Datawalt (Chile) presenta su “súperanalista” de IA: del dashboard a la decisión en minutos

Datawalt es una compañía de origen chileno enfocada en productos de datos para empresas. Su equipo viene construyendo una plataforma que combina integración de fuentes, métricas unificadas y una capa inteligente capaz de responder en lenguaje natural. Entre sus credenciales está el trabajo con decenas de compañías en industrias como retail, manufactura y pharma, además de servicios para áreas financieras y de operaciones.
 
 

Qué lanzaron
 

El nuevo producto es un agente tipo “súperanalista”: se conecta a tus sistemas (ventas, finanzas, marketing, operaciones), lee reportes, detecta anomalías, explica causas y propone acciones priorizadas. Todo se personaliza con reglas del propio cliente a través de su plataforma —piensa en un copiloto de negocio que entiende tus KPIs y habla tu idioma.
 

El problema que buscan resolver
 

Las empresas acumulan tableros, reportes y hojas de cálculo, pero poca acción coordinada. El dolor es universal: cerrar mes toma demasiado, detectar desvíos llega tarde y alinear equipos es costoso. Datawalt apunta a reducir el tiempo a insight y, sobre todo, a cerrar la brecha entre entender y ejecutar con recomendaciones claras y auditables.
 

Cómo funciona (a alto nivel)
 

1. Ingesta y modelado: conecta ERP/POS, pasarelas de pago, campañas y fuentes operativas; normaliza métricas canónicas (margen, merma, ticket time, ROAS, NPS).

2. Detección y explicación: identifica outliers y relaciones causales simples (qué cambió, dónde y por qué).

3. Recomendaciones accionables: sugiere pasos concretos con impacto estimado y enlaces al dato que lo respalda.

4. Interfaz conversacional: preguntas en lenguaje natural y respuestas con contexto del negocio.
    

Casos de uso que ya se ven
 

• Retail y restaurantes: avisos de caída de margen por alza de insumos, propuestas de ajustes de precio o sustituciones, alertas de merma.

• Finanzas: seguimiento de cobranza y DSO, riesgos de caja por cliente/segmento, cierres más rápidos.

• Operaciones y logística: identificación de cuellos de botella, rutas ineficientes y tiempos de entrega fuera de rango.

• Marketing: control de ROAS, detección de fatiga creativa y redistribución de presupuesto entre canales.
   

Por qué importa (para operadores e inversores)
 

• Eficiencia inmediata: menos tiempo “navegando” BI y más tiempo ejecutando correcciones con responsables y fechas.

• Moat práctico: conectores de calidad + librería de playbooks por industria.

• Gobernanza y confianza: cada insight nace de datos de primera mano y deja rastro para auditar.
   

Qué mirar a futuro
 

El roadmap natural es pasar de un analista que explica a un copiloto que monitorea, anticipa y orquesta respuestas: desde reponer inventario hasta pausar campañas o reconfigurar turnos. Si esa autonomía crece con buenos controles, estaremos frente a una nueva capa operativa sobre el negocio.

Datawalt encarna una tendencia clara: el valor ya no está en tener “otro dashboard bonito”, sino en tomar la decisión correcta antes que los demás. Un súperanalista de IA no sustituye a los equipos; los multiplica. Y si el dato es confiable, las recomendaciones dejan de ser opinión para convertirse en ventaja competitiva.