Encaja
Cuando sí.
- Empresa con datos internos volumétricos por encima de un millón de registros.
- Un proceso repetitivo cualificado que consume horas de gente senior.
- Dirección con criterio para decir "no si no funciona" tras la prueba.
Consultora de IA aplicada al negocio.
Casos de uso identificados en los datos reales del negocio. Prueba de concepto medible en 4 semanas antes de comprometer plataforma o presupuesto grande.
La mayoría de proyectos de IA en empresas medianas fracasan porque empiezan por la tecnología en lugar de por el caso. Se contrata un modelo, se prueba en pantalla y se abandona porque los datos internos no están limpios, no hay integración con el negocio y no se ha medido nada del antes. La consultoría útil identifica el caso, mide la línea base y valida el impacto antes de comprometer plataforma o presupuesto grande.
Diagnóstico de datos y procesos.
Inventario de los datos internos, calidad y volumen, procesos repetitivos que consumen horas de gente senior y encaje real de un modelo antes de tocar nada.
Prueba de concepto acotada con métrica objetivo.
4 semanas, un caso de uso, una métrica objetivo medida antes y después, entregable por escrito. Criterio de éxito cerrado antes de arrancar.
Integración con los sistemas internos.
El modelo se conecta al ERP, al CRM, al software de operaciones o a la base de datos donde está el caso real. No se queda en una pantalla de demostración.
Despliegue con formación al equipo y control post-lanzamiento.
Despliegue por fases, formación al equipo que lo usa a diario y control de calidad de la salida durante los primeros meses. Sin dejar el modelo abandonado.
No encaja
Cuando no.
- Se busca IA generativa como demostración interna o de marketing.
- Los datos no están digitalizados o viven en papel y hojas sueltas.
- El objetivo es visibilidad de marca, no impacto operativo real.