Transformando la Gestión Financiera: MFO y la Revolución de la IA generativa con Amazon Bedrock

La Empresa MFO es una empresa de asesoría patrimonial que se especializa en la administración de fondos personales para familias de alto patrimonio. Actúa como un Multi-Family Office, brindando asesoramiento en inversiones financieras a clientes que buscan optimizar sus activos sin la necesidad de gestionarlos directamente. Su labor implica la recepción y análisis de cartolas de inversión provenientes de diversas entidades financieras a nivel mundial. El Desafío El principal reto de MFO era procesar de manera eficiente y precisa grandes volúmenes de cartolas de inversión provenientes de distintos bancos. Anteriormente, esta tarea se realizaba manualmente, lo que implicaba un alto consumo de tiempo y recursos humanos. Dependiendo de la complejidad, el proceso consumía muchas horas hombres que pueden ser ocupadas en tareas de mayor valor. Para mejorar la eficiencia, NetRed decidió implementar un proyecto basado en Inteligencia Artificial Generativa (GEN IA) para procesar las cartolas de inversión de decenas de bancos diferentes. El objetivo era reducir los tiempos de análisis y minimizar errores humanos. Como resultado, la lectura de cada cartola fue de menos de 1 minuto y con el procesamiento paralelo permitió procesar más de 1.000 cartolas en menos de 15 minutos. La Solución NetRed implementó una solución basada en Amazon Bedrock, utilizando modelos fundacionales de IA para automatizar el procesamiento de cartolas financieras. ● Se probaron 6 modelos fundacionales antes de seleccionar el más eficiente para el caso de MFO. ● Se personalizó la inteligencia artificial para comprender términos financieros específicos y adaptarse a la terminología utilizada en los documentos. ● Se utilizó Retrieval-Augmented Generation (RAG) para garantizar que la IA trabajara con información financiera privada de manera precisa y segura. ● La solución se integró con Amazon S3, Lambda y APIs personalizadas para procesar los datos en formato JSON. Review “El proyecto fue bastante exitoso. No sólo desde el punto de vista práctico de ‘leer’ las cartolas sino también de nuestro objetivo introducir a la compañía en proyectos que hagan uso de GenIA. Desde el inicio sabíamos que el problema podía resolverse vía programación tradicional. Forzamos el uso de GenIA para dar nuestros primeros pasos en un problema que conocíamos muy bien. Estamos muy satisfechos con los resultados.” Nombre: Agustín Muñoz Cargo: Gerente de Tecnología de MFO Resumen Técnico • Duración del proyecto: 2 meses • Escenario: Evaluar cómo responde la IA cuando se le pide entender contenido específico del mundo financiero siguiendo instrucciones detalladas. Junto con lo anterior, evaluar procesamiento paralelo de miles de documentos al mismo tiempo. • Equipo: 1 Líder de proyecto, 1 Líder de datos y 1 Desarrollador • Tecnología Utilizada: Amazon Bedrock, S3, Lambda, APIs personalizadas, JSON. • Solución: Reducción del tiempo de análisis de cartolas de una semana a menos de 10 minutos. Se entrenó la IA con terminología financiera específica. Uso de RAG para incluir contexto particular de la compañía. Highlights ● Velocidad de procesamiento. ● Modelo personalizado. ● Privacidad y seguridad. ● Escalabilidad. ● Costos.

Desafíos Digitales Ágiles: Optimización de la Infraestructura Tecnológica en Niu Foods

La Empresa: Niu Foods es la empresa madre que alberga tres marcas renombradas en el ámbito gastronómico: Niu Sushi (https://www.niusushi.cl/), Guacamole (https://www.guacamole.cl/) y Kao Thai (https://www.kao.cl/) . Con una red que supera los 50 locales a lo largo del país, Niu Sushi se ha erigido como un punto de referencia en la elaboración y venta de sushi, extendiendo su influencia no solo en Chile, sino también en México. Reconocida por su excelencia en productos y servicios, Niu Sushi se destaca como líder en la industria gastronómica y se proyecta a seguir liderando con innovación y calidad constante. El Desafío: Niu Sushi enfrenta la caída y bajo rendimiento de su sitio web, que atribuían a problemas con el software y los servidores. Sin embargo, NetRed identifica que el verdadero problema residía en la base de datos, específicamente en la optimización y su configuración. La Solución: NetRed realiza un análisis detallado que revela que el problema se encontraba en la configuración incorrecta de la base de datos y no en los servidores como se había considerado inicialmente. Mediante la aplicación de técnicas especializadas de AWS, como el monitoreo de balanceadores de carga, análisis exhaustivo de registros y optimización de instancias, se identifica y soluciona el punto crítico del rendimiento del sistema. La experiencia certificada de NetRed en AWS, incluyendo la certificación SDP en RDS, desempeña un papel crucial en este proceso. Se realizan análisis detallados de rendimiento, utilizando métricas como la utilización de CPU, memoria y disco duro, así como el monitoreo continuo del sistema para garantizar su estabilidad. Esta solución técnica no solo optimiza los recursos económicos del cliente, sino que también logra estabilizar el servicio, brindando una experiencia más confiable para los usuarios. Review: “NetRed mostró un impresionante dominio técnico y una capacidad excepcional para detectar y solucionar problemas. Su exhaustivo análisis descubrió soluciones que otros no vieron, permitiéndonos ahorrar tiempo y dinero. La atención al detalle y su dedicación a nuestro éxito fueron esenciales para optimizar nuestros recursos y asegurar la estabilidad de nuestro servicio. Con su apoyo, ahora disfrutamos de una mayor tranquilidad y confianza en la continuidad de nuestras operaciones.” Nombre : Alexis Quijada Cargo : Jefe de Desarrollo Tecnológico Resumen Técnico: Duración: 2 semanas Escenario: Previa auditoría. Degradación del rendimiento del sitio web debido a problemas de base de datos. Solución: Optimización y migración a bases de datos RDS de AWS. Equipo: Célula multidisciplinaria con un arquitecto líder Amazon y ejecutores técnicos/operativos. Highlights: Velocidad de reacción. Entendimiento del objetivo. Acompañamiento al cliente. Conformidad y Satisfacción del cliente.

