Dos semanas para saber qué sistema de IA te devuelve dinero. Doce para estar usándolo.

El diagnóstico termina con el caso correcto elegido, presupuestado y listo para entrar en desarrollo — no con un informe para archivar.

Antes de construir nada, hay que saber qué merece la pena construir. El diagnóstico separa los procesos donde la IA devuelve tiempo y dinero de aquellos donde solo añade una capa de incertidumbre a algo que ya funcionaba.

El problema de empezar por la tecnología

La mayoría de los proyectos de IA que fracasan no fracasan en el modelado. Fracasan porque primero se eligió el modelo y solo después se buscó un problema que resolver con él. El resultado es un piloto impresionante en una demo e irrelevante en la operación.

Invertimos el orden. Miramos los procesos que ya existen, medimos dónde se pierde tiempo y dónde los errores cuestan dinero, y solo entonces preguntamos si hay algo aquí que un modelo haga mejor que una regla simple.

Cómo trabajamos

• Levantamiento. Sesiones con quien ejecuta el proceso, no solo con quien lo describe. Entendemos el volumen, el tiempo por tarea, los puntos de decisión y lo que hoy sale mal.
• Inventario de datos. Qué datos existen, dónde están, en qué estado y quién puede verlos. Aquí es donde muere la mayoría de los casos de uso — y es mejor que mueran en esta fase que seis meses después.
• Priorización. Cada caso queda con esfuerzo estimado, retorno esperado, riesgo asociado y dependencias. Ordenamos por retorno sobre esfuerzo, no por vistosidad.
• Recomendación. Decimos qué hacer primero, qué aplazar y qué no hacer en absoluto.

Qué recibes

• Un informe con los casos de uso identificados y priorizados, con estimación de esfuerzo y de retorno para cada uno.
• El mapa de los datos necesarios y lo que falta para tenerlos en condiciones.
• Los riesgos de cada caso — de calidad, de privacidad y de dependencia de proveedor — y cómo acotarlos.
• Una propuesta de primer caso para llevar a producción, con criterio de éxito definido antes de empezar.

Del diagnóstico al sistema construido

El diagnóstico no termina en un informe: termina con el primer caso elegido, presupuestado y listo para entrar en desarrollo. Somos un equipo que construye — lo que sale de aquí se convierte en código, no en presentaciones. En la mayoría de proyectos el primer sistema está en producción seis a doce semanas después.

Desarrollamos sobre Claude, Google Gemini y OCI Generative AI, integrados en los sistemas que ya tienes. Cuando lo correcto es una automatización determinista en vez de un modelo, construimos esa — más barata de operar y del mismo equipo.

Preguntas frecuentes

¿Cuánto dura un diagnóstico?

Entre dos y cuatro semanas, según el número de procesos en análisis y la disponibilidad de las personas para las sesiones de levantamiento.

¿Hay que tener los datos organizados antes de empezar?

No. Evaluar el estado de los datos forma parte del trabajo. Lo que suele ocurrir es que el diagnóstico revela que la primera inversión correcta no es en IA, sino en organizar los datos.

¿El diagnóstico obliga a continuar con vosotros?

No. El informe es tuyo y lo puede ejecutar cualquier equipo. Si decides seguir con otro proveedor, tienes todo lo necesario para darle el briefing.

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