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N-AI
NAI
Nancy Artificial Intelligence

Convertimos datos complejos en decisiones inteligentes.

Consultoría de IA, Business Intelligence y arquitectura de datos en Costa Rica y Latinoamérica. Especialistas en inteligencia de compras públicas, scoring crediticio y analítica de consumidor.

Créditos colocados
+400%Créditos colocados
Registros de compra pública analizados
>2.4MRegistros de compra pública analizados
Patrones de anomalía modelados
47Patrones de anomalía modelados
Sobre Mí

La mente detrás de N-AI

Retrato de Nancy Rodríguez, fundadora de N-AI
Nancy Rodríguez
Founder · N-AI

Nancy Rodríguez

Fundadora · Principal Data & AI Consultant

Economista · Estadística · Data & AI Leader

Nancy Rodríguez es economista, estadística y líder de datos e IA, con experiencia transformando problemas complejos de negocio en soluciones medibles basadas en datos.

Su trayectoria abarca investigación económica, metodología estadística, analítica financiera y comercial, inteligencia de consumidor, ecosistemas de datos en la nube e inteligencia artificial.

Combina métodos cuantitativos rigurosos con implementación real: desde marcos de medición y arquitectura de datos hasta analítica predictiva, automatización y sistemas de decisión con IA.

Su trabajo combina

  • Inteligencia Artificial
  • Analítica Avanzada
  • Estrategia de Datos
  • Inteligencia de Consumidor
  • Modelado Predictivo
  • Gobernanza y Madurez de Datos
  • Sistemas de Inteligencia Ejecutiva

Desde inteligencia de compras públicas hasta analítica de comportamiento del consumidor, el foco de N-AI no es solo generar dashboards — sino construir sistemas capaces de transformar datos en inteligencia accionable.

Por qué N-AI

La mayoría de las organizaciones ya tienen datos.

El reto es entender cómo estructurarlos, conectarlos, interpretarlos y transformarlos en sistemas inteligentes que apoyen decisiones reales.

N-AI fue creada para cerrar esa brecha.

De la investigación a la inteligencia artificial

La inteligencia artificial no es el punto de partida de N-AI. Es la última capa de una carrera construida sobre economía, estadística, medición y analítica de negocio.

  1. Investigación económica
  2. Metodología estadística
  3. Analítica de negocio
  4. Ciencia de datos
  5. Inteligencia de consumidor
  6. Liderazgo en datos e IA

Datos sin metodología son solo información.

Mi formación en economía y estadística define cómo N-AI aborda la inteligencia artificial: primero la pregunta de negocio, después el marco de medición, luego la validación de los datos — y solo al final, la tecnología.

Nancy Rodríguez · nancyrodriguez@n-ai.dev

Caso de Estudio Destacado

Inteligencia de Compras Públicas

Arquitectura completa de inteligencia para SICOP — detección de anomalías, risk scoring y monitoreo preventivo.

Vista previa de arquitectura

Las fuentes alimentan el pipeline; el pipeline produce inteligencia; la inteligencia activa la capa ejecutiva — cada componente rastreable de punta a punta.

  • FuentesSolicitudes · Adjudicaciones · Contratos
  • Pipeline7 etapas · Replicable · Auditado
  • Capa de IA47 patrones · Scoring explicable
  • ResultadosÍndice de riesgo · Triage · Drilldown
 
Registros de compras analizados
 
Patrones de anomalía modelados
 
Dimensiones de riesgo institucional
 
Latencia de scoring de riesgo
01El Reto

Las compras públicas operan sobre ecosistemas opacos: datos fragmentados, taxonomías inconsistentes y supervisión que llega después del daño.

Auditores, reguladores y tomadores de decisión enfrentan un problema que se acumula — millones de transacciones cruzando miles de instituciones, codificadas en esquemas heterogéneos. El resultado es supervisión reactiva: las anomalías se descubren cuando las irregularidades ya escalaron a casos legales, y los patrones de riesgo sistémico nunca se modelan. La brecha no son los datos — es la inteligencia.

  • Ecosistemas opacos de compras públicas
  • Fuentes de datos fragmentadas y heterogéneas
  • Taxonomías inconsistentes entre instituciones
  • Supervisión reactiva — las irregularidades emergen después del daño
  • Patrones de riesgo sistémico que nunca se modelan
02Infraestructura de Datos

Inventario y estructuración del ecosistema completo de SICOP — cada fuente, cada esquema, cada relación.

