Red Hat es el proveedor líder mundial de soluciones de software de código abierto para empresas, ayudando a las organizaciones, incluido el 90% de las empresas de Fortune 500, a ejecutar cargas de trabajo de misión crítica en la nube híbrida, automatización, Linux y AI. Pero incluso en una organización de marketing altamente basada en datos, los equipos que intentaban responder preguntas de rendimiento y encontrar insights se veían ralentizados por información fragmentada en dashboards, documentos, hojas de cálculo y herramientas internas. Para solucionar esto, Red Hat creó el Marketing Insights and Navigation Engine (MINE). Impulsado por una base de nube híbrida abierta e integrando Databricks para la inteligencia de datos, MINE es una plataforma avanzada de marketing agéntica que ofrece a los profesionales de marketing una forma conversacional de acceder a respuestas confiables, navegar por datos de rendimiento y pasar de los insights a la acción más rápido.
De la búsqueda fragmentada de datos al marketing de precisión
El equipo de marketing de Red Hat necesitaba avanzar más rápido, pero la información en la que confiaban los profesionales de marketing estaba distribuida en muchos sistemas. El rendimiento de las campañas residía en dashboards. Las definiciones y las guías de procesos residían en la documentación. El pipeline, la interacción con las cuentas y el contexto de atribución a menudo tenían que unirse manualmente. El desafío no era simplemente encontrar datos, sino encontrar inteligencia de marketing confiable y contextualizada que los equipos pudieran interpretar de manera consistente y sobre la cual actuar rápidamente.
"Antes de MINE, la toma de decisiones era lenta y fragmentada. Los profesionales de marketing tenían que navegar por múltiples dashboards y herramientas para encontrar lo que necesitaban, y luego combinar manualmente el rendimiento de las campañas, la interacción con las cuentas y el impacto en el pipeline a través de los sistemas. Sin un lugar centralizado para aclarar términos como pipeline de origen de marketing, leads y lógica de atribución de campañas, los equipos tenían que depender de la documentación o recurrir a otros para obtener respuestas. "—Rutanshu Desai, científico de datos principal, analítica de marketing, Red Hat
Para resolver esto, el equipo de ciencia de datos de Red Hat trabajó directamente con las partes interesadas de marketing para identificar los flujos de trabajo con mayor fricción. Después de realizar 20 grupos de enfoque, el equipo identificó puntos de dolor comunes en torno a la navegación por los dashboards, las definiciones de métricas, el análisis de campañas y las preguntas frecuentes.
"Evitamos deliberadamente la trampa de usar la AI por el simple hecho de usar AI. Comenzamos con los puntos de dolor reales de nuestras partes interesadas y construimos en torno a la fricción de encontrar información precisa en ubicaciones aisladas."—James Noe, gerente de ciencia de datos, analítica de marketing, Red Hat
Estos insights dieron forma a la creación de MINE, el Marketing Insights and Navigation Engine de Red Hat: una plataforma interna impulsada por GenAI que ofrece a los profesionales de marketing una forma conversacional de encontrar respuestas confiables, navegar por dashboards, comprender métricas y acceder a los recursos adecuados sin necesidad de una profunda experiencia técnica. Debido a que MINE se construyó en torno a las necesidades reales de los usuarios, se convirtió en algo más que un experimento de AI. Se convirtió en una herramienta confiable diseñada en torno a cómo trabajan realmente los profesionales de marketing.
Para impulsar la adopción, MINE también tenía que sentirse confiable, familiar y transparente desde el primer día. El equipo de ciencia de datos lo integró con SSO y VPN internos, y alojó el frontend en Red Hat OpenShift como la base de nube híbrida central para implementar y escalar el frontend de la plataforma. Red Hat OpenShift proporcionó la plataforma de aplicaciones probada que los equipos de Red Hat ya conocían y en la que confiaban, mientras que Databricks se integró para ofrecer tablas de datos gobernadas y transparentes que mostraban a los profesionales de marketing exactamente de dónde provenían las respuestas.
“Superamos el escepticismo sobre la AI con transparencia, demostrando resultados repetibles y gobernados. Con Databricks, pudimos mostrar a las partes interesadas de marketing exactamente de dónde provenía una respuesta y por qué era consistente. No les dimos una caja negra; les dimos un motor en el que podían confiar.”—Preston MacDonald, ingeniero sénior de AI, analítica de marketing, Red Hat
Para la organización de marketing de Red Hat, el valor se hizo evidente en la toma de decisiones del día a día. MINE ofrece a los profesionales de marketing acceso en tiempo real a las tendencias del pipeline, el rendimiento de los segmentos, las ofertas de mejor rendimiento y las interacciones de menor rendimiento, ayudando a los equipos a identificar patrones y ajustar la estrategia más rápido en lugar de esperar a las revisiones trimestrales o depender de solicitudes ad hoc.
