Datos · Analítica · IA Generativa

Convertir datos en decisiones — donde más cuesta.

Convertir datos en decisiones — y llevar la GenAI a producción donde más cuesta. Liderado por Julian Grijalba, Head of Data Insights & Competitiveness LATAM en Roche.

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20
años convirtiendo datos en decisiones
57+
países en EMEA y LATAM
121
fuentes regulatorias y de mercado en un sistema GenAI en producción
23
personas en red matricial de 6 afiliadas
Dos décadas en RocheKimberly-ClarkEveris (NTT Data)University of Texas at Austin

Qué hacemos

GenAI en producción, no en una presentación.

Casi todos pilotean IA. Lo difícil — y el valor — es correrla viva, gobernada y a escala, en industrias reguladas. Ese es el trabajo.

GenAI e IA agéntica en producción

Llevar sistemas multi-agente y RAG más allá del piloto, a operación viva y gobernada en industrias reguladas.

Sistema multi-agente de inteligencia farma en 8 países / 121 fuentes regulatorias en Roche (2026).

De reporting a partner de negocio

Reposicionar los equipos de analítica como socios estratégicos de GMs y del board.

Lanzó el operating model de la Data Insights Network de Roche (2026); eliminó 74% de reportes en Kimberly-Clark (2023).

Operating models y gobierno de datos a escala

Fuente única de verdad, homologación de KPIs y data stewardship multi-país.

Framework Core & Common de KPIs en 6 afiliadas (2026); homologó 78% de KPIs en 14 países.

Inteligencia competitiva y de mercado para pharma

Alimentar inteligencia de áreas de enfermedad y specialty care hacia estrategia comercial y de market access.

Despliegue de la capacidad regional de competitive intelligence de Roche (2026).

Resultados seleccionados

Evidencia, no adjetivos.

37%
más rápido en decisiones con plataformas de analítica escalables (Kimberly-Clark, EMEA y LATAM)
74%
de reportes regionales eliminados en una única fuente de verdad (LATAM)
121
fuentes regulatorias y de mercado en un sistema multi-agente de GenAI en producción (Roche)
“El problema nunca fueron los datos — fue la distancia entre el dato y la decisión. En pharma esa distancia tiene nombre y apellido: un paciente que accede o no accede a un tratamiento según qué tan bien usemos la información.” — Julian Grijalba, Head of Data Insights & Competitiveness, LATAM en Roche