La IA que conoce tu empresa.
Data Hero conecta los documentos, las conversaciones y los sistemas de tu organización para que cualquier persona pregunte en lenguaje natural y reciba una respuesta con sus fuentes, respetando lo que cada uno puede ver.
Preguntás como le preguntarías a un colega
Documentos, correos, conversaciones y sistemas en una sola respuesta. Con la cifra calculada y la fuente a un clic.
Recreación ilustrativa de la interfaz, con datos ficticios.
Encontrar un archivo es solo el comienzo.
La información de un mismo cliente, proyecto o proveedor vive repartida entre el CRM, el ERP, los contratos, el correo y el chat. Cada sistema lo nombra distinto, y es una persona la que termina haciendo las conexiones a mano.
Un asistente de IA genérico tampoco ayuda: no sabe qué significa “deuda vencida” en tu empresa, ni quién puede ver qué.
Una base de contexto compartida para toda la empresa
Data Hero prepara el conocimiento antes de que alguien pregunte. Así cada respuesta parte de evidencia concreta y no de una búsqueda improvisada.
Contexto empresarialÍndice de conocimiento
Lee el contenido, lo divide en pasajes y lo deja listo para buscar por significado, no solo por palabras.
Capa de datos estructurados
Traduce la pregunta a una consulta sobre un modelo de negocio aprobado por tu equipo y la ejecuta en vivo, sin copiar los datos.
Dos caminos según el tipo de información: el contenido se indexa; los números se calculan en el momento sobre el sistema de origen.
Conecta tus fuentes
Conectores para las aplicaciones de documentos, correo, colaboración y CRM más usadas, y para las bases SQL de tu ERP o sistemas propios.
Indexa con permisos
Organiza el contenido en pasajes con sus metadatos y conserva los permisos de origen. Los cambios se vuelven a sincronizar.
Entiende tu negocio
Las métricas y términos se definen una vez, con tu equipo. Las cifras se consultan en vivo en los sistemas, sin copiarlas.
Responde con fuentes
Cada respuesta indica de dónde salió cada dato y con qué fecha de corte, para que se pueda revisar.
Tu asistente de IA, con el contexto de tu empresa
Además de su propio chat, Data Hero se conecta por MCP (Model Context Protocol, el estándar abierto para conectar asistentes de IA con datos y herramientas). Cada persona lo agrega a su asistente con su propia cuenta.
- Los mismos permisosEl asistente consulta con la identidad de quien pregunta y solo recibe lo que esa persona puede ver.
- Las mismas fuentes y citasBusca en todo lo conectado y devuelve los pasajes con su documento de origen.
- Menos contexto que procesarEl asistente recibe los pasajes relevantes, no documentos enteros.
ClaudeChatGPTMicrosoft CopilotGeminiCursorMCPData HeroProbado con Claude. ChatGPT, Copilot, Gemini y Cursor también admiten MCP; la conexión con cada uno se valida en la instalación.
La mayor parte del conocimiento no está en tablas
Está en contratos, propuestas, actas, correos, conversaciones, manuales y tickets: texto libre, sin campos ni columnas. Data Hero lo lee, lo entiende y lo deja listo para encontrar lo que importa.
Lee el contenido
Obtiene el texto, las tablas y la estructura de cada archivo, incluso de documentos escaneados.
Lo separa en pasajes
Corta el documento en fragmentos con sentido propio, conservando título, sección y página.
Representa su significado
Cada pasaje se convierte en una huella numérica de lo que dice, para buscar por idea y no solo por palabra.
Indexa con permisos
Guarda cada pasaje con su fuente, fecha y quién puede verlo. Los cambios en el origen se vuelven a sincronizar.
Sin índice
El asistente sale a buscar en cada aplicación, en cada pregunta.
- Depende del buscador de cada aplicación, que en general solo encuentra palabras exactas.
- Lee documentos completos para encontrar un párrafo: más lento y más caro en uso de IA.
- Choca con límites de las APIs y se queda con resultados parciales.
- No compara ni cruza lo que encuentra en distintas fuentes.
Con el índice de Data Hero
El conocimiento se prepara una vez y se reutiliza en cada pregunta.
- Busca por significado y por palabra exacta: “rescisión” encuentra “terminación anticipada”, y un código de producto se encuentra tal cual.
- Una sola búsqueda recorre todas las fuentes a la vez.
