01
Entrada
Documentos
Emails, facturas, contratos y formularios.
About Us
The argument in favor of using filler text goes something like this: If you use real content in the Consulting Process, anytime you reach a review point you’ll end up reviewing and negotiating the content itself and not the design.
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SERVICIOS
IA aplicada a los procesos, sistemas y datos de tu empresa
Diseñamos agentes de IA, automatizamos procesos, conectamos sistemas y convertimos documentos y datos en acciones. Soluciones empresariales construidas alrededor de cómo funciona realmente tu negocio.
Automatización de Procesos (RPA + IA)
Agentes IA Autónomos
IA Documental + OCR Inteligente
Briefing Ejecutivo de IA Aplicada
Analítica Predictiva + Machine Learning
Arquitectura + Consultoría Estratégica
IA aplicada · Flujo operativo
Ejemplo:
procesamiento automático de una factura
Demo activa
Control humano
IA aplicada
Orquestando el flujo
02
Preparado
Datos
Extracción, estructura y validación.
03
Decisión
Agente IA
Interpreta el contexto y decide qué hacer.
04
Conexión
Sistemas
ERP, CRM, APIs y herramientas internas.
05
Resultado
Proceso
Ejecuta, actualiza, valida o escala.
Actividad del flujo
Paso 01 de 05
Factura recibida
El documento entra automáticamente en el flujo.
Elige el cambio
¿Qué necesitas conseguir?
No necesitas saber qué tecnología necesitas. Empieza por el resultado que quieres provocar y te orientamos hacia las capacidades adecuadas.
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Operaciones
Menos trabajo manual. Más flujo.
Automatizamos tareas repetitivas y conectamos procesos para que el trabajo avance sin depender de copiar, revisar o perseguir información.
02
Agentes IA
Haz que la IA haga cosas.
Agentes capaces de consultar contexto, aplicar criterios y ejecutar acciones dentro de tus sistemas.
Ver Agentes IA
03
Documentos + datos
Convierte documentos en decisiones.
Extraemos información de facturas, contratos, emails o expedientes y la convertimos en datos accionables.
Ver IA documental
04
Personas + IA
IA útil para quienes hacen el trabajo.
Aplicamos IA sobre tareas reales para que los equipos trabajen mejor, con criterio, control y resultados que puedan medirse.
Ver IA en acción
Capacidades
Servicios que se combinan alrededor de tu operación.
No trabajamos con soluciones aisladas. Combinamos IA, automatización, integración y datos según lo que requiera cada proceso y los sistemas que ya utiliza tu empresa.
Agentes de IA empresariales
Diseñamos agentes capaces de consultar información, aplicar criterios y ejecutar acciones dentro de tus procesos, documentos y herramientas.
Automatización de procesos
Conectamos tareas, reglas, personas y sistemas para eliminar trabajo repetitivo y reducir errores operativos.
IA Documental
Convertimos facturas, contratos, emails y expedientes en información estructurada capaz de activar procesos automáticamente.
Integración de sistemas
Hacemos que ERP, CRM, APIs, SaaS y herramientas internas compartan información y trabajen como un único ecosistema.
Analítica predictiva
Transformamos datos históricos en señales para anticipar demanda, riesgos, comportamiento y necesidades operativas.
IA en acción para empresas
Trabajamos con tus equipos sobre tareas y procesos reales para incorporar IA de forma práctica, útil y controlada.
Cómo trabajamos
Del problema real a una solución funcionando.
No empezamos por la tecnología. Entendemos el proceso, localizamos dónde está el impacto y construimos sobre tus sistemas, datos y reglas reales.
IA Creativ · Process Lab
Flujo activo
Human in control
Entra
Emails
Excel
PDFs
Tareas manuales
Sale
Operativo
Solución integrada
Medible, trazable y preparada para evolucionar.
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Analizando
Entendemos el proceso
Qué ocurre hoy, quién interviene, qué herramientas participan y dónde se pierde tiempo o información.
Proceso actual mapeado
02
Diseñando
Diseñamos la solución
Decidimos qué automatizar, dónde aporta IA, qué integrar y en qué puntos debe mantenerse control humano.
Arquitectura definida
03
Construyendo
Construimos e integramos
Trabajamos sobre un caso real y conectamos la solución con tus datos, sistemas y reglas de negocio.
