CGIAR — Herramienta de inteligencia de riesgo agrícola

El problema

Los equipos del CGIAR evaluaban el riesgo de agronegocios a mano — leyendo datos financieros, de mercado y climáticos dispersos y escribiendo un reporte por negocio. No escalaba, y dos analistas podían llegar a conclusiones distintas con los mismos datos.

La aproximación

Una herramienta de inteligencia de riesgo que ingiere los datos de un agronegocio y produce un reporte de riesgo documentado y respaldado en evidencia. Varios modelos en AWS Bedrock extraen evidencia, razonan sobre ella y puntúan el negocio por subcategorías — estabilidad de ingresos, estructura de costos, niveles de deuda, flujo de caja, controles financieros — cada una calificada y explicada, con recomendaciones concretas. El humano revisa y aprueba; la máquina redacta.

Arquitectura

• Serverless en AWS: Lambda + API Gateway, Bedrock para los modelos, S3 / DynamoDB para almacenamiento.
• Un pipeline RAG sobre fuentes financieras, de mercado y climáticas alimenta el razonamiento.
• Tipado de punta a punta (NestJS + Next.js + TypeScript, con Python para datos).

El resultado

• El análisis por negocio baja de horas de trabajo manual a minutos de scoring automatizado.
• Reportes consistentes y comparables en vez de textos libres.
• El patrón de pipeline se reutilizó en otras herramientas internas del CGIAR.

Documentación pública: las docs de la herramienta de análisis de riesgo.