- La IA recibe solo los pasajes relevantes: respuestas más rápidas y menor costo.
- Cada respuesta cita el documento y el pasaje exactos, y respeta los permisos ya sincronizados.
Conectores disponibles
Se conectan con las cuentas y permisos que ya tiene tu empresa. Para sistemas que no están en la lista, se puede evaluar un conector a medida.
Google DriveGmailSharePointOneDriveOutlookBox
DropboxConfluenceJiraNotionSlackSalesforce
ServiceNow
Zammad
GitHub
GitLab
Linear
Zoom
BookStack
Nextcloud
Amazon S3
Azure Blob
Cloud Storage
Sitios webSQL ServerMySQLPostgreSQLUna pregunta, una respuesta que se puede verificar
La respuesta cruza un dato del sistema de gestión con una cláusula de un contrato, algo que normalmente obliga a buscar en varias áreas.
- Usa la definición de tu empresa“Deuda vencida” se calcula con la regla que acordó finanzas, no con una suposición del modelo.
- Cita cada fuenteSistema, documento y fecha de corte quedan a la vista para revisar, junto con el nivel de confianza de la respuesta.
- Respeta los permisosSi no tenés acceso a un documento, la respuesta no lo usa.
Data Hero4 clientes cumplen ambas condiciones, con una deuda vencida total de 184.300.1
| Distribuidora Andes 2 | 71.200 |
| Metalúrgica Rivas | 54.800 |
| Grupo Terra | 39.000 |
| Logística Norte | 19.300 |
Consulta en vivo al ERP. Corte: 31/10.
Cláusula 7, ajuste trimestral de precios.
Ejemplo ilustrativo con nombres y montos ficticios.
Números calculados con tus reglas, no estimados por la IA
Las cifras viven en las bases de tu ERP, tu CRM o tus sistemas propios. Data Hero no le pide al modelo que “adivine” un número: interpreta la pregunta con definiciones que aprobó tu equipo y consulta la base en vivo.
Alguien pregunta
Interpreta con el modelo aprobado
Aplica tus permisos
Consulta la base en vivo
SELECT sucursal,
SUM(importe_neto)
FROM ventas_modelo
WHERE fecha BETWEEN …
AND sucursal IN (…)
GROUP BY sucursal
Se valida contra el modelo publicado y corre con una credencial de solo lectura.
Responde con la evidencia
| Norte | 412.900 |
| Centro | 298.400 |
Ejemplo ilustrativo con datos ficticios.
No hace falta entender todo el ERP antes de empezar
Se puede empezar sin documentación del esquema, aunque las columnas tengan nombres crípticos. Se avanza por áreas del negocio.
- ConectarUna credencial de solo lectura a la base. No se modifica la base ni se copian los datos.
- Relevar un dominioElegís un área (ventas, cobranzas, stock) y sus tablas. Data Hero las perfila y propone claves, el significado de los códigos y las relaciones que la base declara. Lo que no puede confirmar queda como pregunta.
- Revisar con el negocioUn referente revisa cada propuesta con su evidencia (valores de muestra, documentos, consultas históricas) y valida las definiciones contra cifras conocidas, como un cierre.
- Publicar una versiónEl modelo aprobado queda versionado: se puede auditar y volver a una versión anterior.
Suma del importe de las líneas de factura, sin impuestos, excluyendo comprobantes anulados.
Parece una referencia a clientes, pero la base no la declara. No se usa hasta que alguien la confirme.
Valores: Norte, Centro, Sur. Sinónimos: “zona”, “local”.
Agentes para cada equipo, sin programar
Un agente es un asistente con un propósito: sus instrucciones, el conocimiento que puede consultar, las herramientas que puede usar y el modelo de IA que lo mueve. Se arma en un editor visual, conectando piezas.
Ejemplo de agente. El conocimiento y las herramientas se eligen pieza por pieza.
Trabaja con los permisos de quien lo usa
Cada persona solo obtiene el conocimiento que ya puede ver. Sus herramientas usan la cuenta de cada usuario o credenciales guardadas en el agente, según cómo se configuren. Se puede compartir con toda la organización.
Tiene sus propias credenciales
Accede al conocimiento de toda la organización y usa credenciales dedicadas para sus herramientas. Es una decisión de gobierno: convertir un agente en agente de servicio no se puede deshacer.
