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En un contexto donde la analítica de datos, la inteligencia artificial y la transformación digital se han convertido en ejes estratégicos para la competitividad empresarial, surge una nueva generación de plataformas diseñadas para resolver la brecha entre el volumen creciente de información y la capacidad real de las organizaciones para convertirla en decisiones. En este ecosistema complejo —marcado por herramientas costosas, alta especialización técnica y procesos lentos de análisis— aparece Quantaroot, un emprendimiento regional que busca democratizar el acceso a la analítica avanzada a través de innovación, automatización y un modelo flexible orientado al uso.
El Drive-Thru de Analítica: la apuesta de Quantaroot para revolucionar el uso de datos
Con esta visión, Pulso Capital entrevistó a Eduardo Arévalo, CEO de Quantaroot, para profundizar en la propuesta de valor de la empresa y en su principal solución: el Drive-Thru de Analítica, una plataforma que promete transformar la forma en que las compañías limpian, analizan, visualizan y presentan sus datos.
A lo largo de la conversación, Arévalo explica cómo Quantaroot acompaña a las organizaciones en su transformación digital apoyándose en tres pilares —sistematización de procesos, analítica e inteligencia artificial— y cómo su herramienta estrella ofrece algo inusual en el mercado: analítica accionable “a demanda” y sin necesidad de expertos.
La entrevista aborda temas como la arquitectura de IA que impulsa la plataforma, su modelo de cobro “as-you-go”, la simplificación de procesos complejos de integración y visualización de datos, la robusta infraestructura de seguridad que garantiza la protección de la información corporativa y, finalmente, la visión de la empresa para convertirse en el estándar de analítica bajo demanda en la región en los próximos años.
Con estas pinceladas iniciales, la conversación con Quantaroot ofrece una mirada profunda al futuro de la analítica accesible, escalable y centrada en las necesidades reales de las empresas de Latinoamérica.
A continuación, parte de la conversación:
¿Podrías explicarme qué es Quantaroot y darme una visión más clara sobre el emprendimiento?”
Quantaroot abarca varias áreas, como ocurre con la mayoría de los emprendimientos y startups. Nuestro propósito es acompañar a las empresas en su proceso de transformación digital, apoyándolas en el uso estratégico de los datos y en la toma de decisiones basada en tres pilares fundamentales: la sistematización de procesos, la analítica y la adopción de inteligencia artificial.
A partir de estos pilares, trabajamos en la implementación de sistemas y en la optimización de procesos internos. También desarrollamos y organizamos datos para facilitar su visualización, lo que permite generar reportes, análisis y oportunidades de mejora. Además, integramos soluciones de inteligencia artificial utilizando motores ya existentes en el mercado para impulsar la eficiencia y la innovación dentro de las organizaciones
Para empezar, ¿Cómo describiría Drive-Thru de Analítica a alguien que nunca ha usado herramientas de BI o IA?
El Drive Thru de Analítica es una plataforma de toma de decisiones impulsada por inteligencia artificial. No es un ChatGPT ni un Gemini; es una solución diseñada para construir, analizar, visualizar datos y generar insights accionables. ¿Cómo funciona?
El nombre Drive Thru refleja su propósito: ofrecer a gerentes, directores y tomadores de decisión una forma rápida y eficiente de acceder y analizar información. En muchas organizaciones, aunque existan analistas y herramientas, el tiempo se vuelve un recurso limitado. Los analistas suelen estar ocupados en múltiples tareas y no siempre pueden responder de inmediato a solicitudes específicas, lo que retrasa la generación de reportes o análisis urgentes.
En otros casos, hay empresas que ni siquiera cuentan con analistas o no pueden asumir el costo y la curva de aprendizaje de herramientas tradicionales de BI. Por ejemplo, aunque Power BI cuesta alrededor de 20 dólares al mes, requiere experiencia técnica para aprovecharlo. Tableau, aunque más intuitivo, implica licencias que pueden superar los 50 dólares mensuales, además de costos adicionales para publicar o trabajar colaborativamente.
Aquí es donde surge Drive Thru de Quantaroot: como una herramienta diseñada para facilitar y acelerar el trabajo con datos. La plataforma permite limpiar información, construir gráficos, crear reportes y generar presentaciones ejecutivas, todo en un solo lugar.
Con frecuencia, analizar un archivo en Excel implica borrar columnas, hacer cálculos o transformar manualmente datos, lo que consume tiempo. En cambio, Drive Thru permite solicitar lo que se necesita y recibirlo ya procesado y estructurado.
