Ein Score von 0 bis 100 in fünf Säulen, mit veröffentlichten Gewichten, Ankern und Quellen.
Monza Index
Ein Index, der misst, wie viel künstliche Intelligenz in Kolumbien wirklich genutzt wird, mit Daten, die jeder prüfen kann.
Sechs Dinge, ein einziger Index.
Ein System, das Jobportale, Suchanfragen und offene Daten liest und nach Säulen ordnet.
Die Website des Index, mit einem Explorer für Talente, Tools, Start-ups und Kontext.
Ein KI-Interviewer, der die Umfrage mit den Unternehmen führt.
Ein privater Bereich pro Partner, mit einem Assistenten, der Fragen zu seinen Daten beantwortet.
Quartalsberichte, um mit Daten zu entscheiden.
Wir haben es von Anfang bis Ende gebaut.
- GestaltetDas Produkt: den Index, die Methodik und wie alles auf dem Bildschirm aussieht.
- BautDie Website, den Explorer und die Bereiche für Partner.
- BerechnetDie Auswertung der Quellen und den Score jeder Säule.
- SprichtMit jedem Unternehmen über einen KI-Interviewer und mit jedem Partner über seinen Assistenten.
Alle reden über künstliche Intelligenz. Kaum jemand misst sie.
Es fehlte eine Zahl.
Die Debatte über KI war voller Meinungen und einzelner Umfragen; es fehlte ein Indikator, den man über die Zeit verfolgen kann.
Die Daten waren verstreut.
Stellenangebote, Suchanfragen, Unternehmensregister und Wirtschaftszahlen lagen in verschiedenen Quellen, und niemand führte sie zusammen.
Es musste nachprüfbar sein.
Ein Index, den Unternehmen und Verbände zitieren werden, braucht eine offene Formel, keine Blackbox.
Sechs Bausteine, ein einziger Index.
Von öffentlichen Daten zum Score und vom Score zum Gespräch mit jedem Unternehmen. Tippe auf einen Baustein, um zu sehen, was er tut und was er löst.
In Rosa: das Teil, das du gerade ansiehst, und wie es verbunden ist.

Eine Zahl von 0 bis 100, mit offener Formel.
Der Score fasst die Nutzung künstlicher Intelligenz in fünf Säulen mit ausdrücklicher Gewichtung zusammen: Unternehmen, Talente, Ökosystem, Konsumenten und Regulierung. Gewichte, Anker und Quellen sind veröffentlicht.
Was es löstEine Zahl, die man zitieren und prüfen kann, keine Meinung.

Stellen, Suchanfragen und offene Daten, vom System gelesen.
Das System liest Jobportale, Google Trends, offene Daten des Staates sowie Zahlen der Weltbank und des IWF und ordnet sie nach Säulen.
Was es löstNiemand muss die Datenbasis bei jeder Aktualisierung von Hand zusammenstellen.

Talente, Tools, Start-ups und Kontext, jeweils auf eigenen Seiten.
Jede Dimension lässt sich erkunden: welche Fähigkeiten gefragt sind, welche Tools genutzt werden, welche KI-Start-ups es gibt und in welchem wirtschaftlichen Umfeld.
Was es löstEin Unternehmen oder ein Investor findet die Zahl, die er braucht, ohne danach zu fragen.

Eine Unternehmensumfrage, die ein KI-Interviewer führt.
In Partnerschaft mit Colombia Fintech betritt jedes Unternehmen seinen Bereich, antwortet mit seinem Team in etwa neun Minuten und erhält seinen privaten Reifegrad-Score. Veröffentlicht werden nur zusammengefasste Werte der Branche.
Was es löstDaten aus erster Hand, die kein öffentliches Portal hat.
Ein privater Bereich pro Partner, mit einem Assistenten, der Fragen zu den Daten beantwortet.
Partnerunternehmen haben ihren eigenen Bereich im Index, mit ihren Daten und einem KI-Assistenten, der Fragen dazu beantwortet.
Was es löstDie Daten erreichen die Entscheider, in ihren eigenen Worten.

Quartalsberichte, um mit Daten zu entscheiden.
Jeder Bericht bringt den Score, die Karte der Nutzung in Unternehmen und die Ergebnisse der Umfrage in einer Branche.
Was es löstEin regelmäßiger Blick auf den Stand der KI im Land.
Öffentliche Daten, verbunden, mit künstlicher Intelligenz im Inneren.
Die Quellen speisen eine einzige Datenbasis; daraus entstehen der Score, der Explorer und die Berichte. In Rosa: wo künstliche Intelligenz arbeitet. Tippe auf ein Element.
WerkzeugKünstliche Intelligenz
Der Score, die Daten und die Umfrage.






Ein Index, den jeder prüfen kann.
Score der die Nutzung von KI in Kolumbien zusammenfasst.
Säulen mit ausdrücklicher Gewichtung und veröffentlichter Formel.
Öffentliche Quellen die das System liest und ordnet.
Schau weiter.
Wie wäre es, wenn deine Daten so arbeiten würden?
Erzähl mir, was du messen willst, und ich sage dir, was ich zuerst verbinden würde.