Mapeamos el grafo de datos de SICOP de punta a punta: solicitudes, adjudicaciones, contratos, adendas, registro de proveedores, sanciones, metadatos institucionales. Cada fuente fue inventariada, esquemas reconciliados y relaciones modeladas en un grafo unificado sobre el cual los pipelines aguas abajo pueden razonar.

Fuentes
  • Solicitudes
  • Adjudicaciones
  • Contratos
  • Adendas
  • Registro de Proveedores
  • Sanciones
  • Metadatos Institucionales
Ingesta
  • Extracción continua
  • Reconciliación de esquemas
  • Captura de lineage
  • Reglas de validación
Grafo Unificado

Esquema canónico. Relaciones cross-source modeladas. Transformaciones replicables. Sustrato para cada señal aguas abajo.

03Pipeline de Inteligencia

Pipeline de siete etapas, desde la extracción cruda hasta el monitoreo preventivo — la columna vertebral del sistema.

Cada etapa es testeable, observable y replicable de forma independiente. Las fuentes crudas fluyen por extracción, inventario estructural, unificación, validación, detección de anomalías, scoring de riesgo y luego a la capa de monitoreo que alimenta la vigilancia ejecutiva.

04Detección de Anomalías con IA

Cuarenta y siete patrones de anomalía modelados sobre señales temporales, estructurales y de comportamiento.

Detectores basados en reglas capturan lo obvio; modelos aprendidos descubren lo sutil: velocidad inusual de adjudicación, deriva en concentración de proveedores, rupturas de precio frente a baselines de pares y secuencias de adendas que estadísticamente preceden irregularidades. Los resultados son priorizados, rankeados y explicables.

Señal · Últimas 60 semanasAnomalías marcadas
05Sistema de Risk Scoring

Ocho dimensiones de riesgo institucional compuestas en un solo score ejecutivo, con componentes trazables.

Cada institución lleva un score que se descompone en las dimensiones sobre las cuales auditores y decisores realmente razonan: velocidad de contratación, concentración de proveedores, dispersión de precios, exposición a adendas, proximidad a sanciones, postura de transparencia, madurez de controles y densidad histórica de señales.

Compuesto de 8 Dimensiones
06Inteligencia Institucional

Una sola superficie ejecutiva donde cada institución tiene su perfil de riesgo, comparadores y tendencia.

Un triage estilo heatmap muestra la población de un vistazo; los drilldowns revelan series de tiempo, contribuciones de anomalía y eventos históricos. La misma superficie responde dos preguntas a la vez: dónde mirar primero y por qué.

bajo
INSTITUCIÓN A
23riesgo
bajo
INSTITUCIÓN B
31riesgo
bajo
INSTITUCIÓN C
28riesgo
medio
INSTITUCIÓN D
47riesgo
medio
INSTITUCIÓN E
52riesgo
medio
INSTITUCIÓN F
58riesgo
medio
INSTITUCIÓN G
49riesgo
alto
INSTITUCIÓN H
71riesgo
alto
INSTITUCIÓN I
76riesgo
alto
INSTITUCIÓN J
68riesgo
crítico
INSTITUCIÓN K
84riesgo
crítico
INSTITUCIÓN L
91riesgo
07Impacto Estratégico

Tres resultados ejecutivos que el sistema desbloquea — medibles en meses, no trimestres.

La supervisión preventiva reemplaza la auditoría reactiva. La velocidad de decisión mejora porque el riesgo es visible en la superficie, no enterrado en registros. Y la transparencia se vuelve un entregable, no una aspiración.

Supervisión Preventiva

El riesgo se vuelve visible antes de que las irregularidades se solidifiquen en casos legales — los auditores actúan sobre señales, no sobre hallazgos.

Velocidad de Decisión

Los ejecutivos ven el riesgo donde vive — en la superficie — y llegan a una decisión defendible en minutos, no semanas.

Transparencia Operativa

Cada score se rastrea a sus componentes; cada componente se rastrea a un registro. La transparencia se vuelve un entregable.

