Asesoramiento en inteligencia artificial para pymes

Primero, compruebe si sus datos y procesos están realmente preparados. Después, decida qué es lo más rentable.

Muchas empresas medianas se encuentran actualmente en una etapa intermedia complicada en lo que respecta a la IA: los empleados llevan tiempo utilizando ChatGPT y otros servicios en su día a día laboral, pero nadie sabe con exactitud qué datos de la empresa o de los clientes se introducen al hacerlo. Al mismo tiempo, no es raro que se presenten ofertas por importes de cinco cifras, cuya viabilidad técnica y económica apenas se puede evaluar a nivel interno.

Otras empresas simplemente sienten una presión cada vez mayor para actuar, pero aún no tienen una idea clara de en qué ámbitos la inteligencia artificial podría aportar beneficios reales en su propia empresa. En los tres casos, sería arriesgado lanzarse directamente a un gran proyecto de IA. En primer lugar, habría que aclarar qué se tiene, qué falta y qué es lo que realmente sale a cuenta.

Por qué muchos proyectos de IA en las pymes tienen problemas incluso antes de ponerse en marcha

El debate público sobre la inteligencia artificial suele girar en torno a los modelos: ChatGPT, Claude, Gemini, modelos de lenguaje locales, agentes, sistemas RAG o plataformas de automatización. En la práctica empresarial, la verdadera dificultad suele estar un nivel por debajo. Los datos de la empresa, por ejemplo, se encuentran al mismo tiempo:

• en el sistema ERP,
• en una base de datos más antigua,
• en archivos de Excel,
• en la bandeja de entrada del correo electrónico,
• en un servidor de archivos,
• en una solución sectorial,
• en los archivadores personales de cada empleado
• o, en algunos casos, solo en la mente de los compañeros con experiencia.

Hay información que aparece varias veces y que se contradice. Las denominaciones han cambiado con el paso de los años. Los procesos se han ido desarrollando a lo largo del tiempo, pero no están documentados en su totalidad en ningún sitio. Un empleado sabe exactamente qué excepción se aplica a un cliente concreto. Otro conoce las particularidades de la facturación. Un tercero sabe por qué nunca se debe modificar un campo concreto de una base de datos.

En el caso de las personas, este sistema suele funcionar durante un tiempo sorprendentemente largo. Sin embargo, en el ámbito de la automatización y la inteligencia artificial, pronto se convierte en un problema. Es cierto que un modelo lingüístico puede manejar el lenguaje de forma excelente. Sin embargo, no puede saber por sí mismo cuál de tres datos contradictorios de un cliente es el correcto, ni qué excepción informal forma parte desde hace diez años de un proceso empresarial concreto. La IA no mejora automáticamente los datos de mala calidad; en el peor de los casos, simplemente hace que los resultados erróneos resulten más convincentes.

Por eso, un buen asesoramiento sobre IA no empieza por la IA

Antes de hablar de modelos, servidores o plataformas de automatización, conviene responder a algunas preguntas mucho más sencillas:

• ¿De qué información dispone realmente la empresa?
• ¿Dónde se encuentran esos datos?
• ¿Cuáles de ellas son lo suficientemente fiables como para ser procesadas de forma automatizada?
• ¿Qué procesos se pueden describir de forma inequívoca?
• ¿En qué aspectos se producen habitualmente errores, consultas o trabajo manual innecesario en la actualidad?
• ¿Qué tareas requieren mucho tiempo, aunque, desde el punto de vista técnico, se podrían automatizar con relativa facilidad?
• ¿Y en qué casos el coste de un sistema de IA sería mayor que el beneficio esperado?

Precisamente esta última pregunta es la que se plantea con muy poca frecuencia en muchos proyectos. No todos los procesos tienen que automatizarse. No todas las bases de datos necesitan una capa de inteligencia artificial. Y no todas las tareas que técnicamente podrían automatizarse deberían automatizarse realmente.

