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.
Consultoría de inteligencia artificial para empresas.
Casos de uso identificados en los datos reales del negocio. Prueba de concepto medible en 4 semanas antes de comprometer plataforma o presupuesto grande.
Muchos 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.
¿Qué se entrega en 4 semanas de prueba de concepto?
Un caso de uso concreto ejecutado sobre los datos reales del cliente, con métrica objetivo medida antes y después, un informe por escrito con el resultado y una decisión clara: se sigue con despliegue, se ajusta el alcance o se cierra. La prueba de concepto tiene entregable y criterio de éxito acordados por escrito antes de empezar.
¿Qué diferencia hay entre IA generativa y automatización clásica?
La automatización clásica ejecuta reglas definidas por una persona. La IA generativa produce texto, imágenes o decisiones a partir de patrones aprendidos. En empresa mediana la mayoría de procesos repetitivos se resuelven mejor con automatización clásica o con modelos pequeños específicos, no con IA generativa. La IA generativa aporta cuando hay lenguaje natural no estructurado y volumen suficiente.
¿Puedo tener los modelos en mi infraestructura?
Depende del modelo y del caso de uso. Modelos abiertos pequeños o medianos se pueden desplegar en infraestructura propia o en un cloud privado. Modelos grandes propietarios solo se acceden por API. Se decide por caso: coste, latencia, sensibilidad de los datos y control de la actualización pesan por igual en la decisión.
¿Cuánto cuesta una prueba de concepto?
Una prueba de concepto acotada a 4 semanas parte de un rango cerrado por escrito antes de firmar, en función del acceso a los datos y de la métrica objetivo. Coste acordado antes de arrancar, sin ampliaciones a mitad del proyecto.
¿Qué pasa si la prueba falla?
Se entrega igualmente el informe por escrito con la evidencia de por qué no ha funcionado (calidad del dato, tamaño del volumen, encaje del modelo, sesgos, etc.) y una recomendación clara. La prueba de concepto tiene valor tanto si sale bien como si sale mal: el resultado "no funciona todavía" es un resultado válido y se factura como tal.