Solución desplegada
04
Midiendo
Medimos y evolucionamos
Validamos resultados, ajustamos excepciones y ampliamos solo cuando la solución demuestra valor.
Impacto validado
Process lab
Analizando el proceso actual y detectando puntos de fricción.
Fase 01 / 04
La tecnología es una consecuencia del problema,
no el punto de partida.
La automatización de procesos empresariales con IA combina RPA (Robotic Process
Automation) para ejecutar tareas repetitivas, OCR e IA documental
para procesar documentos (facturas, contratos, emails), e integraciones entre
sistemas para que los datos fluyan automáticamente. A diferencia de la automatización
tradicional (basada en reglas fijas), la IA permite manejar casos variables, tomar decisiones
contextuales y aprender de patrones en los datos. Casos típicos incluyen procesamiento de
facturas, gestión de pedidos, onboarding de empleados y conciliaciones bancarias.
Un chatbot responde preguntas según reglas predefinidas o FAQs (autonomía baja).
Un copilot asiste al humano sugiriendo acciones, autocompletando código o
redactando documentos, pero el humano toma la decisión final (autonomía media). Un
agente IA autónomo puede razonar, planificar y ejecutar tareas completas
sin supervisión constante: recibe un objetivo, analiza contexto, decide qué acciones tomar
y las ejecuta (autonomía alta). Ejemplo: un chatbot responde "tu pedido es X", un copilot
sugiere "podrías enviar este email", un agente IA detecta problema con pedido, busca soluciones,
contacta proveedor y lo resuelve automáticamente.
RPA (Robotic Process Automation) son robots software que ejecutan tareas
repetitivas siguiendo reglas fijas: copiar datos entre sistemas, generar reportes, enviar
emails programados. Es ideal para procesos predecibles (mismo input →
mismo output siempre). IA es mejor para procesos que requieren
adaptación, razonamiento o decisiones contextuales: clasificar documentos
diversos, responder solicitudes complejas de clientes, predecir demanda. En la práctica,
muchas soluciones combinan ambas: RPA para flujos + IA para decisiones. Ejemplo: RPA
descarga facturas del email, IA extrae y valida datos, RPA carga datos en ERP.
La analítica predictiva usa técnicas de Machine Learning para predecir
comportamientos futuros basándose en datos históricos. Funciona en 4 pasos: (1) Recopilar
datos históricos (ventas pasadas, comportamiento de empleados, transacciones), (2) Entrenar
un modelo que identifica patrones, (3) Validar precisión del modelo con datos que no vio
antes, (4) Usar modelo en producción para hacer predicciones sobre datos nuevos. Casos
típicos: predicción de demanda en supply chain (precisión 85-95%), predicción de rotación
de empleados, detección de fraude, scoring de leads en ventas, mantenimiento predictivo
de maquinaria. Requiere mínimo 6-12 meses de datos históricos de calidad.
Los costos varían según complejidad: Automatización RPA simple (un flujo
básico sin integraciones complejas) puede costar €3,000-€8,000. Automatización
documental con OCR + IA (procesar facturas, contratos) típicamente €5,000-€15,000.
Agentes IA autónomos (sistemas que razonan y toman decisiones) pueden
estar en €15,000-€50,000 según complejidad. Proyectos de analítica predictiva
(modelos ML custom) suelen estar en €20,000-€60,000. Consultoría estratégica y
arquitectura para transformación digital puede ser €60,000-€150,000/año. La mayoría
de empresas empiezan con proyectos pequeños (€5k-€15k) para generar quick wins antes de
escalar.
Proyectos simples (OCR documental, flujos RPA básicos): 2-4 semanas.
Proyectos medios (RPA con integraciones múltiples, agentes IA): 4-8 semanas.
Proyectos complejos (analítica predictiva, múltiples integraciones,
arquitectura): 8-12 semanas. El tiempo depende de: complejidad del proceso, número de
integraciones necesarias, calidad de datos existentes, disponibilidad del equipo interno
para validación. Metodología ágil permite ver resultados cada 1-2 semanas (sprints),
no esperar al final. Casos de uso con ROI más rápido: procesamiento de
facturas (2-3 semanas), automatización de reportes (1-2 semanas), clasificación de emails
(2-4 semanas).