“Lo hermoso de MINE es que es en tiempo real. Puedo ver rápidamente dónde estamos con el pipeline, cómo se están desempeñando los segmentos, qué ofertas están impulsando resultados y dónde necesitamos cambiar nuestra estrategia de inversión.”—Leigh Day, vicepresidenta sénior y Chief Marketing Officer, Red Hat
Construyendo MINE sobre Databricks: una capa de inteligencia agéntica confiable para profesionales de marketing
Red Hat creó MINE utilizando Databricks como parte de un entorno de nube híbrida de múltiples capas donde los datos, documentos, modelos, herramientas, evaluación y servicio (serving) podían unirse en un solo entorno listo para producción. La arquitectura se alineó con los principios de código abierto de Red Hat, brindando al equipo la flexibilidad de priorizar modelos con licencia Apache 2.0, usar modelos aprobados como IBM Granite para embeddings e integrar otros modelos aprobados a través de endpoints de modelos externos sin ralentizar el desarrollo.
“Databricks proporcionó el conjunto de herramientas de inteligencia de datos que necesitábamos para respaldar la infraestructura de datos subyacente y la base de MINE. Desde Unity Catalog para el control de versiones de modelos, tablas de datos y herramientas UDF, hasta datos no estructurados en Volumes, almacenes de vectores y tablas en línea, teníamos la base para construir, respaldar y almacenar datos dentro de la arquitectura de MINE.”—Preston MacDonald, ingeniero sénior de AI, analítica de marketing, Red Hat
Unity Catalog sirve como la capa de gobernanza para MINE, ayudando al equipo a administrar los activos estructurados y no estructurados que impulsan la plataforma. Red Hat utiliza Unity Catalog para tablas de datos gobernadas, control de versiones de modelos y UDF que actúan como herramientas agénticas para la recuperación de datos estructurados. Esto le dio al equipo una forma consistente de exponer datos de marketing confiables a MINE, respaldando un modelo donde los usuarios solo acceden a información autorizada y rastrean los resultados hasta fuentes confiables.
Para el conocimiento de marketing no estructurado, el equipo utiliza Databricks Volumes y Mosaic AI Vector Search para recuperar documentos relevantes, páginas web internas y metadatos de origen. Cuando un profesional de marketing hace una pregunta, MINE recupera el contexto adecuado, genera una respuesta fundamentada y proporciona enlaces a los documentos de origen o dashboards para su validación.
“Unity Catalog es una base clave de confianza para MINE. Proporciona una gobernanza centralizada, verificando que cuando MINE genera una respuesta, solo extrae datos que el usuario específico está autorizado a ver. Más allá del control de acceso, Unity Catalog permite el linaje y el control de versiones, lo que nos permite rastrear cualquier insight hasta su origen.”—Shraddha Sutar, científica de datos, analítica de marketing, Red Hat
Databricks Genie ayuda a los profesionales de marketing a explorar datos estructurados en lenguaje natural, como encontrar ID de campañas, programas, series de eventos, ofertas e información de cuentas. Para los profesionales de marketing, esto significa que pueden comenzar con una pregunta comercial general, refinarla con filtros, hacer preguntas de seguimiento y recibir resúmenes o tablas que pueden usar en la planificación y los informes.
Para respaldar la implementación en producción y la mejora continua, Red Hat utilizó Mosaic AI Model Serving para endpoints escalables, junto con MLflow, trazas, tablas de inferencia y evaluación LLM-as-a-judge para monitorear el comportamiento de los agentes y mejorar la calidad de las respuestas con el tiempo. Con Databricks manejando los datos gobernados, el desarrollo de GenAI, el servicio de modelos y la capa de evaluación, el ágil equipo de ciencia de datos pudo enfocarse menos en la infraestructura y más en los flujos de trabajo, las herramientas y la experiencia del usuario orientados al profesional de marketing. Esa base flexible permitió al equipo probar nuevas capacidades y mejorar la calidad de las respuestas sin tener que reconstruir la arquitectura cada vez.
“Databricks proporcionó la gobernanza unificada y la inteligencia de datos que necesitábamos para convertir datos fragmentados en un sistema de AI confiable y escalable, llevando con éxito la AI de un experimento de laboratorio a una realidad lista para producción en la que nuestros profesionales de marketing realmente confían.”—Shraddha Sutar, científica de datos, analítica de marketing, Red Hat
Impacto empresarial: decisiones más rápidas, más autoservicio y una colaboración más sólida
MINE ha aportado mejoras de productividad medibles para la organización de marketing de Red Hat. Utilizando volúmenes de consultas reales, la interacción de los usuarios y estudios de tiempos y movimientos, Red Hat calculó que MINE mejora el tiempo de obtención de insights en un 70 %, lo que ahorra un estimado de 34 000 horas anuales al reducir el tiempo que los profesionales de marketing dedican a buscar en paneles, documentos y sistemas internos. Aplicando una tarifa por hora conservadora de un profesional de marketing júnior, el equipo estimó 1.3 millones de dólares en valor de productividad anual. Dado que MINE es utilizado por profesionales de marketing en múltiples niveles, incluidos los líderes sénior que toman decisiones de gran importancia, el equipo cree que el valor empresarial total es probablemente aún mayor.
