AMX_Tablero_Plan_de_Negocios_Estrategico_2026_2029

Aquí presentamos nuestro Plan de Negocios Estratégico 2026-2029, específicamente diseñado para AMX Tablero. Este plan detalla nuestra estrategia de salida al mercado en Córdoba, Argentina, y nuestra expansión nacional. Nuestra fecha clave de implementación es el 22 de julio de 2026. Este documento es una decisión comercial y operativa crucial, centrado en nuestra plataforma de Business Intelligence con Inteligencia Artificial contextual para pequeñas y medianas empresas (PyMEs). Nuestra recomendación principal es comercializar AMX Tablero como una solución integral de inteligencia de negocios. Esto implica la implementación de datos, tableros, análisis de IA contextual y soporte mensual. El mercado objetivo son las PyMEs y las áreas operativas en Córdoba que ya poseen información en formatos como PostgreSQL, Excel o CSV, pero que quizás no dispongan de un equipo de BI dedicado. En cuanto a la condición de escala, la versión revisada de nuestro sistema funciona actualmente en modo multiusuario. Sin embargo, en la fase inicial, la oferta debe ser una instancia privada, administrada por un usuario responsable. Antes de la venta multiusuario o empresarial, es esencial completar la autenticación, los roles, la auditoría, el cifrado de secretos, las pruebas y las políticas de tratamiento de datos para garantizar la seguridad y la integridad. Este enfoque nos permite abordar de manera efectiva las necesidades de un mercado dinámico y en crecimiento. En este resumen ejecutivo, destacamos cómo AMX Tablero resuelve un problema fundamental: las empresas a menudo tienen una gran cantidad de datos en sistemas operativos, pero las decisiones se basan en informes manuales y en la capacidad de pocas personas para interpretar la información. Nuestro producto se conecta con fuentes de datos como PostgreSQL, permite ejecutar consultas SQL, convertir resultados en gráficos y tableros, y generar informes con IA. Nuestro diferencial clave es el chat contextual, donde la IA responde sobre la tabla nativa que originó el gráfico o informe, en lugar de interpretar una imagen del gráfico. Esto asegura una comprensión más profunda y contextual de los datos, facilitando decisiones más informadas.