Estructura de datos, modelos predictivos y agentes de IA en el mismo equipo. Del mapeo al agente en producción, con LGPD desde el primer dato y cada IA generativa rastreable.
BI funcionando, datos dispersos entre sistemas legados y cloud, iniciativas de IA desconectadas. Falta centralización, gobernanza y generación consistente de valor.
Especialistas en ingeniería de datos, machine learning, agentes generativos y visualización.
transformando datos en decisiones de operación crítica.
de los datos en bruto al modelo en producción, del dashboard al agente. Multi-cloud y multi-LLM.
Lo que debería ser una decisión automatizada todavía exige aprobación humana.
El BI atiende el ciclo actual. La próxima generación de análisis pide otra infraestructura.
Cada nueva IA entra en producción sin monitoreo continuo de los modelos.
Ingeniería de datos en el centro. LGPD desde el primer dato e IA generativa rastreable en cada entrega.
Estructura orientada a la estrategia de datos, inteligencia y ejecución.
Toda operación de Data & AI tiene flujo y estructura. TATe AI atraviesa ambos como capa de gobernanza y orquestación, conectando negocio, datos y tecnología en cada etapa.
Tres razones que conectan lo que entregamos con lo que cambia en tu operación.
De la consultoría a la entrega en producción, sin tercerización entre etapas.
Squad que evoluciona con la operación, no solo consultoría que entrega documentos.
Gobernanza fuerte sin frenar al equipo, con TATe AI orquestando.
Análisis de crédito Agro, con registro distribuido en múltiples etapas e integración con CAR, IBGE y bancos.
Estandarizar y automatizar el análisis de crédito, en un flujo con inconsistencias y retrabajo que dificultaba la toma de decisiones eficiente y confiable sobre concesión de crédito.
Modelo de inteligencia de crédito con machine learning, clasificando productores (PF/PJ) por el score FICO de AA a E, integrado al portal web de la empresa. Pipelines de datos y operaciones automatizados entre las diferentes regiones.
Más agilidad en el análisis, fin de las reevaluaciones constantes y más confianza en los resultados. Modelo replicado a otras unidades.
Especialistas en asuntos regulatorios de cosméticos, con registro en mercados de la Unión Europea.
Validar la conformidad legal de fórmulas cosméticas con la regulación de cada país de la Unión Europea. Proceso manual, con búsqueda en bases legales e interpretación de normas en diferentes idiomas.
Agente de IA personalizado con interfaz para especialistas. Ingesta de datos regulatorios (REACH, CPNP) y modelos de NLP entrenados para identificar sustancias, concentraciones y restricciones.
Consulta rápida sobre la conformidad de la fórmula y los ajustes necesarios para el registro en cada país.
Liderazgo de tecnología de Veloe.
Organizar y priorizar demandas de IA, estructurar gobernanza y crear soluciones con impacto financiero medible.
Squad Taking exclusiva de IA dedicada a Veloe. Entregas: asistentes virtuales, plataforma centralizada de IA y sistemas de reconocimiento de placas. Indicadores financieros claros (ROI) e infraestructura en Azure.
Eficiencia y productividad internas optimizadas, experiencia del cliente mejorada y ROI medible. Veloe como referencia en innovación digital.
Área de crédito con verificación de identidad en entrevistas por audio.
Automatizar la verificación de identidad en entrevistas de crédito por audio, garantizando adherencia a la LGPD y confiabilidad en los datos declarados.
Solución de punta a punta en IA: modelos de transcripción (Whisper), enriquecimiento vía LLM y verificación automatizada de los datos capturados. Arquitectura con gobernanza de datos, pipelines seguros de audio y monitoreo continuo del desempeño de los modelos.
Operación más ágil y escalable, con eliminación de etapas manuales y reducción de errores. Mejor experiencia para clientes y áreas de crédito.
Empresa con alto volumen de transacciones y múltiples unidades, sujeta al Banco Central y otras entidades regulatorias.
Atender las exigencias regulatorias en un entorno de alto volumen y múltiples unidades. Soluciones robustas y confiables para evitar riesgos y mantener la eficiencia.
Equipo dedicado en proyectos regulatorios, como la entrega de CADOCs. Data Lakehouse procesando más de 2.500 millones de registros, con migración a la nube para resiliencia y escalabilidad.
Visibilidad en tiempo real para el equipo de compliance. Operación cumpliendo las exigencias regulatorias con agilidad y seguridad.
Empieza por el Data Advise: assessment de datos con inventario tecnológico, data lineage, análisis de calidad e identificación de gaps. La salida es un roadmap de modernización priorizado, con informe ejecutivo. La jornada completa sigue Descubrir → Estructurar → Inteligencia → Gobernanza → Operar, del dato en bruto hasta el agente en producción.
Ambos. Squad dedicada de IA o proyecto puntual cerrado. En la squad dedicada, un equipo Taking exclusivo evoluciona con la operación, con gobernanza estructurada e indicador financiero claro (ROI) por entrega.
Sí. Taking opera en Azure, AWS, Google Cloud y Oracle Cloud. El stack incluye Databricks, Microsoft Fabric, BigQuery, Redshift, Power BI, Tableau, Looker, Apache Airflow, Apache NiFi, Apache Spark, Hadoop, Kafka, Delta Lake e Iceberg, entre otros. Modelos de IA soportados: OpenAI, Claude, Gemini y LLaMa, con frameworks como LangChain, LlamaIndex y CrewAI.
Privacy by Design en todas las soluciones, con minimización de datos, seudonimización y auditoría completa. La conformidad con la Ley 13.709/2018 incluye Data Flow Mapping, mecanismos de consentimiento explícito y funcionalidades de ejercicio de derechos del titular. En el proyecto LEV, el pipeline de audio es seguro de punta a punta con monitoreo continuo del desempeño de los modelos.
Sí. Cada IA generativa entra en producción con histórico completo de prompt y LLM auditable. Toda interacción es rastreable, con gobernanza y compliance regulatoria integradas. En el modelo VSAT (Virtual Squad AI with TATe), TATe AI actúa como capa de gobernanza y orquestación, con aprendizaje continuo y auditoría nativa.
Sí. En el proyecto Edenred, Taking estructuró un Data Lakehouse procesando más de 2.500 millones de registros para atender las exigencias regulatorias del Banco Central (entrega de CADOCs). En el proyecto Veloe, integramos bases relacionales, DynamoDB, APIs y archivos TXT en un Data Lake unificado con ingesta casi en tiempo real, sobre infraestructura Amazon EC2 con Apache Spark y PySpark.
Actuación práctica, no consultiva. Taking entrega desde la arquitectura al agente en producción, en squad dedicada que evoluciona con la operación. Gobernanza fuerte sin frenar al equipo.
Respondemos en hasta un día hábil para agendar la conversación. Sin propuesta, sin cobro, sin pitch. Si no tiene sentido para Taking, lo decimos en la reunión.
30–45 minutos. Sin cobro, sin propuesta, sin pitch.
Equipo técnico y de negocio de Taking — no un SDR genérico.
Sales con una lectura preliminar de tu escenario — y una decisión clara de avanzar, profundizar o parar.
Recibido. Taking se pondrá en contacto en hasta un día hábil para agendar la conversación.
ES