Caso de uso Monday: Cómo conectar los datos de producto con decisiones de marketing mediante IA

caso de uso monday
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La desalineación entre los datos de producto y las estrategias de adquisición es uno de los principales cuellos de botella en el crecimiento de productos digitales (Growth Marketing). Cuando el equipo de marketing toma decisiones basándose únicamente en métricas superiores del embudo (top-of-funnel) como clics o impresiones, se genera una brecha (gap) respecto al comportamiento real, la activación y la retención del usuario en la plataforma.

A continuación, se analiza el caso de estudio de monday.com, el desarrollo del agente de inteligencia artificial Jedi PMM y cómo la integración de datos de uso en tiempo real optimiza la conversión y la adquisición de clientes.

El desafío: La brecha de información entre Marketing y Producto

En muchas empresas tecnológicas, los datos de uso del producto permanecen aislados dentro de los equipos de Product Management y Data Analytics. Esta falta de visibilidad directa impide que el equipo de Growth Marketing identifique de manera precisa qué funcionalidades generan mayor valor real para los clientes.

Principales consecuencias del aislamiento de datos:

  • Decisiones basadas en supuestos: Creación de campañas y mensajes promocionales desconectados de las razones reales de adopción del software.

  • Ineficiencia en la asignación de recursos: Presupuestos publicitarios destinados a captar usuarios con bajo potencial de retención.

  • Falla en la alineación del embudo: Priorización de volumen de tráfico por sobre la calidad de la conversión y el valor de vida del cliente (LTV).

La solución: Jedi PMM y el acceso a datos en tiempo real

Para eliminar la fricción entre departamentos, se desarrolló Jedi PMM, un agente de inteligencia artificial diseñado para consolidar, procesar y mostrar métricas de uso del producto e información sobre sus características funcionales directamente a los equipos de marketing.

[Datos de Uso de Producto] ──> [Agente IA: Jedi PMM] ──> [Toma de Decisiones de Marketing]

Funciones clave del agente Jedi PMM:

  1. Visibilidad en tiempo real: Entrega información continua sobre la interacción de los usuarios dentro de la plataforma.

  2. Identificación de Drivers de Valor: Muestra qué características específicas impulsan la activación y el uso recurrente.

  3. Puntos de contacto optimizados: Permite ajustar el copy, los contenidos y las landing pages con base en el comportamiento observado del usuario.

Resultados e impacto en el negocio

La integración directa de los datos de producto en las decisiones de marketing generó impactos medibles en la estrategia de adquisición y retención de monday.com.

Área de impactoMétricas y resultados clave
Conversión webIncremento directo en la tasa de conversión (conversion rate) en landing pages.
Calidad de adquisiciónAlineación entre el perfil del usuario captado y los drivers de activación y retención.
Ciclo de vida del usuarioReducción de la rotación (churn) al atraer clientes con alta probabilidad de encontrar valor temprano.

El rol de los agentes de IA en el Crecimiento (Growth)

El caso de Jedi PMM ilustra un cambio metodológico en la implementación de la inteligencia artificial corporativa. Más allá de la automatización de tareas operativas, el valor estratégico de los agentes de IA reside en la democratización y contextualización de los datos.

Al actuar como un puente interdepartamental, la IA permite que los equipos de comercialización accedan a la información precisa en el momento oportuno, garantizando que el posicionamiento de marca refleje con exactitud la experiencia real del producto.

Preguntas frecuentes sobre la integración de datos de producto y marketing

¿Qué es Jedi PMM?

Jedi PMM es un agente de inteligencia artificial desarrollado para mostrar datos de uso e información de características del producto en tiempo real al equipo de marketing de monday.com, facilitando la toma de decisiones basada en el comportamiento real del usuario.

 

Al entender qué funcionalidades generan mayor retención y valor, el equipo de marketing puede personalizar los mensajes y las landing pages para destacar exactamente lo que los usuarios buscan, aumentando la relevancia del contenido y la tasa de conversión.

 

Mientras que la automatización ejecuta tareas repetitivas, la integración de datos mediante agentes de IA conecta silos de información entre diferentes departamentos, permitiendo tomar decisiones estratégicas fundamentadas en tiempo real.

Datadog: cómo mejorar la observabilidad de tu infraestructura tecnológica en Paraguay

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A medida que las empresas incorporan más aplicaciones, servicios cloud, APIs, contenedores e infraestructura distribuida, también aumenta la complejidad de sus entornos tecnológicos.

En este escenario, detectar un problema después de que afecta a los usuarios ya no es suficiente. Los equipos de tecnología necesitan entender qué está ocurriendo en sus sistemas, identificar anomalías, encontrar rápidamente su causa y anticiparse a posibles incidentes.

Aquí es donde entra en juego la observabilidad.

¿Qué es la observabilidad de infraestructura?

La observabilidad es la capacidad de comprender el estado y comportamiento de un sistema tecnológico a partir de los datos que genera.

Para lograrlo, conecta distintas señales como:

  • Métricas: información sobre rendimiento, consumo de recursos, disponibilidad o latencia.

  • Logs: registros generados por aplicaciones, servidores y servicios.

  • Trazas: seguimiento de las solicitudes a través de aplicaciones y sistemas distribuidos.

  • Eventos y señales de infraestructura: cambios, errores o comportamientos que pueden ayudar a explicar un incidente.

La diferencia frente al monitoreo tradicional es importante: monitorear permite saber que existe un problema; la observabilidad ayuda a comprender por qué está ocurriendo.

  • Escalabilidad automática: Adapta los recursos de TI según los picos de demanda del mercado sin sobrecostos de equipamiento físico.

  • Optimización de costos y eficiencia: Paga únicamente por los recursos utilizados, migrando de gastos de capital (CapEx) a costos operativos (OpEx).

