Hoy le pedís a cualquier IA un tablero y te lo arma en segundos.
Una presentación para el directorio, también. Una app para que tu equipo comercial siga los pedidos. Una automatización que todos los lunes te mande las facturas vencidas.
En segundos. Sin saber programar. Armar ya no es el problema.
El problema es de dónde salen los números
Mirá, la pregunta que casi nadie hace es otra: ¿con qué datos?
En una empresa real los datos no están en un Excel prolijo esperando que alguien los suba. Están en un SAP que, en un caso real, tiene 74.000 tablas. En un CRM con cientos más. En una base que alguien armó hace 15 años y que nadie se anima a tocar. Y en tres sistemas que conviven porque la última migración nunca terminó de migrar todo.
Ahí es donde cualquier IA trabaja en el vacío. Te arma un tablero hermoso, pero no puede ir a buscar el número real a la fuente.
Y el atajo de siempre es un proyecto de implementación de meses. Consultores, data engineers, relevamientos, un roadmap. Para cuando termina, el negocio ya cambió la pregunta.
Yo lo sufrí en carne propia
Cuando era gerente de control de gestión en YPF, mi equipo hacía 92 reportes por mes. El 99% del mes era armarlos. Casi nada para analizarlos.
El de finanzas decía: "¿Cómo puede ser que tecnología no me dé este número?". Y tecnología decía: "¿Cómo puede ser que finanzas todos los días quiera ver algo distinto?". Los dos tenían razón.
Después, como Chief Analytics Officer en San Cristóbal, lo vi desde el otro lado. Un equipo de más de 40 personas de datos, y el cuello de botella seguía siendo el mismo: llegar al dato limpio.
Por eso sé que esto no es soplar y hacer botellas. Que una IA entienda 74.000 tablas, sepa cuáles importan, cómo se relacionan y qué significan para tu negocio, no sale de un prompt.
En Teramot llevamos más de 4 años de investigación en este problema. Y la tecnología que construimos tiene una patente en trámite.
Conecta, limpia y entiende
Teramot hace la parte que nadie ve. Más de 50 agentes se conectan a tus sistemas de origen, estén donde estén. Limpian y curan los datos. Y los interpretan: entienden qué es un cliente, un pedido o una factura en tu empresa, no en empresas en general.
O sea, arman el pipeline de datos completo, sin intervención humana.
Y cuando eso está resuelto, todo lo demás se vuelve trivial. El tablero, la presentación, la app y la automatización del principio dejan de estar armados con datos de ejemplo. Salen de tus datos reales, y cada número se puede seguir hasta la tabla de donde salió.
Le decís tu objetivo a tu IA
Acá está el punto que más me entusiasma.
Cuando la IA tiene acceso a toda la información de tu empresa, ya no le pedís un gráfico. Le decís tu objetivo. Ponele: "Ayudame a subir 3 puntos el margen bruto el próximo trimestre".
Tu IA usa Teramot para ir a SAP, cruzar el CRM con la base legacy y aplicar tus reglas de negocio. Te dice por dónde se está yendo el margen. Y arma con vos la estrategia, la presentación para el directorio, la app para seguirla y la alerta que avisa a tu equipo cuando algo se desvía.
No es un chatbot que contesta preguntas. Es tener a las IAs más inteligentes del mundo trabajando con vos, sobre tus datos.
Vos, x100.
Todo en uno
Pensalo así. Hoy, para llegar a eso, una empresa junta varios mundos. Las herramientas de oficina: planillas, documentos, presentaciones. El stack de datos: BI, plataformas de datos, warehouse. Y afuera, las consultoras de estrategia y la fábrica de software que te arma las apps.
Teramot pone todo eso en un solo lugar. Sin proyecto de implementación.
Lo que antes llevaba meses, ahora lleva horas
Los primeros resultados están en menos de una hora. Después se itera un par de horas hasta que los números cierran, y quedan validados el mismo día.
En ese SAP de 74.000 tablas, el primer P&L estuvo en 90 minutos.
En tu infraestructura, con tus reglas
Obviamente, nada de esto sirve si los datos salen de tu casa. Teramot corre en tu infraestructura, donde vos decidas. Cada número es trazable hasta la tabla de origen. Y los datos sensibles se anonimizan antes de llegar a la IA.
De vuelta: la IA es fácil. Tus datos, no.
Hasta ahora. Y eso es lo que estamos cambiando.