Además, cuando los datos son extensos —por ejemplo, un Excel con 3,000 filas— no siempre es práctico analizarlos directamente. Los usuarios necesitan gráficos y visualizaciones claras que faciliten la interpretación. La plataforma permite crear estos reportes y visualizaciones de forma sencilla, generando información más descriptiva y útil para la toma de decisiones.
Finalmente, una vez que los datos están limpios y visualizados, Drive Thru permite crear presentaciones y documentos gerenciales desde la misma plataforma, evitando exportaciones innecesarias o el uso de herramientas adicionales. Todo el flujo —desde la data cruda hasta el informe final— ocurre en un solo espacio integrado.
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¿Qué tipo de inteligencia artificial incorpora Drive-Thru y cómo se asegura que los insights generados sean precisos y accionables?
Trabajamos con los principales motores de inteligencia artificial del mercado, sin estar casados con uno en particular. Sin embargo, hemos tenido una colaboración constante con la tecnología de Google, específicamente con Gemini 3. También es posible configurar la solución para utilizar otros modelos, según las necesidades y la infraestructura de cada empresa.
Ahora bien, ¿Cómo puede una empresa asegurarse de que la herramienta realmente funcione y ofrezca insights precisos? Durante nuestra fase de configuración establecemos un prompt correctamente diseñado, que permite que la IA interprete la información con el enfoque adecuado. Muchas fallas en proyectos de IA ocurren porque no se proporciona el contexto necesario o porque la información no se estructura de forma óptima. Por eso, dentro de nuestra arquitectura incluimos un prompt predefinido que la empresa valida y personaliza, garantizando así una configuración precisa.
De esta manera, la IA puede interpretar de forma correcta lo que la empresa necesita.
Drive-Thru promete generar dashboards e insights “a demanda”. ¿Qué significa exactamente este modelo y qué lo diferencia de una consultoría de BI tradicional?
De hecho, sí. Aunque ofrecemos consultoría tradicional en data, operamos bajo un modelo de startup gracias a nuestra plataforma. Esto se debe a que trabajamos con un esquema as-you-go. A diferencia de un SaaS tradicional, donde se paga una mensualidad fija —por ejemplo, 50 dólares al mes más un cobro por excedentes—, nuestro servicio no funciona así.
Nosotros cobramos según el uso real. Hay empresas que generan únicamente tres documentos al mes y se les factura por esos tres; mientras que otras producen más de 5,000 documentos, y su tarifa se ajusta a ese volumen. Este enfoque es uno de nuestros principales diferenciadores.
¿Por qué? Primero, porque nuestra herramienta no requiere conocimientos técnicos para crear, trabajar o manipular datos, a diferencia de soluciones como Power Query, DAX o herramientas de transformación basadas en Python. Segundo, la inteligencia artificial no es la “solución” en sí, sino un complemento. La IA se utiliza para generar ciertos insights, pero la verdadera transformación se logra con las funcionalidades robustas que ya incorpora la herramienta. No es una plataforma basada únicamente en IA, sino un ecosistema integral con múltiples componentes.
Y tercero, porque atendemos a dos nichos clave: las PyMES y las grandes empresas. Las PyMES suelen carecer de recursos para contratar analistas o para estructurar adecuadamente sus datos; nuestra herramienta les permite hacerlo de forma accesible y eficiente. Y en las grandes empresas, ayudamos a optimizar tiempos en la generación de respuestas y análisis, incluso cuando ya utilizan herramientas como Power Query, Tableau, Qlik o Looker. Aunque el mercado de analítica es altamente competitivo, nuestra solución destaca por su enfoque claro, su propuesta de valor específica y su capacidad para realizar tareas que otras plataformas no pueden cubrir, o no lo hacen con la misma facilidad.
Uno de los grandes atractivos es que no se necesitan expertos en analítica. ¿Cómo logra la plataforma simplificar procesos tan complejos como integración de datos, visualización y análisis?
En nuestro caso, Quantaroot comenzó como una consultora tradicional de datos, lo que nos permitió comprender a fondo nuestro modelo de negocio. Identificamos que muchas empresas poseen grandes volúmenes de información valiosa, pero no saben cómo organizarla, analizarla o aprovecharla.
El proceso que la mayoría sigue —y que validamos en proyectos realizados en El Salvador, Guatemala, México, Nicaragua, Honduras, Panamá, Estados Unidos, África, Perú, Chile y Paraguay— incluye tres pasos principales:
- Ordenar y limpiar la data.
- Transformarla y visualizarla.
- Generar los insumos o presentaciones finales.
Este flujo, aunque contiene múltiples subprocesos, es común en casi todas las organizaciones. Por eso desarrollamos un modelo simplificado basado en esos mismos pasos: limpiar datos, crear vistas y generar insumos.