  • Continuidad del negocio y alta disponibilidad: Respaldo y recuperación ante desastres (Disaster Recovery) alineados a los estándares regionales.

  • Seguridad e integridad de datos: Capas avanzadas de ciberseguridad para garantizar la protección de la información corporativa.

¿Qué es Datadog y para qué sirve?

Datadog es una plataforma de observabilidad y seguridad que permite monitorear aplicaciones, infraestructura, servicios cloud y otros componentes tecnológicos desde un entorno centralizado.

La plataforma permite correlacionar métricas, logs, trazas y otras señales para que los equipos de IT, DevOps y desarrollo puedan analizar el comportamiento de sus sistemas con mayor contexto y detectar problemas con mayor rapidez.

Esto resulta especialmente relevante en infraestructuras híbridas, arquitecturas de microservicios y ecosistemas cloud donde un incidente puede involucrar simultáneamente diferentes aplicaciones, servidores, bases de datos o servicios externos.

¿Cómo ayuda Datadog a mejorar la observabilidad?

1. Centraliza la información de infraestructura: Datadog permite visualizar y analizar información proveniente de hosts, contenedores, procesos, aplicaciones y servicios cloud desde una misma plataforma.

En lugar de consultar múltiples herramientas para reconstruir un incidente, los equipos pueden acceder a una visión más integrada del entorno tecnológico.

2. Relaciona métricas, logs y trazas: Un aumento en el tiempo de respuesta de una aplicación puede tener diferentes causas: una base de datos saturada, un servicio externo, una modificación reciente o un problema de infraestructura.

Datadog permite correlacionar información entre métricas, trazas y logs, facilitando el análisis de causa raíz y reduciendo el tiempo necesario para investigar un incidente.

3. Mejora la detección de anomalías: La observabilidad permite pasar de una lógica puramente reactiva a una gestión más proactiva.

Al contar con información centralizada sobre el comportamiento de los sistemas, los equipos pueden identificar variaciones, errores o patrones anómalos y actuar antes de que se transformen en una interrupción crítica para el negocio.

4. Facilita el monitoreo de aplicaciones: A través de capacidades de Application Performance Monitoring (APM), Datadog permite analizar el rendimiento de aplicaciones y seguir solicitudes a través de sistemas distribuidos.

Esto ayuda a detectar cuellos de botella, errores y problemas de latencia, además de visualizar las dependencias entre diferentes servicios.

5. Favorece una respuesta más rápida ante incidentes: Cuando ocurre un problema, uno de los mayores desafíos no es recibir una alerta, sino determinar qué la provocó.

Al disponer de mayor contexto operativo, los equipos pueden reducir el tiempo dedicado al diagnóstico y concentrarse antes en la resolución.

Monitoreo vs. observabilidad: ¿cuál es la diferencia?

Aunque suelen utilizarse como sinónimos, representan niveles diferentes de visibilidad.

El monitoreo responde principalmente “¿qué está pasando?”

Por ejemplo: un servidor superó determinado nivel de CPU.

La observabilidad busca responder “¿por qué está pasando?”

Permite relacionar ese aumento con una aplicación, una solicitud, un cambio de configuración, un proceso o algún otro componente del ecosistema.

Por eso, para organizaciones con arquitecturas cada vez más distribuidas, el objetivo ya no es simplemente agregar más alertas, sino contar con información conectada que permita interpretar lo que sucede.

¿Qué empresas pueden beneficiarse de Datadog?

Datadog puede resultar especialmente útil para organizaciones que:

  • Utilizan infraestructura cloud, híbrida o distribuida.

  • Gestionan múltiples aplicaciones o servicios digitales.

  • Trabajan con arquitecturas de microservicios o contenedores.

  • Necesitan monitorear sistemas críticos para la operación.

  • Buscan reducir tiempos de diagnóstico y resolución.

  • Tienen equipos de IT, desarrollo, operaciones o DevOps trabajando sobre un mismo ecosistema tecnológico.

  • Necesitan centralizar información actualmente distribuida entre diferentes herramientas.

Para empresas en Paraguay que están avanzando en procesos de transformación digital, migración a la nube o modernización de infraestructura, incorporar una estrategia de observabilidad puede ayudar a ganar visibilidad y control a medida que aumenta la complejidad tecnológica.

Datadog en Paraguay: observabilidad con acompañamiento de INCO

mplementar una plataforma de observabilidad no consiste solamente en instalar una herramienta. Es necesario definir qué monitorear, qué información recopilar, cómo estructurar alertas, qué integraciones realizar y qué indicadores son realmente relevantes para cada organización.

Desde INCO Paraguay, acompañamos a las empresas en procesos de consultoría, implementación, integración y soporte de Datadog, ayudando a centralizar la observabilidad de aplicaciones, infraestructura y servicios cloud.

El objetivo es transformar grandes volúmenes de datos técnicos en información que permita detectar anomalías, acelerar el diagnóstico y mejorar el control operativo.

Porque tener más datos no necesariamente significa tener más visibilidad.

La verdadera observabilidad comienza cuando esos datos permiten entender qué está pasando y actuar antes.

Preguntas frecuentes sobre Datadog y observabilidad

¿Qué es Datadog?

Datadog es una plataforma de observabilidad y seguridad que permite monitorear infraestructura, aplicaciones, servicios cloud y otros componentes tecnológicos, relacionando información como métricas, logs y trazas.

Datadog sirve para obtener mayor visibilidad sobre el comportamiento y rendimiento de una infraestructura tecnológica. Permite detectar anomalías, analizar incidentes, monitorear aplicaciones y facilitar la identificación de problemas.

El monitoreo permite detectar condiciones conocidas mediante métricas y alertas. La observabilidad amplía esa capacidad al relacionar diferentes señales para comprender las causas de un comportamiento o incidente.