Según estudios de McKinsey y experiencia de consultoras especializadas: RPA
tradicional genera ROI de 300-500% en primer año. IA documental
(OCR + validación) puede alcanzar 400-600% ROI. Agentes IA autónomos
en casos complejos logran 400-800% ROI en 12-18 meses. Analítica predictiva
depende del caso pero típicamente 300-700%. El ROI viene de 3 fuentes: (1) Reducción
de tiempo (60-80% menos horas en tareas manuales), (2) Eliminación de
errores (95%+ precisión vs errores humanos), (3) Escalabilidad sin
contratar (procesar 10x volumen sin aumentar plantilla). Payback típico: 6-12
meses. Ejemplo real: empresa logística ahorra €3M/año automatizando procesos de backoffice.
Sí, los principales costos ocultos son: (1) Licencias de software
(N8N, Power Automate, Azure IA pueden requerir licencias mensuales/anuales), (2)
Mantenimiento continuo (cuando procesos cambian, hay que actualizar
automatizaciones), (3) Calidad de datos (si datos están muy desordenados,
requiere limpieza previa), (4) Change management (formación del equipo,
gestión de resistencia al cambio), (5) Integraciones no previstas
(sistemas legacy que no tienen APIs pueden requerir desarrollo custom). Para evitar
sorpresas, solicitar TCO (Total Cost of Ownership) que incluya:
implementación + licencias (3 años) + mantenimiento anual + formación. Proyectos bien
diseñados tienen TCO claro desde día 1.
La automatización de cuentas a pagar (AP automation) funciona en 5 pasos: (1) Recepción
automática de facturas (email, portal proveedor, escaneadas), (2) Extracción
de datos con OCR + IA (proveedor, importe, fecha, concepto, líneas de detalle),
(3) Validación inteligente (cruce con pedidos de compra, contratos,
histórico proveedor), (4) Flujo de aprobación automatizado (ruteo según
importe, departamento, excepciones), (5) Integración con ERP (contabilización
automática, programación de pago). Beneficios típicos: 90%+ reducción tiempo procesamiento,
eliminación errores de entrada manual, visibilidad real-time de facturas pendientes,
aprovechamiento descuentos por pronto pago. ROI típico: 400-600% en primer año.
Implementación: 2-6 semanas según volumen y complejidad de aprobaciones.
Un agente IA para atención al cliente es un sistema autónomo que gestiona
solicitudes o reclamaciones de principio a fin sin intervención humana. Funciona así:
(1) Recibe solicitud (email, chat, formulario web), (2) Analiza
contexto (consulta historial cliente, pedidos, políticas de empresa), (3)
Razona y decide (determina tipo de problema, evalúa opciones según políticas),
(4) Ejecuta solución (procesa reembolso, genera ticket, reenvía producto),
(5) Comunica al cliente (email personalizado explicando solución). A
diferencia de un chatbot (solo responde preguntas), el agente toma decisiones y acciones.
Beneficios: disponibilidad 24/7, reducción 40-60% carga de trabajo humano, velocidad de
respuesta 10x más rápida. Casos complejos o de alto valor se escalan a humanos. ROI típico:
400-800% en 12-18 meses.
La predicción de demanda con Machine Learning en supply chain se implementa
en 6 fases: (1) Recopilación de datos históricos (ventas por producto/región,
estacionalidad, promociones, eventos externos), (2) Limpieza y preparación
(eliminar anomalías, manejar datos faltantes), (3) Ingeniería de features
(crear variables relevantes: tendencias, días festivos, lanzamientos), (4) Entrenamiento
de modelos (probar múltiples algoritmos: ARIMA, Prophet, redes neuronales), (5)
Validación (medir precisión con datos no vistos, ajustar), (6) Integración
en producción (conectar a ERP/WMS, generar pedidos automáticos, dashboards).
Precisión típica: 85-95% según categoría de producto. Beneficios: reducción 20-30% stock
excesivo, evitar roturas de stock, mejor planificación de producción. Requiere mínimo 12-24
meses de histórico. Implementación: 6-12 semanas.