Pipeline

Siete etapas, de lo crudo a la superficie ejecutiva.

Cada etapa es testeable, observable y replicable de forma independiente. El resultado es inteligencia con lineage — cada conclusión se rastrea al registro que la produjo.

  1. 01
    Extracción de Datos
    Extrae registros crudos de cada fuente SICOP de manera continua.
  2. 02
    Inventario y Estructuración
    Cataloga cada campo, documenta cada relación, versiona cada esquema.
  3. 03
    Unificación de Datos
    Reconcilia esquemas heterogéneos en un grafo canónico único.
  4. 04
    Reglas de Validación
    Aplica tipado, lineage y consistencia referencial antes del uso aguas abajo.
  5. 05
    Detección de Anomalías con IA
    Puntúa 47 patrones de anomalía sobre señales temporales, estructurales y de comportamiento.
  6. 06
    Risk Scoring
    Compone 8 dimensiones de riesgo institucional en un score auditable.
  7. 07
    Monitoreo Preventivo
    Visibiliza eventos, tendencias y deriva entre pares para los tomadores de decisión.
Capacidades

Dos verticales, una misma metodología.

N-AI trabaja dos frentes con compradores distintos: inteligencia institucional y financiera, e inteligencia comercial y de consumidor. Cambia el problema y cambia el interlocutor; el estándar cuantitativo no.

Vertical 01

Inteligencia institucional y financiera

Para auditoría, riesgo, finanzas y sector público

Detección de anomalías y risk scoring

Señales temporales, estructurales y de comportamiento modeladas a escala, con scoring explicable.

Inteligencia de compras públicas

Analítica sobre contratación pública: patrones, concentración de proveedores y monitoreo preventivo.

Motores de decisión crediticia

Pre-aprobación automatizada, reglas de negocio y cumplimiento regulatorio con decisión sub-segundo.

Gobernanza y arquitectura de datos

Del inventario al lineage, calidad, ownership y postura regulatoria — estrategia hecha operable.

Vertical 02

Inteligencia comercial y de consumidor

Para marketing, comercial y liderazgo de categoría

Inteligencia de consumidor y RFM

Segmentación de comportamiento, preferencia revelada y perfiles accionables para líderes de categoría.

Análisis de pauta y desempeño de medios

Lectura cuantitativa de inversión publicitaria: incrementalidad, saturación y retorno por canal.

Social listening con diseño metodológico

Escucha digital tratada como medición, no como conteo: diseño muestral, validez y señal frente a ruido.

Ingesta y unificación de datos

Construcción de fuentes propias y unificación de datos dispersos en CRM, campañas, e-commerce e investigación.

Áreas de trabajo

Casos reales, prototipos de IA y sistemas de inteligencia — el trabajo, en abierto.

Las áreas en las que N-AI trabaja y publica metodología. Sin fechas prometidas: cada pieza se publica cuando está lista.

Caso de Estudio

SICOP — Metodología de detección de anomalías

ÁreaCompra pública
Línea de trabajo
Demo

HeatSight AI — Sensado de demanda por geografía y SKU

ÁreaConsumo masivo
Línea de trabajo
Ensayo

Inteligencia de consumidor — Notas de campo

ÁreaRetail y FMCG
Línea de trabajo
Concepto

Motores de decisión con IA — Especificación

ÁreaServicios financieros
Línea de trabajo
Concepto

Gobernanza y madurez de datos

ÁreaTransversal
Línea de trabajo
Preguntas Frecuentes

Lo que la gente pregunta sobre N-AI.

Respuestas directas a las preguntas más comunes que recibimos sobre el trabajo, los servicios y las modalidades de colaboración.

  • Nancy Raquel Rodríguez Ramos es una estratega de datos e IA, fundadora de N-AI (Nancy Artificial Intelligence). Tiene experiencia diseñando ecosistemas analíticos, arquitecturas de inteligencia y soluciones impulsadas por IA en entornos de negocio complejos. Ha trabajado con la Contraloría General de la República, agencias de marketing y empresas de consumo masivo.

Contacto

Construyamos sistemas inteligentes.

N-AI colabora con equipos ejecutivos, líderes de innovación gubernamental y organizaciones líderes de categoría. Escríbenos sobre la pregunta que tu sistema actual no puede responder.