Soluciones de IA y software diseñadas a medida de tu empresa

No. Lienzzo es una consultora, no un SaaS. Las soluciones que aparecen en esta página son ejemplos de capacidades que sabemos diseñar e implementar. Cada proyecto se cotiza tras un diagnóstico inicial donde entendemos tu operativa, tus datos y tus prioridades. El precio depende del alcance real, las integraciones necesarias y el nivel de personalización, no de un catálogo predefinido.

Depende del proyecto, pero la mayoría de implementaciones entran en producción entre 3 y 12 semanas. Trabajamos por hitos: en 2 o 3 semanas suele estar la primera versión funcional, y el resto del tiempo se dedica a integración con tus sistemas, ajuste fino y formación del equipo. Evitamos los proyectos eternos comprometiéndonos con plazos reales y entregas medibles desde el primer mes.

Las 14 soluciones que mostramos son los casos más frecuentes, pero no son una lista cerrada. La mayoría de proyectos son combinaciones de varias capacidades o desarrollos completamente nuevos diseñados para un proceso específico. Si tu necesidad no encaja con ninguna de las categorías, lo lógico es empezar por el diagnóstico: en una sesión de 2 horas tenemos contexto suficiente para decir si podemos ayudarte y cómo.

Sí. La integración con tus sistemas actuales (CRM, ERP, herramientas de comunicación, bases de datos, plataformas de gestión) es parte central de cada implementación. Trabajamos habitualmente con HubSpot, Salesforce, SAP, Odoo, Microsoft 365, Google Workspace, Slack, Teams, WhatsApp Business API, Stripe, Notion, Confluence y prácticamente cualquier sistema con API. Si una integración no está documentada, la construimos.

Por defecto desplegamos en infraestructura europea bajo normativa RGPD. Cuando el sector lo requiere (legal, sanidad, banca, sector público) podemos desplegar en tu propio cloud (AWS, Azure, GCP) o íntegramente on-premise. En modelos de IA usamos proveedores europeos cuando es posible y modelos open-source autogestionados si la sensibilidad del dato lo exige. Tus datos no se utilizan nunca para entrenar modelos generales.

No. La solución es tuya: el código, la infraestructura, los datos y la documentación quedan bajo tu propiedad. Documentamos todo el proyecto para que cualquier equipo técnico pueda mantenerlo. Muchos clientes optan por seguir trabajando con nosotros bajo retainer mensual para evolución y soporte, pero es una decisión opcional, no una atadura contractual.

Trabajamos con empresas de todos los tamaños. Hemos implementado proyectos para grandes cuentas como Leroy Merlin u 011H, pero también para PYMEs con equipos de 10 personas. El factor que determina si encajamos no es el tamaño, sino que haya un proceso claro que automatizar y un retorno medible que justificar. El diagnóstico es la mejor forma de validar si tiene sentido.

Hay cuatro señales que suelen aparecer juntas. La primera es que existan hojas de cálculo críticas que solo entiende una persona y que nadie se atreve a tocar. La segunda es que el mismo dato se introduzca a mano en dos o tres programas distintos. La tercera es que estéis pagando licencias de varias herramientas que se solapan y que aun así no cubren el proceso completo. Y la cuarta, la más determinante, es que hayáis adaptado vuestra forma de trabajar a los límites de una herramienta en lugar de al revés. Si reconoces tres de las cuatro, el software propio deja de ser un capricho y pasa a ser rentable.

Casi siempre por un MVP, salvo que el proceso esté completamente definido y no admita interpretación. Un producto mínimo viable cubre el flujo principal de punta a punta con usuarios reales en 6-10 semanas, y su valor no es ahorrar dinero sino descubrir pronto qué parte del plan original no encajaba con la realidad operativa. Lo habitual es que entre el 20 % y el 30 % de los requisitos iniciales cambien tras el primer mes de uso: descubrirlo con un MVP cuesta una revisión de alcance; descubrirlo tras un desarrollo completo cuesta un rediseño.

Es como trabajamos por defecto. El alcance se parte en módulos independientes con su propio entregable, su propio precio cerrado y su propio criterio de aceptación, de forma que cada fase entra en producción y aporta valor antes de que empiece la siguiente. Esto tiene dos efectos prácticos: reparte la inversión en el tiempo en lugar de concentrarla al inicio, y te permite reordenar prioridades entre fases sin renegociar el proyecto entero. También te deja la puerta abierta a parar tras cualquier fase con algo funcionando, no con un proyecto a medias.

La automatización tradicional ejecuta reglas que alguien ha escrito: si llega un fichero con este formato, haz estos pasos. Es rápida, barata y perfectamente predecible, pero se rompe en cuanto la entrada cambia de forma. La IA aporta interpretación: entiende un correo escrito en lenguaje libre, extrae los datos de una factura con un diseño que no ha visto nunca, clasifica una incidencia por su contenido. En la práctica casi ningún proyecto es solo una cosa: la IA se encarga de interpretar y decidir, y la automatización clásica de ejecutar de forma fiable lo que se ha decidido.

La adopción se gana en el diseño, no en la formación. Tres cosas marcan la diferencia: involucrar desde el principio a las personas que hacen el proceso hoy -no solo a quien lo dirige-, sustituir de verdad la tarea manual en lugar de añadir una herramienta más encima de las que ya usan, y desplegar donde el equipo ya trabaja (Teams, Slack, WhatsApp, el propio ERP) en vez de obligar a entrar en una plataforma nueva. A eso sumamos formación práctica sobre casos reales del equipo y un periodo de acompañamiento tras el lanzamiento para corregir la fricción que siempre aparece las primeras semanas.