Sí. Datadog permite monitorear infraestructura y servicios en entornos cloud, híbridos y distribuidos, además de correlacionar esa información con aplicaciones, logs y trazas.

Sí. Datadog Log Management permite recopilar y analizar logs generados por aplicaciones, infraestructura, servidores, contenedores y entornos cloud, y relacionarlos con métricas y trazas.

INCO cuenta con operación en Paraguay y acompaña a organizaciones en la implementación e integración de Datadog como parte de su estrategia de observabilidad tecnológica.

AWS en Paraguay: Cómo construir una infraestructura cloud preparada para el crecimiento empresarial

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La tecnología ocupa un lugar estratégico en la capacidad de las empresas en Paraguay para escalar, innovar y responder a las exigencias del mercado regional. En este contexto, contar con una infraestructura flexible, segura y escalable no es un lujo, sino una necesidad operativa.

Amazon Web Services (AWS) ofrece el ecosistema cloud más sólido del mundo para acceder a cómputo, almacenamiento, bases de datos y seguridad. Sin embargo, migrar a la nube no significa simplemente trasladar servidores tradicionales. El verdadero desafío de las organizaciones en Paraguay radica en diseñar una arquitectura cloud nativa que optimice costos operativos y evolucione al ritmo del negocio.

Beneficios clave de una arquitectura AWS escalable

Construir una infraestructura sobre AWS permite a las empresas paraguayas transformar su departamento de tecnología en un motor de eficiencia:

  • Escalabilidad automática: Adapta los recursos de TI según los picos de demanda del mercado sin sobrecostos de equipamiento físico.

  • Optimización de costos y eficiencia: Paga únicamente por los recursos utilizados, migrando de gastos de capital (CapEx) a costos operativos (OpEx).

  • Continuidad del negocio y alta disponibilidad: Respaldo y recuperación ante desastres (Disaster Recovery) alineados a los estándares regionales.

  • Seguridad e integridad de datos: Capas avanzadas de ciberseguridad para garantizar la protección de la información corporativa.

Pasos para diseñar una infraestructura cloud lista para el crecimiento

Para lograr una adopción estratégica de AWS en empresas que operan en Paraguay, es fundamental seguir un marco de trabajo bien estructurado:

  1. Evaluación de la madurez digital: Analizar la arquitectura actual e identificar qué cargas de trabajo priorizar.

  2. Diseño de arquitectura Well-Architected: Implementar las mejores prácticas de AWS en base a cinco pilares: excelencia operativa, seguridad, fiabilidad, rendimiento y optimización de costos.

  3. Migración estratégica y segura: Ejecutar una transición por fases para evitar interrupciones en la operación diaria.

  4. Gobierno y monitoreo continuo: Gestionar los entornos cloud para garantizar eficiencia y prevenir desvíos presupuestarios.

Preguntas frecuentes sobre AWS en Paraguay (FAQ)

¿Qué es AWS y para qué sirve en las empresas paraguayas?

AWS (Amazon Web Services) es una plataforma de servicios en la nube que permite a las empresas de Paraguay gestionar cómputo, almacenamiento, bases de datos y seguridad de forma flexible, reduciendo costos de infraestructura física y acelerando la transformación digital.

Contar con un partner local como INCO Soluciones garantiza acompañamiento técnico experto, facturación y consultoría adaptada al contexto del mercado paraguayo, además de una implementación alineada a los objetivos específicos de cada negocio.

AWS elimina la necesidad de grandes inversiones iniciales en hardware. Con un modelo de pago por uso y la optimización constante de recursos de INCO Soluciones, las empresas pagan solo por lo que realmente consumen.

El rol de un partner estratégico: Impulsando el negocio con INCO Soluciones Paraguay

Para aprovechar realmente el potencial de la nube, no basta con contratar tecnología; se necesita entender a fondo el negocio.

En INCO Soluciones, acompañamos a las empresas en Paraguay en todo el ciclo de vida cloud: desde la consultoría inicial, el diseño de arquitectura y la migración, hasta la optimización continua sobre AWS. La clave no es simplemente estar en la nube, sino utilizarla como un acelerador de crecimiento.

¿Buscás modernizar la infraestructura tecnológica de tu empresa en Paraguay? Contactá con el equipo experto de INCO Soluciones y diseñemos juntos la arquitectura que tu negocio necesita para escalar.

Caso de uso monday.com: Cómo transformar datos en campañas de marketing 4 veces más rápido con agentes de IA

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En el entorno digital actual, los equipos de marketing manejan volúmenes masivos de información para evaluar el rendimiento de sus acciones y planificar nuevos lanzamientos. Sin embargo, convertir métricas en contenidos y piezas listas para publicar suele requerir una compleja coordinación manual entre analistas, redactores, diseñadores y redactores de estrategia.

Cuando este flujo operativo se vuelve lento, las empresas pierden la capacidad de reaccionar a tiempo, testear nuevas hipótesis y capturar oportunidades de conversión.

En INCO Soluciones analizamos cómo la implementación de agentes de Inteligencia Artificial integrados en monday.com permite automatizar este proceso de principio a fin, acortando drásticamente el tiempo entre el análisis de datos y la puesta en marcha de campañas.

Ficha del caso de uso: Automatización de marketing con monday.com e IA

Dimensión

Detalle Operativo

Desafío

Fricción y coordinación manual para convertir datos de rendimiento en contenidos de campaña.

Solución

Implementación del agente de IA Osher integrado a la plataforma monday.com.

Métrica Principal

Reducción de 4 veces en el tiempo de prueba y preparación (Testing Time).

Impacto Comercial

Mayor volumen de campañas en marcha y multiplicación de oportunidades de conversión.

Rol de INCO Soluciones

Consultoría, integración de automatizaciones y diseño de flujos de trabajo ágiles.