Entendiendo el negocio a través de sus datos

La Empresa Mall Plaza Maule es el principal centro comercial de la Región del Maule, Chile. Inaugurado en el año 2000, está ubicado en el principal polo de desarrollo de la ciudad de Talca y con la mayor proyección de crecimiento, alberga más de 160 locales comerciales, incluyendo un Supermercado, una tienda Sodimac, cinco Bancos, Gimnasio y seis Salas de Cine. Dentro de las principales tiendas destacan Paris, H&M y Decathlon. Además, el Mall cuenta con el Casino de Juegos de la región que incluye un Hotel y Salones de Eventos. El Desafío Mall Plaza Maule se enfrentó al desafío de diseñar e implementar desde cero, una plataforma de inteligencia de negocio integral destinada a comprender y apoyar la toma de decisiones de las distintas gerencias basada en datos. Este proyecto presentó dos retos principales: Desafío Tecnológico: – Integrar múltiples fuentes de información y proveedores, aplicando diferentes metodologías extracción de datos. – Analizar, filtrar y validar datos estructurados y no estructurados, almacenados en diferentes formatos. Desafío Organizacional: – Crear una cultura de gestión de datos de calidad dentro de la organización. – Apoyar la adopción de protocolos operacionales asociados a la creación, mantención y eliminación de datos para los usuarios de los sistemas transaccionales (operación) del Mall. – Apoyar el proceso de definición de KPI´s, aportando el contexto del dato en la definición de las medidas, dimensiones, niveles de agregación y detalle, como así también en la vinculación entre KPI’s El sistema requerido debía gestionar datos contables/financieros y de negocio, tales como: contratos, presupuestos, ingresos, ventas, metros cuadrados arrendados y vacantes, flujo vehicular, flujo de personas, gastos comunes, propios y publicitarios, entre otros. Un desafío adicional lo impuso el proyecto de ampliación del Mall que se ejecutó de forma paralela y que obligó a tener que proyectar variables sin una línea de base que sirviese de referencia. La Solución NetRed desarrolló e implementó una solución tecnológica que centralizó y organizó toda la información del Mall Plaza Maule, logrando: – Integración y consistencia: Se integraron siete fuentes de información provenientes de cinco proveedores distintos. Los datos, fueron transformados y homologados entre fuente de información, para luego ser almacenados en un único repositorio (datalake) centralizado, al cual se conectan las plataformas de inteligencia de negocio y potencialmente las herramientas de inteligencia artificial. – Uso de tecnologías de amplia aceptación en la industria TI: El proceso ETL (Extract, Transform, Load) se realizó utilizando Python para el consumo de APIs, además de web scraping para capturar datos macroeconómicos desde fuentes gubernamentales. Los datos se almacenaron en un SQL Server alojado en AWS, mientras que la reportería fue gestionada mediante Power BI. – Procesos Dinámicos y Escalables: La solución permite escalar desde el procesamiento de unos pocos gigabytes de información hasta terabyte de información, manteniendo el nivel de desempeño y tiempos de procesamiento. El proyecto favoreció la adopción de una cultura organización al entorno a la gobernanza de datos, a través de flujos de información y protocolos de operación que permiten mantener datos de calidad y conectar el ciclo de vida completo del dato. Review “NetRed logró que contemos con información confiable, oportuna y útil para entender el negocio y fortalecer nuestro proceso de toma de decisiones. La integración de distintas fuentes de información y la creación de una plataforma centralizada nos ha permitido disminuir el tiempo destinado a la producción de informes y disponer de más tiempo efectivo para trabajar con los datos, tomar decisiones basadas en información objetiva y mejorar nuestra operación diaria. Su compromiso y profesionalismo han sido clave para el éxito de este proyecto.” Gerente de Planificación y Control del Mall Plaza Maule. Resumen Técnico • Duración: Proyecto inicial de 24 meses. Actualmente, NetRed continúa trabajando con Mall Plaza Maule en la mantención, innovación y mejora continua del sistema. • Escenario: Desarrollo de plataforma de inteligencia de negocio desde cero. • Solución: Proceso ETL con Python, APIs, web scraping y almacenamiento en SQL Server sobre Amazon AWS; reportería mediante Power BI. • Equipo: Célula operativa de 5 personas compuesta por tres programadores, un administrador de bases de datos y un especialista en gobernanza de datos. HighLights Integración: Fuentes de información consolidadas en un sistema único. Cultura Organizacional: Fomento de una gestión de datos de calidad. Escalabilidad: Adaptación del sistema a nuevas ampliaciones y necesidades. Eficiencia: Uso de tecnologías avanzadas para procesar y analizar datos. Acompañamiento: Trabajo conjunto con el cliente durante más de 18 meses.