“Un factor clave de la mejora del 70 % fue ofrecer a los usuarios una interfaz conversacional única y centralizada para acceder tanto a los insights de datos como a los documentos. Esto redujo significativamente el tiempo dedicado a cambiar entre herramientas, pestañas y múltiples recursos, lo que ayudó a los usuarios a encontrar la información correcta mucho más rápido”.—Rutanshu Desai, Principal Data Scientist, Marketing Analytics, Red Hat
Para la CMO de Red Hat, el impacto más amplio es la agilidad organizacional. MINE ofrece a los equipos acceso de autoservicio a los patrones de rendimiento, lo que les ayuda a identificar continuamente qué está funcionando, detectar el bajo rendimiento y ajustar las campañas, los programas de nutrición o las decisiones de inversión con mayor rapidez. Esto ha reducido las solicitudes repetitivas a las operaciones de marketing y a la ciencia de datos, al tiempo que ofrece a los equipos globales una visión compartida del rendimiento.
“MINE nivela el terreno de juego. Todos ven la misma información, extraída de fuentes consistentes y actualizada en tiempo real”.—Leigh Day, Senior Vice President and Chief Marketing Officer, Red Hat
De igual importancia, MINE ha fortalecido la colaboración entre el marketing y la ciencia de datos. Mediante comentarios en la aplicación, flujos de trabajo de Jira y revisiones continuas de las partes interesadas, el equipo de ciencia de datos de Red Hat mejora continuamente MINE en función de las necesidades reales de los profesionales de marketing. Esta colaboración ha ayudado al equipo a pasar de responder a solicitudes de datos puntuales a crear una capa de inteligencia de marketing compartida que escala el conocimiento en toda la organización.
“Hemos pasado de ser un equipo centrado únicamente en los datos a convivir en la misma sala con nuestros usuarios. No solo desarrollamos para los profesionales de marketing; desarrollamos con ellos”.—James Noe, Manager of Data Science, Marketing Analytics, Red Hat
Más allá de la productividad, MINE está reforzando la credibilidad del marketing dentro de la empresa. Al hacer que la inteligencia de confianza sea accesible para todos los profesionales de marketing, Red Hat refuerza la idea de que el marketing moderno es medible, técnico y se basa en los datos. A medida que MINE se integra en la toma de decisiones diaria, los equipos de marketing pueden avanzar con mayor velocidad, precisión y confianza.
“El marketing es una ciencia. Es formulista, técnico y se nutre de los datos tanto como otras áreas de la empresa. MINE está ayudando a demostrarlo”.—Leigh Day, Senior Vice President and Chief Marketing Officer, Red Hat
Próximos pasos para Red Hat
Para ampliar el éxito actual de MINE, Red Hat está conectando la plataforma a través de Model Context Protocol (MCP) para que su inteligencia de marketing gobernada pueda integrarse en otras herramientas y flujos de trabajo basados en agentes. Al defender estándares abiertos como MCP, Red Hat está diseñando un modelo de cómo las empresas pueden escalar agentes de AI interconectados en diferentes plataformas sin depender de un solo proveedor. Las futuras integraciones podrían incluir Slack, centros de marketing internos e interfaces de gestión de campañas, lo que extendería los insights de confianza a los lugares donde los profesionales de marketing ya trabajan.
A medida que MINE se conecta más con la ejecución, Red Hat ve nuevas oportunidades para medir el impacto empresarial derivado, incluidos los porcentajes de clics, la influencia en los ingresos y las mejoras en el rendimiento de las campañas. Para la CMO Leigh Day, el objetivo no es la AI por sí misma. Se trata de mejorar la experiencia del cliente, tomar mejores decisiones de inversión y ayudar a la organización de marketing de Red Hat a operar con mayor precisión.
“Queremos asegurarnos de poner siempre a nuestros clientes en primer lugar: descubrir qué necesitan, comprender sus desafíos y atenderlos de la mejor manera posible”.—Leigh Day, Senior Vice President and Chief Marketing Officer, Red Hat
Reconocimiento al equipo detrás de MINE
MINE fue desarrollado por el equipo de ciencia de datos y análisis de marketing de Red Hat en estrecha colaboración con las partes interesadas de marketing de toda la empresa.
Colaboradores principales: James Noe, Preston MacDonald, Rutanshu Desai, Shraddha Sutar, Greer Homer y Rylee Sweeney