El desafío: Convertir métricas complejas en piezas de campaña accionables

El equipo de Marketing de Ciclo de Vida (Lifecycle Marketing) detectó un cuello de botella recurrente: la recolección y análisis de información no presentaban inconvenientes, pero transformar esos hallazgos en copys, banners y piezas publicitarias listas para lanzar exigía una intensa carga de gestión manual.

Esta dependencia de múltiples traspasos y revisiones generaba dos consecuencias negativas:

  • Pérdida de agilidad: Menor frecuencia de pruebas (A/B testing) y retraso en el lanzamiento de campañas estacionales o de oportunidad.

  • Costo de oportunidad: Equipos creativos y analíticos dedicando horas de trabajo a tareas operativas de traspaso en lugar de enfocar su talento en la estrategia.

La solución: Flujos automatizados de principio a fin con el agente Osher

Para resolver este desafío, se desarrolló y desplegó Osher, un agente de Inteligencia Artificial diseñado para integrarse directamente en la arquitectura de flujos de trabajo de monday.com.

El agente funciona de manera autónoma conectando dos etapas críticas:

  • Recopilación automática: Extrae y procesa los datos de rendimiento de las campañas vigentes.

  • Generación de contenidos: Interpreta las métricas clave y redacta/prepara automáticamente las propuestas de contenido para las próximas campañas de retención, reactivación o conversión.

Al orquestar todo el proceso dentro de monday.com, se elimina la dependencia de interacciones manuales intermedias, permitiendo que las ideas pasen del estado de datos al estado de ejecución en cuestión de minutos.

Resultados: Multiplicar por cuatro la velocidad de experimentación

La incorporación de agentes de IA sobre el ecosistema de trabajo aportó métricas de rendimiento contundentes:

  • Reducción del tiempo de prueba: El tiempo necesario para conceptualizar, armar y probar una campaña se redujo cuatro veces.

  • Mayor capacidad operativa: Al acortar el ciclo de preparación, el equipo incrementó exponencialmente el volumen de campañas activas en simultáneo.

  • Aumento de la conversión: Probar más hipótesis en menor tiempo se traduce directamente en una mayor probabilidad de encontrar los mensajes de mayor retorno comercial (ROI).

“El valor estratégico de la IA en marketing no está únicamente en redactar un texto, sino en reducir a cero el tiempo muerto entre obtener una métrica y ejecutar una acción de negocio.”

¿Qué aporta la IA y la automatización al trabajo de marketing?

Este caso de uso redefinió el rol de la inteligencia artificial dentro de los departamentos de marketing y comunicación. La tecnología deja de ser un mero asistente de redacción para convertirse en un conector operacional.

Al automatizar la transformación de datos en materiales listos para usar, los equipos obtienen beneficios clave:

  • Liberación de carga operativa: Menos tiempo coordinando carpetas, planillas y solicitudes por correo electrónico.

  • Enfoque estratégico: Más tiempo dedicado al análisis de comportamiento del consumidor, toma de decisiones y definición del brand equity.

  • Cultura de experimentación continua: Facilidad para lanzar y pausar pruebas según los datos en tiempo real.

Optimizá los procesos de tu equipo con INCO Soluciones

El crecimiento de una estrategia de marketing no debe verse limitado por cuellos de botella operativos en la gestión de contenidos. Con la arquitectura adecuada en monday.com y la integración de agentes de IA personalizados, tu organización puede multiplicar la velocidad de sus ejecuciones.

En INCO Soluciones acompañamos a las empresas a diagnosticar sus flujos de trabajo, implementar tecnología de punta y configurar automatizaciones que impactan directamente en sus resultados de negocio.

¿Querés acelerar la ejecución de tus equipos de marketing?

Contactá a nuestros consultores expertos en INCO Soluciones y descubrí cómo transformar tus datos en campañas de alto rendimiento.

Caso de uso monday.com: Cómo acelerar la paridad de funcionalidades entre web y móvil con agentes de IA

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Mantener una experiencia homogénea entre la versión web y la aplicación móvil es uno de los desafíos operacionales más complejos para los equipos de desarrollo. A menudo, las funcionalidades móviles quedan relegadas frente a otras prioridades, generando una brecha que afecta la experiencia del usuario final.

En INCO Soluciones analizamos cómo la integración de automatizaciones avanzadas y agentes de Inteligencia Artificial dentro de monday.com permite resolver este cuello de botella, transformando solicitudes acumuladas en código funcional y acelerando la paridad de productos digitales.

Ficha del caso de uso: Optimización de desarrollo con monday.com e IA

 

Dimensión

Detalle del Caso

Desafío

Brecha de funcionalidades entre web y móvil por ciclos de trabajo extensos (sprints de 4 semanas).

Solución

Implementación del agente de IA Petro, integrado a la gestión de flujos de trabajo.

Resultado Inmediato

4 funcionalidades multiplataforma lanzadas desde el día uno.

Impacto Operativo

Ahorro estimado de 1 mes de desarrollo y eliminación del backlog móvil relegado.

Enfoque Estratégico

Optimización del tiempo de ingeniería enfocado en análisis y criterio técnico.

El desafío: Desarrollar funcionalidades móviles sin aumentar los tiempos de trabajo

Las funcionalidades de una plataforma no siempre evolucionan al mismo ritmo en todas sus versiones. Cuando las solicitudes para la experiencia móvil se postergan, se acumulan diferencias críticas entre la versión web y los dispositivos móviles.

Este escenario plantea un doble problema:

  • Experiencia de usuario fragmentada: El cliente percibe una plataforma incompleta según el dispositivo que utilice.

  • Solicitudes descartadas: Requerimientos de alto valor no llegan a implementarse porque su desarrollo tradicional exige ciclos de trabajo de hasta cuatro semanas, un costo de oportunidad que los equipos no siempre pueden asumir.

