IA Aplicada
IA donde aporta — no donde queda bonita.
Identificamos el caso de uso real donde un asistente, copiloto o automatización con LLMs te ahorra horas concretas. Integrado a tus sistemas. Medido. Con criterio para decirte cuándo no conviene aplicar IA.
Para quién es
PyMEs con tareas cognitivas repetitivas: clasificación de correos, extracción de datos de documentos, redacción de respuestas estandarizadas, resumen de reuniones, búsqueda en base de conocimientos interna. Casos donde un humano hoy gasta horas haciendo algo que un LLM bien guiado puede hacer en segundos.
Cuándo no conviene
Si lo que quieres es 'tener IA' sin un caso de uso concreto, no aceptamos el proyecto — te ahorramos meses y dinero. Si tu necesidad es generación creativa pura (escribir todo el marketing, diseñar productos), un LLM es herramienta, no reemplazo del rol creativo. Si tu volumen es menor a 50 ejecuciones al mes, el ROI no se sostiene — usa la herramienta directamente sin integración.
Cómo lo hacemos
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Semana 1 · Identificación de caso y baseline
Mapeamos tareas cognitivas repetitivas. Para cada candidato medimos: ¿cuántas veces al mes ocurre?, ¿cuánto tarda manual?, ¿cuál es el costo del error?, ¿hay regulación que limita IA?. Solo procedemos con casos donde la suma justifica la inversión.
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Semana 2 · Prototipo y evaluación
Construimos un prototipo con 20-50 ejemplos reales. Probamos múltiples enfoques (prompt simple, RAG, few-shot). Definimos métricas de calidad antes de mostrarle al cliente — para evitar el sesgo de 'parece bien'.
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Semana 3-4 · Integración productiva
Conectamos el prototipo a los sistemas reales (correo, CRM, hojas, base de conocimientos). Definimos guardrails: qué decisiones puede tomar la IA sola, cuáles requieren revisión humana.
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Semana 5 · Validación con humano en el loop
Operación supervisada por 1-2 semanas con tu equipo revisando cada output. Detectamos casos de borde, ajustamos prompts y guardrails. Documentamos el set de evaluación.
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Semana 6 · Producción y handover
Pasamos a operación con supervisión opcional. Entregamos prompts versionados, eval set, métricas de calidad, runbook de incidentes. Tu equipo es dueño del sistema.
Qué te llevas
- ✓ Análisis del caso de uso con ROI estimado
- ✓ Implementación productiva integrada a tus sistemas
- ✓ Prompt engineering documentado y versionado
- ✓ Mecanismos de evaluación (eval set + métricas de calidad)
- ✓ Estimación de costo mensual de tokens y plan de control
- ✓ Documentación para tu equipo (no para nosotros)
El honestómetro de IA
El mercado está lleno de propuestas que ofrecen “IA empresarial” sin un caso de uso concreto. La pregunta que filtra el ruido del valor real es simple:
¿Qué tarea humana específica deja de hacerse, o se reduce significativamente, después de implementar esto?
Si la respuesta es vaga (“automatizamos procesos”, “mejoramos eficiencia”), el proveedor no sabe lo que vende. Si la respuesta es concreta (“clasificación de 800 correos al mes que hoy hace una persona en 12 horas pasa a 30 minutos de revisión”), hay caso real.
S6 empieza siempre por esta pregunta. Si tu situación no produce respuesta concreta, te decimos que el proyecto no está maduro y postergamos hasta que lo esté.
Tres tipos de casos donde IA aplicada funciona
Después de varios proyectos, tres patrones concentran los resultados:
- Clasificación y extracción. Leer un correo y clasificarlo. Extraer datos de un PDF de factura. Categorizar un ticket de soporte. Tareas cognitivas mecánicas que humanos hacen por inercia.
- Asistente sobre base de conocimientos. RAG (Retrieval Augmented Generation) sobre la documentación interna, contratos, manuales. La persona pregunta en lenguaje natural y obtiene la respuesta con citas a la fuente.
- Redacción asistida estandarizada. Borradores de respuestas a clientes, resúmenes de reuniones, traducciones de documentación interna. El humano edita el output, no lo escribe desde cero.
Tres patrones donde no funciona bien todavía: decisiones críticas sin supervisión humana, generación creativa de calidad profesional sustituyendo a un creativo senior, y razonamiento numérico complejo sin tooling adicional.
Lo que medimos: calidad ≠ “parece bien”
Cada implementación productiva entra con un set de evaluación: 30-100 ejemplos representativos con la respuesta correcta esperada. Antes de pasar a producción, el sistema debe alcanzar un umbral de calidad acordado (ej. 90% de exactitud en clasificación, o 80% de respuestas que el humano marca como “no necesito reescribir”).
Sin eval set, “funciona bien” es opinión. Con eval set, es métrica reproducible. Cuando un proveedor te diga “la IA está dando buenos resultados” y no pueda mostrarte un eval set, está improvisando.
Costos de tokens: lo que el proveedor no te dice
Los modelos LLM se cobran por token. Un caso de uso bien diseñado en LATAM suele costar entre USD 50 y USD 500 al mes en tokens — manejable. Pero hay patrones que hacen explotar el costo silenciosamente:
- Pasar todo el historial de conversación cada vez (cuando solo necesitas los últimos 3-5 turnos).
- Usar el modelo más caro cuando uno barato resuelve el caso.
- No cachear respuestas a preguntas frecuentes.
- Permitir entrada de usuario sin límites de longitud.
S6 incluye implementación con controles de gasto explícitos y monitoreo. Si en producción los costos crecen más allá del estimado, recibís alerta antes de que sea factura sorpresa.
¿Qué sigue después de S6?
- Si el caso productivo necesita extenderse a más áreas: cotizamos extensiones de scope incrementales, no un proyecto nuevo.
- Si lo que aprendiste con IA Aplicada cambia tus decisiones de datos: pasa naturalmente a S7 · Datos & Analítica.
- Para mantener el sistema vivo y ajustarlo conforme cambia el negocio: S5 · Retainer con foco en supervisión IA.
Inversión y honorarios
Tarifa fija por caso de uso, cotizada al cierre de la semana 1. Costo de tokens (OpenAI/Anthropic/etc.) corre por cuenta del cliente — te ayudamos a elegir modelo según costo/calidad y a poner controles de gasto. Si la calidad alcanzada en evaluación no supera el umbral acordado, no cobramos el último hito y te decimos por qué.
¿Avanzamos?
Empieza con una conversación gratuita de 1 hora (S0). Si decidimos que este servicio es lo correcto, te enviamos propuesta. Si no, te decimos qué es lo correcto — sin compromiso.