Para Direcciones de pyme que ya tienen claro que la IA es relevante pero necesitan criterio para elegir qué pieza, en qué orden y con qué métrica. Implementamos copilots, agentes y RAG sobre tu propio dato cuando el caso lo justifica — pero la decisión llega antes que la herramienta.
No vendemos talleres de descubrimiento ni licencias de plataforma. El entregable que llevas al comité es triple: (1) la decisión sobre qué pieza ejecutar primero con su business case auditable, (2) el sistema en producción con métrica acordada, y (3) el plan de gobernanza para sostenerlo y escalarlo.
La capacidad técnica detrás —stack agnóstico, integraciones con tus sistemas, guardrails, formación al equipo— existe porque sin ella la decisión se queda en slide. Pero el primer entregable, y el que abre la puerta a los demás, es el criterio.
El 80% de los proyectos cierra una de estas seis preguntas. Cada una es una decisión ejecutiva con impacto medible en EBITDA. La pieza técnica (copilot, agente, modelo predictivo) es la herramienta — la decisión es la pregunta. Si tu caso no encaja en ninguna, te lo decimos en el diagnóstico y te recomendamos otro proveedor sin coste.
Copilot que lee tu CRM, prepara reuniones, redacta propuestas y predice qué deal cierra. Métrica típica: −47% tiempo en pre-sales, comercial dedica esas horas a cuentas estratégicas.
Agente que procesa facturas, casa albaranes, reconcilia bancos. 94% en automático, validación humana solo en excepciones. Métrica típica: liberación de 1-2 FTE para trabajo de mayor valor.
Asistente que convierte WhatsApps, emails y PDFs en órdenes estructuradas en tu ERP. Métrica típica: 12× más rápido que un humano, escalable a 10× volumen sin contratación.
Pregunta en lenguaje natural, respuesta con cifras de tu propio dato y trazabilidad de fuente. Métrica típica: de 3 días de espera a 30 segundos. CFO defiende números en comité con el dato detrás.
Resuelve el 80% en primer contacto, escala lo complejo con contexto. Métrica típica: +22 puntos de NPS en 60 días, equipo humano se dedica al 20% de casos donde aportan valor real.
Tu conocimiento corporativo indexado y vivo, accesible en lenguaje natural. Métrica típica: onboarding de 3 meses a 3 días. Continuidad operativa frente a rotación.
Cada fase tiene un punto de salida explícito y un entregable que tu comité puede revisar. Si tras el diagnóstico no vemos caso, te lo decimos y nos vamos. No vendemos lo que no creemos.
Mapeamos negocio, datos y procesos con tu equipo. Salimos con mapa de oportunidades priorizado por ROI defendible y la pieza candidata escogida con criterio.
Entregable: business case + decisiónEspecificación funcional, plan de integración con tus sistemas, métrica de éxito acordada y arquitectura técnica que tu CTO o asesor pueda auditar.
Entregable: blueprint + plan auditableImplementación en sprints semanales con validación del equipo operativo. Producción real, no demo. Side-by-side con el proceso existente hasta que se valida.
Entregable: sistema en uso + métricaRevisión trimestral con tu C-suite sobre impacto en EBITDA, gobernanza del riesgo IA y roadmap de la siguiente iteración. La sustainability técnica la operamos sin que tengas que pensar en ella.
Entregable: gobernanza + escalaTres preguntas concretas que un Director General se hace pero no sabe cómo bajar a operativa: (1) cuál es la primera pieza de IA que tiene sentido en mi empresa con criterio de ROI defendible, (2) cómo llevarla a producción sin que se quede en un POC eterno, y (3) cómo medirla y gobernarla para que mi comité pueda hacer seguimiento sin necesitar al CTO cada semana. La parte técnica viene detrás de esas decisiones.
No. La elección de stack la hacemos según tu compliance y el tipo de dato del caso, no según moda. Para datos sensibles desplegamos open-source self-hosted (Llama, Mistral) en tu nube privada o on-premise — los datos no salen de tu perímetro. Para casos no sensibles, APIs comerciales en modo enterprise (sin entrenamiento sobre tus datos). Documento de seguridad con criterio explícito en la primera llamada.
Sí. Trabajamos con clientes en sectores regulados (financiero, sanidad, sector público). DPIA, registro de tratamientos, contratos de encargado, evaluación de riesgos — todo incluido cuando aplica al caso. Y específicamente sobre EU AI Act: clasificamos cada caso de uso por categoría de riesgo y planteamos las obligaciones desde el contrato, no como ajuste posterior.
Es el problema número uno y por eso no usamos LLMs a pelo. Diseñamos guardrails, citaciones, validación humana en lo crítico y tests de regresión. Los casos en producción típicos del sector tienen menos del 2% de tasa de error con datos reales. Más importante: medimos cuándo "se equivoca" y dónde el coste del error compensa la velocidad de respuesta — esa es la decisión, no esconder el error.
Pricing por proyecto, no por catálogo. El único precio fijo es el Diagnóstico Flash inicial (1.500€, descontable). El resto se calibra por sector + tipo de pieza + magnitud del cliente. En /pricing tienes 9 ejemplos representativos con rangos típicos por caso. Modelos de pago: fixed por hitos, pago por resultado o híbrido según viabilidad de la métrica.