El reto principal residía en acelerar la conversión de solicitudes en funcionalidades reales sin incrementar la carga horaria ni comprometer la calidad del código.

 

La solución: Transformar solicitudes en código funcional con agentes de IA

Para abordar esta problemática, se desarrolló e integró Petro, un agente de IA diseñado para automatizar y agilizar tareas concretas del flujo de desarrollo.

El agente actúa directamente sobre el flujo de gestión: toma las solicitudes de nuevas funcionalidades realizadas por los usuarios y las transforma automáticamente en código revisado y funcional.

Gracias a la orquestación centralizada en monday.com, las tareas que anteriormente requerían semanas de planificación y ejecución se procesan de forma continua, eliminando la fricción entre la recepción de la demanda y la entrega del producto.

Resultados e impacto en la productividad del equipo

La intervención de un agente sobre una etapa específica del proceso de ingeniería genera un impacto inmediato en las métricas del proyecto:

  • Implementación Inmediata: Despliegue de cuatro funcionalidades multiplataforma desde el primer día de uso.

  • Reducción de Tiempos: Ahorro directo estimado en un mes de tiempo de desarrollo en el roadmap del producto.

  • Recuperación del Backlog: Capacidad para convertir requerimientos móviles antes descartados en entregables concretos.

El valor estratégico no radica únicamente en la velocidad, sino en la capacidad de rescatar solicitudes que aportaban valor al usuario pero que quedaban fuera del alcance por restricciones de tiempo.

El valor de los agentes de IA en los equipos de ingeniería

Este caso demuestra una aplicación real y madura de la inteligencia artificial en la gestión de software: la IA no reemplaza al desarrollador, sino que potencia su capacidad operativa.

Al automatizar la generación y primera revisión de código, los equipos de ingeniería liberan horas hombre de tareas repetitivas para reasignarlas a actividades de alto impacto:

  • Análisis de arquitectura y escalabilidad.

  • Criterio técnico y toma de decisiones complejas.

  • Optimización de la experiencia de usuario (UX/UI).

La incorporación de agentes y la correcta configuración de flujos en monday.com permite a las empresas repensar la distribución del trabajo para obtener el máximo rendimiento de sus recursos tecnológicos.

Impulsá la transformación digital de tu equipo con INCO Soluciones

La paridad de experiencias entre plataformas no debe depender de la falta de tiempo de tu equipo de desarrollo. Con las herramientas de gestión adecuadas y la integración de inteligencia artificial sobre tus procesos, es posible transformar cuellos de botella en entregas de valor continuo.

En INCO Soluciones acompañamos a las organizaciones a optimizar sus flujos de trabajo, implementar monday.com y adoptar tecnologías emergentes para escalar la productividad de sus operaciones.

¿Querés acelerar los tiempos de ejecución de tus proyectos tecnológicos?

Ponete en contacto con nuestros consultores expertos en INCO Soluciones y descubrí cómo transformar la gestión de tu equipo.

Cómo automatizar aprobaciones y procesos internos con Atlassian

automatizar procesos internos
automatizar procesos internos

Una solicitud puede quedar detenida durante días esperando una aprobación. 

Presupuestos, compras, contenidos, accesos o cambios tecnológicos suelen depender de correos, mensajes y recordatorios manuales para avanzar. 

El problema no siempre está en la aprobación en sí, sino en la falta de un proceso claro que indique quién debe responder y qué ocurre después. 

¿Qué procesos pueden automatizarse con Atlassian? 

Las aprobaciones forman parte de muchas áreas de una organización. 

Algunos ejemplos son: 

  • Solicitudes de compra. 

  • Aprobación de presupuestos. 

  • Altas y bajas de usuarios. 

  • Accesos a sistemas. 

  • Vacaciones y licencias. 

  • Publicación de contenidos. 

  • Cambios de infraestructura. 

  • Entregables de proyectos. 

  • Solicitudes de clientes. 

  • Revisiones de seguridad o legales. 

Cuando estos procesos se gestionan manualmente, resulta difícil conocer su estado y determinar quién debe intervenir. 

¿Cómo funcionan las aprobaciones en Jira? 

Jira permite incorporar pasos de aprobación dentro de un flujo de trabajo. 

Cuando una tarea llega a una etapa determinada, los responsables reciben una notificación y pueden aprobarla o rechazarla desde la plataforma. Según la respuesta, la solicitud avanza al siguiente estado o regresa para su revisión. 

Esto permite que el proceso tenga responsables, condiciones y resultados definidos. 

Beneficios de automatizar las aprobaciones con Atlassian

Al organizar estos procesos dentro de Atlassian, las empresas pueden: 

  • Reducir el seguimiento manual. 

  • Evitar solicitudes perdidas en correos. 

  • Conocer el estado de cada aprobación. 

  • Definir responsables y tiempos. 

  • Mantener un registro de las decisiones. 

  • Notificar automáticamente a los involucrados. 

  • Detectar dónde se generan las demoras. 

  • Mejorar el control y la trazabilidad. 

También es posible incorporar diferentes niveles de aprobación según el tipo de solicitud, el monto involucrado o el área responsable. 

La importancia de diseñar correctamente el flujo 

Automatizar un proceso desordenado no siempre lo vuelve más eficiente. 

Antes de configurar la herramienta es necesario definir: 

  • Quién solicita. 

  • Quién aprueba. 

  • Qué información debe presentarse. 

  • Qué ocurre si se rechaza. 

  • Cuántos niveles de aprobación son necesarios. 

  • Qué tiempos de respuesta se esperan. 

  • Qué personas deben recibir notificaciones. 

