Inteligencia artificial y automatización para PYMEs

1. 1

   Mapa de procesos candidatos

   3-5 días

   Entrevistas cortas con cada área para identificar tareas repetitivas, con patrón predecible y con consumo significativo de tiempo. Normalmente aparecen 10-15 candidatos; se priorizan los 3-5 con mejor relación valor/complejidad.

2. 2

   Análisis de viabilidad y ROI

   3-4 días

   Para cada candidato priorizado: horas actuales, coste real por hora, reducción esperada con automatización, coste de implementación, coste recurrente mensual y periodo de retorno. El análisis se entrega antes de proponer cualquier implementación.

3. 3

   Prueba de concepto con un proceso

   2-3 semanas

   Se elige el candidato con mejor periodo de retorno y se implementa completo. Funcionando, con logs, con supervisión humana si el proceso lo requiere. La idea es generar una victoria rápida y aprender antes de escalar a más procesos.

4. 4

   Medición de 4-6 semanas

   1-1,5 meses

   La automatización funciona en producción real. Se mide: ¿de verdad se reduce el tiempo como se estimó?, ¿aparecen errores no previstos?, ¿el equipo la adopta o la rechaza? Los datos reales ajustan las expectativas para los siguientes procesos.

5. 5

   Segunda iteración

   1-2 semanas

   Casi ninguna automatización funciona perfecta desde el día uno. Tras 4-6 semanas de uso suele haber 2-3 ajustes importantes: casos edge que no se habían previsto, mejoras de criterio que propone el equipo, integración con algo que no estaba inicialmente.

6. 6

   Extensión a los siguientes procesos

   variable

   Validado el patrón, se replican los siguientes candidatos. Normalmente 1 proceso nuevo cada 2-4 semanas para evitar saturar al equipo y para poder medir bien el impacto de cada uno aislado.

7. 7

   Traspaso y documentación

   1 semana

   Guía de qué hace cada automatización, cómo pausarla si algo va mal, cómo modificarla para un caso nuevo y qué esperar si falla. Sin eso, en 6 meses nadie en la empresa sabría tocarlas.

Preferimos decirlo antes: si reconoces alguna de estas situaciones, probablemente no es el momento o no es el servicio adecuado. Queda mejor ahorrar el tiempo de ambos.

• Los procesos de tu empresa cambian cada 2-3 meses. Automatizar inestabilidad solo codifica el caos con más velocidad.
• Ningún proceso candidato consume más de 2-3 horas semanales. Por debajo de ese umbral el retorno no compensa el coste de mantenimiento.
• Ya tienes 15-20 automatizaciones montadas y ninguna está documentada. Primero conviene ordenar lo existente; luego añadir nuevas.
• Tu equipo es abiertamente reacio a usar herramientas de IA. La mejor automatización fracasa si quien tiene que operarla no la quiere.
• Buscas un proyecto de transformación "con IA generativa" para decir en una presentación. Vendemos automatización útil, no escaparates.
• Tus datos de entrada son inconsistentes (formatos cambiantes, errores humanos frecuentes). Antes de automatizar, hay que estabilizar el input; si no, la automatización genera errores escalados.

¿Los datos sensibles pasan por OpenAI o servicios externos?

Depende del diseño. Por defecto evitamos enviar datos personales a modelos americanos (OpenAI, Anthropic, Google) si el proceso lo permite. Alternativas disponibles: modelos europeos (Mistral, Aleph Alpha), modelos auto-alojados (Ollama, vLLM) o anonimización previa. El equilibrio entre coste, calidad y cumplimiento se decide proceso a proceso.

¿Quién mantiene las automatizaciones una vez en producción?

Lo habitual: la empresa las mantiene con la documentación que entregamos (modificaciones menores) y contacta con nosotros o un partner para cambios grandes. También cabe un acuerdo de asesoría técnica mensual donde entran las revisiones quincenales y ajustes puntuales.

¿Qué pasa cuando la IA se equivoca?

Todas las automatizaciones con IA que implementamos en procesos sensibles tienen supervisión humana: la IA propone, una persona aprueba con un clic. Para procesos internos de bajo riesgo (clasificar emails, rellenar campos) se acepta automatización completa con monitorización. Nada se publica o se envía a un cliente sin revisión cuando hay margen de error.

¿Tiene sentido contratar alguien interno con perfil de IA?

En una PYME de menos de 50 empleados, casi nunca. El volumen de trabajo no justifica una contratación y los perfiles seniors son muy caros. Modelo más habitual: proyecto puntual de diseño + asesoría técnica mensual para mantenerlo y ampliarlo según surja.

¿Cuándo tiene sentido auto-alojar modelos?

Cuando el volumen es alto (miles de peticiones al día) o los datos son especialmente sensibles. Auto-alojar baja el coste variable a cero pero sube el coste fijo (servidor con GPU, mantenimiento). El umbral aproximado: si vas a gastar más de 500 €/mes en API calls de forma recurrente, auto-alojar empieza a compensar.

¿Vendéis licencias o comisiones de herramientas?

No. No tenemos acuerdo comercial con ningún proveedor (ni Zapier, ni Make, ni OpenAI, ni ninguna otra). La herramienta que recomendamos es la que encaja con tu caso, no la que nos paga.

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