A este enfoque lo llamamos drive-thru, inspirado en la experiencia de pedir comida rápida: el cliente llega, solicita lo que necesita, lo recibe y continúa. Aplicamos esa misma lógica para que las empresas puedan obtener análisis de datos de forma ágil, clara y en pocos pasos.
El modelo “paga solo por lo que usas” es poco común en analítica. ¿Cómo funciona en la práctica y qué beneficios ofrece a pymes y startups?
El modelo es mucho más flexible porque no implica un costo fijo directo. Ese tipo de costo puede ser útil en ciertos casos, pero también representa una carga cuando la empresa no necesita cada mes el mismo nivel de detalle o granularidad en los reportes. Asumir un costo elevado se vuelve poco sostenible. En cambio, el modelo as you go ofrece una ventaja clave: permite usar y aprovechar la data de manera eficiente y adaptable.
Como mencionaba, un costo fijo genera cierta obligación de utilizar la herramienta, lo que a veces lleva a un mal uso solo por justificar el gasto, algo muy común en las empresas. Drive Flow, por el contrario, busca que exista un propósito real: usar la herramienta porque se necesita analizar datos, tomar decisiones informadas y generar insumos valiosos para quienes dirigen la organización.
Ese es el objetivo: utilizar la herramienta por necesidad y estrategia, no simplemente por tenerla disponible. Además, este modelo contribuye a democratizar el análisis de datos, un campo tradicionalmente muy especializado, costoso y técnicamente exigente. Con esta propuesta, se abre la puerta para que más empresas y profesionales puedan integrarse y aprovechar estas capacidades sin enfrentar barreras tan altas de entrada.
En términos de seguridad y manejo de datos, ¿Cómo garantiza la plataforma la protección de la información que los clientes suben o consultan?
Nosotros aplicamos estrictamente la normativa vigente en materia de inteligencia artificial, especialmente la ley que está tomando fuerza en El Salvador, así como la ley de protección de datos. Por ello, mantenemos a nuestro equipo en capacitación constante para garantizar el cumplimiento en temas de ciberseguridad, protección de datos, inteligencia artificial, términos de uso, almacenamiento de cookies y otros aspectos relacionados. De hecho, actualizamos nuestras políticas casi una vez al mes para mantenernos alineados con las mejores prácticas, conscientes de que la seguridad de la información es un tema crítico para las empresas.
Además, una de nuestras premisas fundamentales es proteger la privacidad del cliente. La plataforma no almacena información en nuestros servidores; los datos se resguardan de forma anónima y bajo un sistema de espejos, lo que impide conocer la identidad del cliente o el contenido específico que se está analizando. Sabemos que las empresas utilizan la herramienta, pero no tenemos acceso al propósito detallado de ese uso, lo cual garantiza su privacidad.
Todo esto forma parte de nuestras políticas internas, que definen claramente cómo operamos y cómo aseguramos un servicio confiable, seguro y alineado con los estándares actuales de protección de datos.
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Mirando hacia adelante, ¿Cuál es la visión a largo plazo de Quantaroot para esta plataforma? ¿Se convertirá en un estándar de “analítica bajo demanda” en la región?
De cara a los próximos 5 o 10 años, visualizamos a Quantaroot como el estándar en muchas organizaciones, convirtiéndose en un aliado estratégico para la toma de decisiones empresariales. Si bien entendemos que muchas compañías continuarán utilizando herramientas de reportería tradicional —como tableros en Power BI— y que estas seguirán teniendo espacio en el mercado, estamos convencidos de que nuestra solución transformará la forma en que se analiza la data.
En Latinoamérica, el primer data warehouse se implementó alrededor del año 2002, lo que marca un desfase de aproximadamente dos décadas respecto a otras regiones. En este contexto, Quantaroot llega para revolucionar, durante los próximos cinco años, la manera en que se analiza la información, se estructura la data y se gestiona la gobernanza de datos. La herramienta aporta valor real cuando las empresas, además de querer utilizarla, buscan también ordenar y organizar adecuadamente su información.
La pregunta clave es: ¿Cómo estructurar la data para obtener mejores resultados? Muchas veces se desea implementar modelos como Pablo, PaulBH, Kiki o Jamie Knight, pero si los datos no están correctamente estructurados, organizados y contextualizados, estas herramientas no funcionarán adecuadamente. Es el equivalente a alimentar un algoritmo con información de baja calidad.
Por ello, el Drive-Thru de Analítica está diseñado para ayudar a las empresas a limpiar y ordenar su data antes de crear cualquier modelo o solución analítica, asegurando que la información sea precisa y que realmente genere un valor agregado.
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