En INCO Paraguay acompañamos a las organizaciones en el análisis, diseño e implementación de flujos de aprobación con Atlassian. 

¿El presupuesto no alcanza para migrar a la nube? Conocé los programas de apoyo de AWS 

migrar a la nube
migrar a la nube

Muchas empresas reconocen que necesitan modernizar su infraestructura, pero postergan el proyecto por una razón concreta: el presupuesto. 

Una migración puede implicar análisis, planificación, capacitación, ejecución y, durante un período, la operación simultánea del entorno actual y el nuevo. 

Lo que algunas organizaciones desconocen es que AWS dispone de programas e inversiones destinados a acompañar proyectos elegibles de migración y modernización. 

Qué es el Migration Acceleration Program de AWS? 

El Migration Acceleration Program de AWS, conocido como MAP, es un programa diseñado para ayudar a las empresas a acelerar su migración y modernización en la nube. 

El programa combina metodología, herramientas, capacitación, experiencia de socios de AWS e inversiones para reducir costos y facilitar la ejecución. 

MAP organiza el proyecto en tres etapas: 

Evaluar 

Se analiza la infraestructura actual, las cargas de trabajo, la preparación de la empresa y el costo total del proyecto. 

Movilizar 

Se construye la base técnica y operativa necesaria, se define la hoja de ruta y se prepara a los equipos. 

Migrar y modernizar 

Se ejecuta el plan y se trasladan o transforman las cargas de trabajo seleccionadas. 

¿Cómo pueden ayudar estos programas de AWS? 

Según el proyecto y el cumplimiento de los requisitos, las inversiones pueden presentarse mediante créditos de servicios de AWS o apoyo de socios. 

Estos beneficios están destinados a ayudar a compensar determinados gastos puntuales de la migración, como: 

  • Evaluaciones iniciales. 

  • Planificación. 

  • Capacitación. 

  • Trabajo de implementación. 

  • Operación temporal de entornos paralelos. 

  • Migración o modernización de cargas. 

AWS indica que MAP ofrece metodología, herramientas, experiencia y financiación para acelerar la adopción de la nube. La elegibilidad y el alcance de los beneficios dependen de la evaluación de cada oportunidad. 

¿Todas las empresas pueden acceder a los programas de AWS? 

La participación no es automática. 

Cada proyecto debe analizarse para determinar si cumple con las condiciones del programa. Influyen aspectos como las cargas de trabajo, el consumo estimado, la estrategia de migración y la planificación del proyecto. 

Por eso, es importante comenzar con una evaluación técnica y comercial antes de definir el presupuesto final. 

INCO Paraguay ayuda a desarrollar el proyecto para participar del programa de AWS

Desde INCO Paraguay ayudamos a las empresas a evaluar sus proyectos de migración y a conectarse con AWS para analizar los programas disponibles. 

Nuestro equipo puede acompañar: 

  • El relevamiento del entorno actual. 

  • La identificación de cargas de trabajo. 

  • La estimación del consumo. 

  • La construcción del caso de negocio. 

  • La definición de la estrategia. 

  • La presentación y seguimiento de la oportunidad. 

  • La ejecución de la migración. 

El acceso a créditos o incentivos está sujeto a la evaluación, aprobación y condiciones vigentes de AWS. Por eso, no se garantiza un beneficio específico antes de analizar cada proyecto. 

Cómo elegir entre AWS, IBM Cloud y Google Cloud

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Elegir el proveedor de nube adecuado en 2026: AWS, IBM Cloud y Google Cloud en perspectiva

La infraestructura tecnológica ya no es solo una decisión de sistemas; es el motor que define la velocidad, la escalabilidad y los costos operativos de tu negocio. Si estás evaluando migrar o expandir tus cargas de trabajo, la decisión suele reducirse a tres gigantes del mercado: Amazon Web Services (AWS), IBM Cloud y Google Cloud Platform (GCP).

Cada una de estas plataformas ofrece capacidades excepcionales, pero sus arquitecturas y filosofías de negocio están diseñadas para diferentes necesidades operativas.

AWS vs. IBM Cloud vs. Google Cloud: ¿Cuál es su enfoque principal?

  • AWS (Amazon Web Services): Es el líder indiscutido en cuota de mercado global. Su principal propuesta de valor es un ecosistema gigantesco y maduro que cuenta con un servicio para prácticamente cualquier necesidad imaginable (desde cómputo básico hasta satélites y computación cuántica).

  • Google Cloud Platform (GCP): Destaca por sus capacidades líderes en inteligencia artificial, machine learning y análisis masivo de datos. Su infraestructura de red global está optimizada para la escalabilidad de microservicios y contenedores (Kubernetes).

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  • IBM Cloud: Es la opción por excelencia para el sector corporativo altamente regulado (banca, salud, gobierno). Su valor diferencial radica en la soberanía de datos, sus opciones de nube híbrida con Red Hat OpenShift y la seguridad de nivel financiero.

Tabla Comparativa de Capacidades entre AWS, Google Cloud e IBM Cloud (2026)

Criterio de Selección

AWS (Amazon Web Services)

Google Cloud (GCP)

IBM Cloud

Mayor Fortaleza

Variedad de servicios y ecosistema global.

IA/ML avanzada y Big Data.

Nube híbrida regulada y mainframe.

Complejidad de Uso

Alta (requiere ingenieros especializados).

Media (consola intuitiva y amigable).

Media-Alta (específico para entornos corporativos).

Cumplimiento y Seguridad

Excelente (estándar de la industria).

Excelente (orientación a nube nativa).

Superior (diseñado para sectores hiper-regulados).

Modelo de Descuentos

Instancias reservadas y Savings Plans.

Descuentos por uso sostenido automáticos.

Contratos corporativos personalizados y Bare Metal.

¿Cómo tomar la decisión de negocio correcta?

