Una hoja de ruta de IA que dice qué construir primero y qué no construir.
Las iniciativas de inteligencia artificial encallan antes de llegar a producción cuando nadie ha comprobado si los datos las sostienen. Esta evaluación ordena las oportunidades por valor y viabilidad, y cierra el alcance del primer proyecto antes de comprometer desarrollo.
Casi todos los problemas tecnológicos son problemas de negocio con otro nombre.
Por eso trabajamos la estrategia antes que el código, y medimos cada entrega por la cifra que mueve.
50+
Proyectos entregados
40+
Empresas que han confiado en nosotros
8
Casos publicados
2023
Año de inicio en Barcelona
Qué incluye.
La parte difícil de la inteligencia artificial no es entrenar un modelo, sino elegir el problema correcto y comprobar que los datos existentes lo admiten. El trabajo se cierra con una secuencia priorizada y una propuesta para el primer proyecto. Cuando el caso que sale primero es un asistente o un agente interno, su construcción se describe en la página de agentes y asistentes de IA.
Inventario de casos de uso candidatos
Se recorren los procesos con volumen, repetición o criterio experto difícil de escalar, que son los que admiten inteligencia artificial. Cada candidato queda descrito en una frase de negocio: qué decisión o qué tarea cambiaría y quién lo notaría.
Descarte de lo que no necesita IA
Buena parte de lo que se plantea como un problema de inteligencia artificial se resuelve con una integración, una consulta bien hecha o un informe. Cuando es así se dice, porque ese camino es más barato y más estable. La lista de descartes forma parte del entregable.
Viabilidad contra los datos que ya existen
Cada candidato se confronta con la información disponible hoy: histórico real, campos que se rellenan de verdad, frecuencia de actualización y permisos. La comprobación se hace sobre una muestra extraída del ERP, del almacén de datos o de los ficheros que sostienen el proceso. Si el dato no está, el caso no avanza.
Priorización por impacto y esfuerzo
Los casos que superan la comprobación se ordenan por impacto esperado y por lo que cuesta llegar a producción, incluido el trabajo previo de datos. La dirección recibe una secuencia, no un catálogo, y decide por dónde empieza.
Alcance y precio del primer proyecto
El primero de la lista se dimensiona en detalle: entregables, integraciones, criterios de aceptación y precio cerrado. Es el punto en el que la evaluación deja de ser un análisis y pasa a ser una propuesta que se puede aprobar o descartar.
Arquitectura de datos y reglas de uso
Queda definido dónde vive la información, qué proveedor de modelos se utiliza y con qué condiciones, y qué registro se guarda de cada ejecución. Las decisiones caras de cambiar después, como el aislamiento de los datos o los permisos por rol, se toman aquí y por escrito.
Cómo trabajamos.
01
Analizamos
Una primera sesión para entender el proceso, los sistemas que ya están en marcha y lo que hoy cuesta tiempo o dinero. De ahí sale un diagnóstico escrito, no una presentación de intenciones.
02
Decidimos y presupuestamos
Con el diagnóstico delante se decide qué se construye, qué se integra y qué es mejor no tocar. La propuesta llega con alcance, plazo y precio cerrados antes de empezar.
03
Construimos y lo dejamos en producción
El trabajo se entrega por partes utilizables, con pruebas en cada cambio. Al final queda en producción, documentado y con el equipo formado para usarlo sin depender de nosotros.
Cuando hay procesos con volumen y un histórico razonable, y la dirección quiere decidir con criterio en lugar de por presión del mercado. A veces la conclusión es que no conviene construir nada con inteligencia artificial y que el mismo presupuesto rinde más en integrar sistemas o en ordenar los datos, y en ese caso se dice con claridad. Es preferible descartar en semanas que descubrirlo a mitad de un desarrollo.
¿Cómo se factura y cuánto cuesta?
La evaluación tiene un alcance acotado y un precio cerrado que se fija en la propuesta, antes de empezar, en función del número de procesos que entran y de los sistemas que hay que examinar. No se factura por horas abiertas ni se amplía el presupuesto a mitad del trabajo. Si después la organización decide construir, el primer proyecto se presupuesta aparte y también cerrado.
¿Cuánto tarda y cómo empieza?
El punto de entrada es el diagnóstico flash: una hora con un ingeniero y un documento de una página con tres acciones concretas en 24 a 48 horas. La evaluación completa se mide en semanas, no en trimestres, y el plazo exacto se cierra con el alcance. El entregable es una hoja de ruta priorizada y la propuesta del primer proyecto.
¿Dónde quedan los datos y quién los ve?
Durante la evaluación se trabaja con muestras mínimas, las necesarias para comprobar la viabilidad, bajo acuerdo de confidencialidad y en la infraestructura que la organización autorice. Cuando el proyecto avanza, la información permanece en la suscripción de Azure o AWS de la empresa, con accesos por rol y registro de actividad. Si un caso exige enviar datos a un proveedor de modelos externo, se dice en la evaluación y la organización decide antes de que ocurra.
Nuestro stack
De los ERPs a la infraestructura cloud, elegimos herramientas que reducen el riesgo, encajan con los sistemas existentes y duran. Con ellas entregamos rápido y mantenemos en producción lo entregado.
“Estamos trabajando con Guille y Leo y la verdad es que estamos muy contentos con el resultado. Son profesionales, cumplen con los plazos y nos lo ponen todo muy fácil. Gente así cuesta de encontrar”
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