En el ámbito del análisis de datos, especialmente cuando trabajamos con información que representa proporciones en lugar de magnitudes absolutas —como ocurre en estudios ecológicos, genómicos o geoquímicos—, surge un desafío fundamental: cómo respetar la geometría intrínseca de estos datos composicionales sin sacrificar la interpretabilidad. Tradicionalmente, los métodos ignoraban la estructura jerárquica subyacente (taxonomías, filogenias, ontologías) o aplicaban transformaciones que rompían la coherencia matemática. Sin embargo, una nueva aproximación basada en una descomposición ortonormal en árbol del símplex de Aitchison —similar a la propuesta por PolyILR— permite alinear cada coordenada con un nodo específico de la jerarquía, ofreciendo una base ortonormal completa y multiescala. Esto resulta especialmente relevante en áreas como la microbiología, donde es necesario analizar abundancias relativas de especies agrupadas en clados, o en inteligencia artificial para empresas, donde los datos de composición de carteras o presupuestos requieren modelos que capturen tanto la estructura global como las relaciones locales. En este contexto, contar con ia para empresas que implemente estas transformaciones permite no solo obtener características estables y transferibles, sino también conectar directamente con clasificadores softmax y modelos probabilísticos, abriendo la puerta a aplicaciones de software a medida que integren análisis composicional con machine learning. Desde nuestra experiencia en Q2BSTUDIO, desarrollamos soluciones de aplicaciones a medida que aprovechan estas técnicas junto con servicios cloud aws y azure para escalar el procesamiento de datos jerárquicos. Además, la capacidad de generar bases ortonormales vinculadas a árboles facilita la implementación de servicios inteligencia de negocio como Power BI, donde las visualizaciones multinivel pueden reflejar directamente la estructura de los datos. La transformación también es clave en ciberseguridad cuando se analizan patrones de tráfico o frecuencias de eventos. Finalmente, los agentes IA modernos pueden beneficiarse de estas representaciones para tomar decisiones basadas en composiciones relativas en tiempo real, todo ello sin perder la geometría de Aitchison. En definitiva, la descomposición ortonormal en árbol no es solo un avance teórico: es una herramienta práctica que, bien integrada en plataformas de automatización de procesos, permite extraer información más rica y accionable de datos composicionales complejos.