Inteligencia artificial para empresas

Depende del caso de uso, no del tamaño de la empresa. El punto de partida es el Diagnóstico IA, entre 990 € y 2.500 € según la complejidad operativa, que se descuenta íntegramente del proyecto si después implementas con nosotros. A partir de ahí cada proyecto se presupuesta por fases con precio cerrado: un chatbot o una automatización concreta suele suponer entre 3 y 8 semanas de trabajo, un asistente documental con RAG entre 4 y 6 semanas, y una plataforma de gestión con módulos de IA parte de 10.000 € y de 2 a 6 meses. Antes de firmar detallamos también el coste recurrente de infraestructura y modelos, que muchos presupuestos omiten.

Una herramienta resuelve una función genérica: transcribe, redacta o resume igual para todas las empresas que la compran. Una consultora parte de tu proceso concreto: analiza dónde se pierde el tiempo, conecta la IA a tus datos y sistemas respetando sus permisos, y mide el resultado contra una línea base. No son opciones excluyentes: en el diagnóstico es habitual que recomendemos una herramienta de mercado para una parte del problema y desarrollo a medida solo donde ninguna lo cubre. La diferencia real es que alguien analiza tu operativa antes de decidir, en lugar de empezar por el producto y buscarle un uso después.

En los proyectos que documentamos, la IA absorbe la parte repetitiva del trabajo y las personas conservan el criterio. En Spai Innova el equipo dejó de perder tiempo buscando documentación técnica; en Sequoia Pro los técnicos generan memorias en una fracción del tiempo y revisan en lugar de teclear; en el retail con chatbot la atención 24/7 se añadió sin ampliar plantilla. Además, diseñamos los sistemas con supervisión humana en las decisiones con efecto sobre personas, que es lo que exige el Reglamento Europeo de IA. El cambio realista no es menos gente: es la misma gente dedicada a trabajo de más valor.

Sí, y es el punto de partida de buena parte de nuestros clientes. Los modelos actuales trabajan precisamente con lo que ya tienes: leen correos escritos en lenguaje libre, extraen datos de PDFs y hojas de cálculo y responden preguntas sobre documentación desordenada. No hace falta un data warehouse ni un histórico limpio para empezar. Lo que sí ocurre a veces es que el proyecto correcto no es de IA: si el proceso vive en tres Excel que solo entiende una persona, conviene ordenarlo primero con software y automatizar después. Distinguir un escenario del otro es exactamente lo que hace el diagnóstico.

Tres cosas, y ninguna es técnica. Un responsable de negocio que conozca el proceso y pueda validar resultados, normalmente quien lo ejecuta hoy y no solo quien lo dirige. Algunas horas de la persona que gestiona vuestros sistemas, para dar accesos y resolver integraciones. Y disposición a medir: aceptar que se registre cómo está el proceso hoy para poder comparar después con datos. El desarrollo, los datos y el producto los ponemos nosotros, y al entregar formamos al equipo y documentamos el sistema para que puedas operarlo sin depender de nadie.

Los cuatro más frecuentes tienen control conocido. Respuestas inventadas: se mitigan con sistemas RAG que responden solo sobre tus documentos y citan la fuente de cada afirmación. Fugas de información: infraestructura europea o propia, permisos heredados de tus sistemas y proveedores que no entrenan sus modelos con tus datos. Proyectos que no llegan a producción: un solo caso de uso con métrica acordada y entregas funcionales cada dos o tres semanas. Y dependencia del proveedor: el código, los datos y la documentación son tuyos desde el contrato, de forma que cualquier equipo técnico pueda continuar el sistema.