La predicción de rotación de empleados (churn prediction en RRHH) usa
Machine Learning para identificar empleados en riesgo de abandonar la empresa. Se basa en
datos históricos: rendimiento, satisfacción (encuestas), promociones, salario vs mercado,
antigüedad, departamento, manager, formación recibida. El modelo aprende patrones de
empleados que se fueron en el pasado y predice probabilidad de rotación (0-100%) para
empleados actuales. Beneficios: (1) Retención proactiva (actuar antes
de recibir dimisión), (2) Focalizar inversión (retener talento clave,
no todos por igual), (3) Identificar causas (¿problema de manager? ¿falta
formación? ¿salario?). Precisión típica: 75-85%. Reduce rotación 15-25%. Implementación:
6-10 semanas. Requiere datos RRHH de mínimo 2-3 años y cumplimiento estricto GDPR.
El enfoque recomendado para empezar con automatización e IA es: (1)
Identificar Quick Wins (procesos con impacto alto + complejidad baja):
típicamente procesamiento de facturas, gestión de pedidos, reportes manuales, (2) Empezar
con piloto pequeño (€5k-€15k, 2-4 semanas) en 1 proceso crítico para generar
confianza y demostrar ROI, (3) Medir resultados (tiempo ahorrado, errores
eliminados, satisfacción del equipo), (4) Escalar a más procesos una vez
validado el valor. Errores comunes: (a) Empezar con proceso muy complejo (frustración),
(b) Querer automatizar todo a la vez (caos), (c) No involucrar al equipo (resistencia).
Recomendación práctica: hacer diagnóstico ejecutivo (1-2 horas) con
consultora especializada para identificar 3-5 oportunidades priorizadas + estimación ROI.
80% de empresas empiezan con automatización documental o RPA simple.
Los mejores candidatos para automatizar primero cumplen 3 criterios:
(1) Alto volumen (se ejecuta frecuentemente: diario/semanal), (2) Reglas
claras (proceso definido, poco "depende del caso"), (3) Trabajo manual
intenso (copiar datos, validar, enviar emails). Top 10 procesos más automatizados:
Finanzas: procesamiento facturas, conciliación bancaria, reportes financieros.
RRHH: onboarding empleados, gestión de vacaciones/ausencias. Ventas:
procesamiento pedidos, generación propuestas. Operaciones: gestión de
inventario, seguimiento logística. Atención Cliente: clasificación tickets,
respuestas nivel 1. Procesos NO buenos para empezar: (a) Muy variables
(cada caso es diferente), (b) Requieren mucho juicio humano, (c) Procesos mal definidos
(primero hay que rediseñar). Regla general: si un becario puede aprenderlo en
2 semanas, es automatizable.
Elegir briefing ejecutivo (1-2h, €2.5k-€6k) cuando: (1) El equipo directivo
no tiene claridad sobre qué es posible con IA, (2) Hay múltiples stakeholders con opiniones
dispersas que necesitan alinearse, (3) Quieres priorizar oportunidades antes de invertir
en implementación, (4) Necesitas business case para aprobar presupuesto mayor. Elegir
implementación directa (sin briefing) cuando: (1) Ya sabes exactamente
qué proceso automatizar, (2) Hay urgencia operativa (proceso crítico colapsado), (3) Es
un Quick Win claro (ej: facturas que procesar manualmente), (4) Presupuesto ya aprobado.
Estadística real: 60-70% de empresas que hacen briefing ejecutivo contratan
implementación después (genera ROI suficiente para justificar). 40% de empresas empiezan
directamente con piloto (pero tienen más probabilidad de error de scope). Recomendación:
si empresa >200 empleados o presupuesto >€50k, hacer briefing primero.
Sí, y es altamente recomendado. El enfoque típico es: (1) Piloto
pequeño (€5k-€15k, 2-4 semanas) automatizando 1 proceso crítico con resultados
medibles, (2) Validación de valor (medir ROI real: horas ahorradas,
errores eliminados, satisfacción del equipo), (3) Aprendizaje organizacional
(equipo interno aprende cómo es trabajar con automatización/IA), (4) Escalar
a más procesos una vez generada confianza. Ventajas del piloto: (a) Riesgo bajo (inversión
pequeña), (b) Resultados rápidos (4-6 semanas ver impacto), (c) Business case real (no
teórico) para escalar, (d) Detección de obstáculos (calidad datos, resistencia equipo)
antes de proyecto grande. 80% de consultoras especializadas recomiendan
empezar con piloto. Procesos típicos para piloto: procesamiento facturas, clasificación
emails, reportes automáticos, onboarding. Criterio de éxito: ROI >300% en piloto = escalar
a más procesos.