Herramientas para actuar en otros sistemas
Además de responder, un agente puede crear una tarea, enviar un mensaje o consultar otra aplicación. Se suman las herramientas de cualquier servidor MCP.
SlackJiraSalesforceGmailOutlookConfluenceNotion
ZendeskGitHubLinearLa misma base sirve para distintos trabajos
El contexto se prepara una vez y lo aprovechan las personas y los agentes de toda la organización.
Preparar una reunión
¿Qué compró este cliente el último año, qué reclamos abrió y qué le prometimos por correo?
Encontrar un procedimiento
¿Cuál es el procedimiento vigente para dar de alta un proveedor y quién lo aprueba?
Consultar una métrica
¿Cómo evolucionó el margen por línea de producto este trimestre?
Revisar un contrato
¿Qué dice el contrato con Andes sobre la renovación y la rescisión?
Los permisos delimitan el contexto
La IA solo ve lo que la persona que pregunta puede ver. Y cada respuesta deja rastro para revisarla.
| Norte | 412.900 |
| Centro | 298.400 |
| Sur | 187.600 |
Permisos de origen
La consulta lleva la identidad del usuario y el control de acceso se aplica antes de recuperar cualquier contenido.
Respuestas trazables
Fuentes, referencias y fechas de corte acompañan cada respuesta. Nada queda como “porque lo dijo la IA”.
Los números no se copian
Las cifras se consultan en el sistema de origen con una credencial de solo lectura. No se cargan en el índice de documentos.
SaaS u on-premise, con la IA que elijas
Dos modalidades
Lo operamos nosotros. Tu equipo conecta las fuentes y empieza a usarlo, sin instalar nada.
Se instala en tus servidores o en la nube de tu empresa. El índice y la configuración quedan en tu infraestructura.
Qué modelo de IA
Elegís el proveedor y usás tu propia cuenta. En on-premise también podés correr modelos locales, para que el contexto no salga de tu red.
OpenAI
AnthropicGemini
Azure OpenAI
Amazon Bedrock
Vertex AI
OpenRouter
Ollama
LM StudioUn caso real para empezar
Empezamos por una tarea concreta de tu equipo y desde ahí se expande a otras áreas.
Conectar
Identificamos las fuentes que necesita el caso y las conectamos con sus permisos.
Definir
Acordamos con tu equipo los términos, métricas y reglas que la IA tiene que respetar.
Ejecutar
Ponemos en marcha el primer caso de uso con preguntas reales y medimos calidad, tiempo y costo.
Lo que suelen preguntarnos
¿Dónde quedan los datos de mi empresa?
Depende de la modalidad. En SaaS, el índice se aloja en la infraestructura de Data Hero. En on-premise, queda en tus servidores o en la nube de tu empresa. Si usás un modelo de IA o un servicio de embeddings externo, ese proveedor procesa el texto que se le envía (el contexto de cada consulta y, al indexar, los pasajes). Si preferís que nada salga, en on-premise podés usar modelos locales.
¿Copia mis bases de datos?
No. Las cifras se consultan en el momento sobre el sistema de origen, con una credencial de solo lectura, y siguiendo las definiciones que aprobó tu equipo.
¿Cualquiera puede ver todo?
No. Cada persona ve solo lo que ya puede ver en las fuentes de origen. Los permisos se sincronizan desde cada fuente; según la fuente, un cambio puede tardar en reflejarse.
¿Qué modelo de IA usa?
El que elijas: OpenAI, Anthropic, Gemini, Azure OpenAI, Amazon Bedrock, Vertex AI u OpenRouter con tu propia cuenta, o, en on-premise, modelos locales con Ollama o LM Studio.
¿Lo puedo usar desde Claude u otro asistente?
Sí, por MCP. Cada persona conecta su asistente con su propia cuenta y mantiene sus permisos. Está probado con Claude; con otros asistentes compatibles se valida en la instalación.
¿Cómo empezamos?
Con un caso concreto de tu equipo: conectamos sus fuentes, definimos con ustedes los términos y reglas, y ejecutamos el primer caso con preguntas reales.
Una pregunta real. Un caso para empezar.
Elegimos una tarea de tu equipo, identificamos sus fuentes y acordamos cómo medir el resultado. Contanos qué te gustaría resolver y te respondemos.
O escribinos a contacto@datahero.lat