  1. Elige AWS si: Tu empresa necesita un ecosistema probado, un gran mercado de profesionales certificados y buscas una solución estándar donde “nadie sea despedido por elegir al líder”. Es ideal para startups con necesidad de escalar rápido y multinacionales con arquitecturas diversas.

  2. Elige Google Cloud si: Tu negocio se centra en el análisis de datos en tiempo real, deseas integrar flujos avanzados de IA predictiva o generativa, o ejecutas aplicaciones nativas de la nube basadas en microservicios.

  3. Elige IBM Cloud si: Operas en un sector regulado con estrictas políticas de cumplimiento de datos, posees una gran inversión en software e infraestructura heredada (legacy) o requieres despliegues de nube híbrida consistentes basados en Red Hat OpenShift.

La elección del proveedor de nube depende del foco de tu negocio. Elige AWS para un ecosistema de servicios masivo y estandarizado; prefiere Google Cloud si tu prioridad es la inteligencia artificial y analítica de datos; y opta por IBM Cloud si requieres máxima seguridad, soberanía de datos y consistencia en arquitecturas híbridas reguladas.

CASO DE USO | Cómo automatizar procesos de logística y aduana para reducir errores, ganar visibilidad y mejorar la eficiencia operativa 

como automatizar procesos

La logística y la gestión aduanera son procesos fundamentales para empresas que operan en mercados nacionales e internacionales. Sin embargo, también suelen ser áreas donde la complejidad operativa crece rápidamente: múltiples actores involucrados, documentación crítica, aprobaciones, normativas cambiantes y grandes volúmenes de información que deben mantenerse actualizados. 

Cuando estos procesos se gestionan mediante correos electrónicos, planillas o seguimientos manuales, aparecen problemas que impactan directamente en la operación: errores, retrasos, falta de trazabilidad y dificultades para tomar decisiones a tiempo. 

Por eso, cada vez más organizaciones están incorporando herramientas de automatización de procesos para optimizar la gestión logística y aduanera, mejorar la colaboración entre equipos y obtener mayor control sobre sus operaciones. 

  

¿Por qué la logística y la gestión aduanera son difíciles de administrar? 

La gestión logística moderna involucra una gran cantidad de tareas que deben ejecutarse de forma coordinada. Desde el seguimiento de embarques y documentación hasta la clasificación arancelaria, la gestión de tarifarios comerciales o la aprobación de operaciones, cada etapa requiere información precisa y actualizada. 

El problema surge cuando cada equipo trabaja con herramientas diferentes o cuando los procesos dependen de acciones manuales. 

En estos escenarios es frecuente encontrar: 

  • Información dispersa en múltiples sistemas. 
  • Demoras en aprobaciones y validaciones. 
  • Errores en documentación o clasificaciones. 
  • Dificultades para realizar seguimiento de cada operación. 
  • Escasa visibilidad sobre el estado real de los procesos. 

A medida que aumenta el volumen de operaciones, estos desafíos pueden traducirse en costos adicionales, incumplimientos y pérdida de eficiencia. 

  

Cómo la automatización mejora la gestión logística y aduanera 

La automatización permite transformar procesos complejos en flujos de trabajo estructurados, trazables y mucho más eficientes. 

A través de plataformas como monday.com, las organizaciones pueden centralizar toda la gestión operativa en un único entorno, conectando personas, tareas, documentos y aprobaciones. 

De esta manera, cada solicitud puede seguir un flujo predefinido, con responsables asignados, alertas automáticas y seguimiento en tiempo real. 

Además, la información permanece disponible para todos los involucrados, eliminando la dependencia de correos electrónicos o archivos dispersos y reduciendo significativamente los errores operativos. 

  

Beneficios de automatizar procesos de logística y aduana 

La automatización no solo mejora la productividad. También aporta mayor control y capacidad de gestión sobre operaciones que suelen ser críticas para el negocio. 

Las organizaciones que avanzan en este tipo de iniciativas suelen lograr: 

  • Menor carga de trabajo manual. 
  • Reducción de errores administrativos y operativos. 
  • Mayor trazabilidad de cada proceso. 
  • Seguimiento en tiempo real de solicitudes y aprobaciones. 
  • Respuestas más rápidas ante cambios o incidencias. 
  • Mejor coordinación entre áreas internas y externas. 

Como resultado, los equipos pueden dedicar menos tiempo a tareas repetitivas y más tiempo a actividades estratégicas que generan valor para la organización. 

  

Automatización, datos e inteligencia operativa 

Uno de los mayores beneficios de digitalizar procesos logísticos es la posibilidad de convertir la información operativa en conocimiento accionable. 

Al centralizar datos, tareas y documentación en una única plataforma, las organizaciones obtienen visibilidad completa sobre indicadores, tiempos de gestión, cuellos de botella y oportunidades de mejora. 

Esto permite tomar decisiones más rápidas, anticipar riesgos y optimizar continuamente los procesos. 

En un contexto donde la velocidad y la precisión son factores clave para la competitividad, disponer de información en tiempo real se convierte en una ventaja estratégica. 

  

monday.com como plataforma para la gestión logística y aduanera 

monday.com permite diseñar procesos adaptados a la realidad de cada organización, integrando automatización, seguimiento de tareas, gestión documental y colaboración entre equipos. 

Su flexibilidad facilita la gestión de operaciones logísticas, control de documentación aduanera, aprobaciones internas, seguimiento de proveedores y coordinación de múltiples áreas desde una única plataforma. 

Además, la incorporación de capacidades de inteligencia artificial y automatización avanzada permite reducir aún más las tareas manuales y mejorar la eficiencia operativa. 

  

INCO Soluciones: automatización de procesos para organizaciones de Latinoamérica 

En INCO Soluciones ayudamos a empresas de Latinoamérica a transformar sus procesos logísticos y aduaneros mediante la implementación de monday.com y soluciones de automatización adaptadas a cada negocio. 

