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Auditoría Data × IA Los 7 chequeos que separan a los equipos serios del resto

Auditoría esencial para modernizar tus datos y preparar tus modelos para 2026: siete chequeos clave para sistemas fiables y listos para IA.

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Acaba el año y los datos se transforman en el típico elefante en la habitación. Automatizaciones viejas, métricas que ya no reflejan nada y modelos que viven en un universo paralelo al de hoy.

Si tu equipo quiere arrancar 2026 con sistemas fiables y preparados para IA, aquí tienes las revisiones mínimas.

1. Model Drift: pon a tus modelos en hora

Muchos modelos siguen tomando decisiones con distribuciones de febrero.
Antes del cierre del año revisa si el comportamiento real del usuario ha cambiado y si el modelo sigue siendo útil.

Si no: reentrena, ajusta o desactiva.
Peor que no tener IA es tener IA desfasada.

2. Taxonomía y nomenclatura: la limpieza que siempre se pospone

Eventos duplicados, parámetros incoherentes, UTMs con variaciones infinitas, campañas imposibles de agrupar…

Si no limpias ahora, en marzo te estarás peleando con datos que no explican nada.Un sistema ordenado hoy = insights más rápidos mañana.

4. Roles, accesos y permisos: el clásico de cada diciembre

Tokens caducados. Dashboards sin propietario. Servicios con permisos demasiado amplios.Revisa quién tiene acceso a qué y asegúrate de que cada sistema tenga un responsable. Es el paso más simple y el que más seguridad devuelve.

5. Dashboards que ya no responden a nada

Si un dashboard no ha sido consultado en 90 días, eso es una señal.
O se archiva o se rediseña.
El reporting para 2026 va de menos pantallas y más informes con storytelling. Un buen dashboard no acumula datos, guía.

6. Documentación mínima: lo justo, pero existente

No necesitas una wiki épica.
Pero cada sistema crítico debería tener al menos documentado:
• qué hace,
• dónde está guardado,
• quién es el responsable,
• y cómo se toca sin romper nada.
Sin esta base, cada incidencia menor se convierte en un fuego.

7. Gap de datos para 2026: lo que aún no estás recogiendo

La pregunta clave:
Qué datos no recolectamos hoy y que serán esenciales para IA en 2026?
Pista: comportamiento detallado, intención, secuencias de acciones, señales cualitativas, feedback explícito.
Todo modelo fuerte empieza por aquí.

Conclusión: cerrar 2025 con sistemas que miran hacia delante

Una auditoría de datos no es un ritual de final de año. Es la forma de garantizar que tus modelos, automatizaciones e insights no se queden atrapados en el pasado.

Haz estas siete revisiones ahora y empieza 2026 con una base preparada para trabajar con IA de verdad: más clara, más limpia y más útil.

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