Trabajamos por hitos: diagnóstico de madurez, un caso de uso con su cifra de partida, la puesta en marcha sobre tus procesos y tus datos, la formación del equipo que lo va a usar y la medición del resultado con la misma cifra. Es el esquema que piden los programas públicos de adopción de IA, y sirve igual cuando la empresa lo financia sola.
Se compran cuentas para todo el equipo, cada persona prueba por su lado y a los tres meses el uso es el de dos o tres entusiastas.
La demostración funciona con ejemplos preparados. Conectada a los documentos, el CRM o el ERP de la empresa, aparecen los permisos, los formatos y los casos raros.
Sin la cifra de antes no hay forma de decir si el proceso mejoró, y el proyecto se defiende con impresiones.
Procesos, datos, herramientas y personas. Sale una lista corta de casos de uso ordenados por impacto y por viabilidad con lo que la empresa ya tiene.
Se elige uno. Queda escrita la métrica de partida, la meta y el criterio con el que la empresa acepta el resultado.
Integración con los sistemas de la empresa, tratamiento de los datos y rediseño del proceso. El trabajo de mayor valor del proyecto está aquí.
Alfabetización en IA, uso seguro y uso del sistema nuevo en el puesto de cada persona. La imparte Partners Academy.
La misma métrica del hito 02, medida otra vez con el sistema en uso, en un informe que se puede reproducir.
El sistema queda a tu nombre, en tus propias cuentas.
// OWNERSHIP > LICENSINGCasos de uso con un proceso concreto debajo. Trabajamos con Claude, de Anthropic, como modelo base, y con el modelo que mejor resuelva cada tarea.
Responden con la documentación, las políticas y el catálogo de la empresa, citan de dónde sale cada respuesta y respetan quién puede ver qué.
Clasificar, extraer, resumir y redactar dentro del flujo que ya existe: correos entrantes, formularios, solicitudes, fichas de producto, informes.
Preguntas en lenguaje natural sobre las fuentes de la empresa, con permiso de lectura y la consulta que produjo cada cifra a la vista. Ver servicio
Agentes en WhatsApp que responden sobre el catálogo real y producción de contenido con control editorial. Ver servicio
Contadas por sector y por lo que hacen. Los nombres de cliente se publican solo con su permiso escrito.
Responde al equipo sobre la documentación de sus proyectos, con acceso por perfil y sin mezclar lo interno con lo que ve el cliente.
Inscripción pública, bandeja de revisión para el equipo de la cámara y análisis con IA de cada empresa inscrita.
Dos plataformas propias: Content Engine produce piezas a partir de consultas reales y Content Intelligence mide qué se convierte en negocio.
Un sistema que el equipo no sabe usar se abandona. Por eso el hito 04 es parte del alcance y no un extra, y lo imparte Partners Academy, la escuela del grupo. El grupo empezó en 2015 formando a agencias y marcas.
Alfabetización en IA: qué hace un modelo, dónde falla y cómo se verifica una respuesta. Cubre la obligación de alfabetización del Reglamento europeo de IA (art. 4).
Uso seguro: qué datos no entran a una herramienta, cómo se rotula el contenido generado (art. 50) y qué decisiones no se delegan.
Uso en el puesto: sesiones con el sistema ya implementado y con los casos de cada área, no con ejemplos genéricos.
Registro de asistencia y evaluación: por persona, para la justificación del proyecto cuando la financia un programa.
Informe de diagnóstico: estado de procesos, datos y equipo, con los casos de uso ordenados.
Ficha del caso de uso: proceso, métrica de partida, meta y criterio de aceptación firmados.
Sistema en producción: en las cuentas de la empresa, con su documentación técnica y de uso.
Acta por hito: qué se entregó, cómo se verificó y quién lo aceptó.
Informe de impacto: la métrica antes y después, con el método para volver a medirla.
Límites de uso escritos: qué automatiza el sistema, qué propone y qué decide una persona.
Un porcentaje de ahorro antes del diagnóstico. La cifra sale del hito 02, medida sobre el proceso de la empresa, y puede ser menor de lo que se esperaba. Si el diagnóstico muestra que los datos no dan para el caso de uso, lo decimos ahí y el proyecto no sigue a implementación.
Tampoco tramitamos ayudas ni cobramos por gestionarlas. Cuando el proyecto lo financia un programa público, la solicitud la presenta la empresa o la entidad del programa. Nosotros preparamos el diagnóstico, el caso de uso y la documentación técnica que las bases pidan.
Si la convocatoria cubre implantación de IA con proveedor externo, sí, y el método por hitos está pensado para eso. Lo que no hacemos es presentar la solicitud por la empresa. Cómo trabajamos con programas públicos
No. Se usan las versiones empresariales de los modelos, que no entrenan con los datos del cliente, y el acceso a cada fuente queda documentado con su permiso.
Claude, de Anthropic, como base, y el que mejor resuelva cada tarea. Somos parte del Claude Partner Network. Qué modelo hace qué queda escrito en la documentación del proyecto.
No. Ordenar lo necesario para el caso de uso es parte del hito 03. Lo que sí hace falta es acceso a los sistemas donde viven.
Desde Bogotá y Barcelona, con equipo en Latinoamérica y Europa. Los proyectos se hacen en remoto y las sesiones de formación pueden ser presenciales.
Cuéntanos qué proceso te quita más horas al mes. Te decimos si tiene un caso de uso de IA detrás y qué haría falta para medirlo.
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