Acompañamos a las organizaciones desde el análisis inicial hasta la implementación y optimización continua, asegurando que la tecnología se convierta en una herramienta real para mejorar la operación. 

  

La eficiencia operativa comienza con procesos inteligentes 

La transformación digital no consiste únicamente en incorporar nuevas herramientas. Consiste en rediseñar la forma en que trabaja una organización para eliminar fricciones, reducir errores y responder con mayor agilidad a las demandas del mercado. 

  

¿Tu empresa todavía gestiona procesos logísticos y aduaneros de forma manual? 

En INCO Soluciones te ayudamos a automatizar operaciones, mejorar la trazabilidad y construir procesos más eficientes, escalables y preparados para crecer. Contáctanos para descubrir cómo monday.com puede transformar tu gestión logística. 

 

¿Qué es Datadog y por qué se convirtió en una herramienta clave para las empresas digitales?

INCO Soluciones Soluciones Tecnologicas para empresas Inteligencia Artificial Datadog 2

En un entorno donde las aplicaciones, los sistemas y los datos son el motor de las operaciones, contar con visibilidad en tiempo real ya no es opcional. Hoy, las empresas digitales necesitan anticiparse a los problemas, optimizar recursos y garantizar experiencias estables para sus usuarios. 
 En este escenario, Datadog se consolidó como una de las plataformas líderes a nivel global en monitoreo, observabilidad y seguridad para entornos cloud e híbridos. 

¿Qué es Datadog?

Datadog es una empresa tecnológica fundada en 2010 en Estados Unidos, con presencia global y miles de clientes en todo el mundo, desde startups hasta grandes corporaciones. Actualmente cotiza en el NASDAQ y es una de las plataformas más utilizadas por equipos de IT, DevOps, Seguridad y Desarrollo. 

Su misión es clara: ayudar a las organizaciones a supervisar, analizar y optimizar el rendimiento de sus sistemas de forma centralizada, escalable y en tiempo real.

¿Para qué sirve Datadog?

Datadog permite a las empresas: 

  • Monitorear el rendimiento de aplicaciones e infraestructura 
  • Detectar errores y caídas antes de que impacten en los usuarios 
  • Optimizar la performance y el uso de recursos 
  • Garantizar la seguridad de la información 
  • Mejorar la experiencia digital de clientes y usuarios 
  • Centralizar toda la información técnica en un solo lugar 

Por eso es una herramienta clave para organizaciones que operan con plataformas digitales, e-commerce, fintech, sistemas empresariales, apps móviles y entornos en la nube. 

¿Qué hace Datadog y cómo funciona?

Datadog es una plataforma SaaS diseñada para centralizar el monitoreo de toda la infraestructura tecnológica de una empresa desde un único panel de control. A través de más de 600 integraciones listas para usar, permite supervisar servidores, redes, aplicaciones, microservicios, bases de datos, servicios en la nube, aspectos de seguridad y la experiencia del usuario final, ofreciendo una visión completa y unificada del ecosistema digital. 

Su funcionamiento se basa en la implementación de agentes e integraciones que recolectan métricas, eventos, logs y trazas de los distintos sistemas. Esta información se procesa en tiempo real y se presenta mediante dashboards visuales y personalizables, lo que facilita la interpretación de los datos y la toma de decisiones. Además, Datadog cuenta con sistemas de alertas automáticas que detectan anomalías o comportamientos inusuales, permitiendo a los equipos técnicos actuar con rapidez y evitar interrupciones críticas en la operación del negocio. 

Principales diferenciales de Datadog

Uno de los grandes diferenciales de Datadog es su enfoque de plataforma unificada, que concentra en un solo entorno todo el monitoreo de infraestructura, aplicaciones y seguridad. Esto reduce la complejidad operativa y elimina la necesidad de trabajar con múltiples herramientas desconectadas entre sí. 

A su vez, Datadog se caracteriza por su alta escalabilidad, lo que lo convierte en una solución adecuada tanto para empresas en crecimiento como para grandes corporaciones con infraestructuras complejas. Su diseño cloud-first responde a las necesidades de entornos modernos y distribuidos, mientras que la seguridad integrada permite monitorear y proteger los sistemas de forma simultánea. Todo esto se complementa con dashboards intuitivos y altamente configurables, que brindan una visualización clara de los datos y facilitan el análisis técnico y estratégico. 

Datadog y la transformación digital

Las empresas que avanzan en su transformación digital necesitan control, visibilidad y capacidad de anticipación. Datadog permite pasar de un enfoque reactivo —actuar cuando algo falla— a un modelo preventivo y predictivo, donde los problemas se detectan antes de afectar al negocio. 

Esto se traduce en: 

  • Mayor eficiencia operativa 
  • Reducción de costos innecesarios 
  • Menor riesgo de incidentes críticos 
  • Mayor confianza digital 

Hoy, Datadog es utilizado por organizaciones líderes en sectores como tecnología, finanzas, e-commerce, salud, educación y servicios profesionales, confirmando que la observabilidad ya es un pilar estratégico del negocio, no solo una herramienta técnica. 

Datadog como aliado estratégico para las empresas digitales

En un contexto donde la disponibilidad, el rendimiento y la seguridad de los sistemas impactan directamente en el negocio, contar con una herramienta como Datadog marca la diferencia. Su capacidad para ofrecer visibilidad en tiempo real, anticipar fallas y optimizar recursos lo convierte en un aliado clave para las empresas que buscan operar de forma más eficiente, segura y previsible. Implementar Datadog no solo mejora la gestión tecnológica, sino que fortalece la toma de decisiones y acompaña el crecimiento sostenible de las organizaciones digitales.