Detectar dónde aplicar IA y software con impacto real

La inversión del Diagnóstico IA varía entre 990€ y 2.500€ según el tamaño y complejidad de tu empresa. Si decides implementar alguna solución con nosotros, el coste del diagnóstico se descuenta íntegramente del proyecto.

Un consultor senior de Lienzzo con experiencia en transformación digital y automatización con IA. No es un cuestionario automático - es un análisis humano hecho por profesionales que entienden de negocio y tecnología.

Desde la sesión inicial de descubrimiento hasta la entrega del informe ejecutivo, el proceso completo dura entre 5 y 10 días laborables dependiendo de la complejidad operativa de tu empresa.

Un informe ejecutivo con: mapa de tus procesos, oportunidades de automatización con IA detectadas, roadmap de implementación priorizado por impacto/ROI y proyección de ahorro detallada. Además, presentación ejecutiva con tu equipo.

El informe es tuyo. Puedes usarlo internamente, implementar por tu cuenta o con otro proveedor. No hay permanencia ni compromiso de ningún tipo.

No. Nosotros guiamos toda la conversación. Solo necesitamos a alguien que conozca bien la operación del día a día - normalmente el CEO, COO o director de operaciones.

Una auditoría de IA seria revisa cuatro capas. Los procesos: qué se hace, quién lo hace, cuántas veces al mes y cuánto tiempo consume. Los datos: dónde están, en qué formato, con qué calidad y quién puede acceder a ellos. Los sistemas: qué herramientas hay, cuáles tienen API y cuáles obligan a trabajar a mano. Y el equipo: qué capacidad interna existe para operar lo que se implante. El entregable no es una lista de tecnologías de moda, sino una lista de oportunidades concretas con la estimación de horas ahorradas, el esfuerzo de implantación y el orden en que conviene abordarlas.

Con una fórmula sencilla aplicada a datos reales, no a promesas. Por un lado el ahorro anual: horas dedicadas hoy al proceso, multiplicadas por el coste real por hora, multiplicadas por el porcentaje que la automatización absorbe de verdad; a eso se suman los efectos indirectos medibles, como errores evitados, penalizaciones por retrasos o ingresos recuperados por responder más rápido. Por otro lado el coste total: implantación más el recurrente anual de infraestructura, modelos y mantenimiento. La división de ambos da el periodo de retorno. En los proyectos que llegan a producción con un caso de uso bien elegido, ese periodo se sitúa habitualmente entre 6 y 18 meses.

No hace falta madurez tecnológica, hace falta claridad de proceso. Las tres condiciones que de verdad importan son: que exista un proceso repetitivo con volumen suficiente, que la información que ese proceso necesita esté en algún sitio accesible -aunque sea en PDFs desordenados o en un ERP antiguo-, y que haya alguien en la empresa que pueda decidir y validar resultados. Lo que sí bloquea un proyecto es no tener un responsable claro, o querer empezar por el proceso más complejo y menos definido de la casa. El diagnóstico está diseñado precisamente para responder a esto antes de que inviertas en desarrollo.

Es el mito más extendido y en la mayoría de casos es falso. Entrenar un modelo desde cero sí exige volúmenes enormes, pero eso hoy casi nunca se hace. Los proyectos actuales usan modelos ya entrenados y los conectan a tu información mediante RAG o integraciones: con unos cientos de documentos o con el histórico que ya guarda tu ERP hay material suficiente para que un asistente responda con precisión. Donde el volumen sí importa es en previsión de demanda o detección de anomalías, que necesitan un histórico de al menos uno o dos años. Cuenta más la calidad y la accesibilidad del dato que su cantidad.

Los que atacan tareas de alto volumen y bajo criterio. Por orden de retorno observado: la extracción automática de datos de facturas, albaranes y pedidos que hoy se teclean a mano; la búsqueda de información en documentación interna, que elimina interrupciones entre compañeros; la atención de preguntas frecuentes de clientes por web o WhatsApp fuera de horario; la generación de presupuestos e informes recurrentes; y la clasificación y enrutado de incidencias. Los casos más vistosos -predicción avanzada, análisis de sentimiento, scoring complejo- suelen dar menos retorno inicial y conviene dejarlos para una segunda fase.

La mayoría fracasan por las mismas cuatro razones y todas se pueden anticipar. Empezar por la tecnología en lugar de por el proceso, lo que produce demos impresionantes que nadie usa. No definir la métrica de éxito antes de arrancar, con lo que nadie puede decir si funcionó. Abarcar cinco procesos a la vez en lugar de llevar uno hasta producción. Y olvidar a las personas que tendrán que convivir con el sistema. Nuestro método reduce ese riesgo eligiendo un solo caso con métrica acordada, entregando una versión real en producción con supervisión humana y midiendo el ahorro antes de ampliar al siguiente proceso.