datos, luego hablamos de IA
Podemos empezar con un diagnóstico corto de tus datos de personas y tus sistemas de RH. A partir de ahí, definimos juntos si tiene sentido diseñar agentes de IA y por dónde empezar.
Escríbenos para revisar tu punto de partida