Por lo tanto, un asesoramiento serio debe poder llegar a la siguiente conclusión: por el momento, déjelo como está.

Lo que me diferencia de muchos consultores clásicos en IA

No soy investigador en IA ni vendo modelos de lenguaje. Mi experiencia profesional se centra en el ámbito en el que, de hecho, comienzan muchos proyectos de IA en las empresas: los datos, los procesos de negocio y el software empresarial.

Desde 1994 me dedico al desarrollo de soluciones de bases de datos y empresariales. A lo largo de estas décadas, he sido testigo de cómo los sistemas empresariales surgen, crecen, se amplían y, con el tiempo, alcanzan un nivel de complejidad que desde fuera apenas se percibe.

En los últimos años he integrado de forma intensiva la inteligencia artificial en mi propio trabajo de desarrollo y en el software de mi empresa. Para ello, he optado deliberadamente por no limitarme a utilizar servicios en la nube ya preparados, sino que he analizado por mí mismo, de forma práctica, diferentes enfoques:

• modelos de lenguaje basados en la nube y gestionados localmente,
• diferentes tamaños de modelo,
• Comparativas de modelos y pruebas de rendimiento,
• Sistemas de agentes,
• y la integración de la IA en las arquitecturas de software existentes.

A partir de este trabajo se ha creado una plataforma de desarrollo propia con una capa de IA integrada. Esta incluye, entre otras cosas, definiciones de modelos propias en diferentes clases de tamaño, un adaptador de IA, una interfaz de referencia para comparar directamente distintos modelos y un entorno de ejecución de agentes.

No se trata de diapositivas de presentación ni de conceptos teóricos. Estos sistemas se utilizan en la práctica y se siguen desarrollando. Por eso conozco no solo los aspectos más impresionantes de los sistemas de IA actuales, sino también sus límites, sus necesidades de recursos y aquellos puntos en los que una solución que sobre el papel parece elegante se vuelve de repente innecesariamente complicada en el día a día de la empresa.

Por eso, lo que no quiero venderles es la mayor cantidad posible de IA. Quiero averiguar cuánta IA necesita realmente su empresa.

Ejemplo de nuestro propio entorno de desarrollo: se comparan entre sí diferentes modelos de IA y enfoques técnicos en condiciones reales, en lugar de basarnos únicamente en los datos facilitados por los fabricantes.

Evaluar la preparación en materia de IA: un análisis independiente de la situación actual

Dos días de análisis. Precio fijo: 2.900 euros. Informe por escrito con recomendaciones concretas.

La evaluación del estado actual de la IA está dirigida a empresas medianas que necesitan aclarar primero la situación antes de destinar presupuestos importantes a software, consultoría o infraestructura. El objetivo, expresamente, no es todavía la puesta en marcha de un gran proyecto de IA, sino disponer de una base sólida para la toma de decisiones. Al final, debería poder responder a las siguientes preguntas:

¿En qué ámbitos de nuestra empresa resulta realmente útil la inteligencia artificial?

1. ¿Qué tenemos que preparar para ello?
2. ¿Qué solución sería la más adecuada desde el punto de vista técnico?
3. ¿Qué inversión se necesitaría previsiblemente?
4. ¿Y qué ideas sería mejor que no siguiéramos desarrollando?

Qué se analiza en el marco de la evaluación de la situación actual

Inventario de datos: En primer lugar, se analiza qué datos relevantes de la empresa están disponibles y dónde se encuentran.

No se trata de una revisión técnica exhaustiva de todos los sistemas, sino de determinar si el entorno de datos existente es, en principio, adecuado para las aplicaciones previstas. Se analizan, por ejemplo:

• Bases de datos,
• Sistemas ERP y de gestión de existencias,
• Sistemas CRM,
• Archivos de documentos,
• Estructuras de Excel,
• Servidor de archivos,
• Interfaces
• y otras fuentes de información relevantes.

De este modo, también queda claro qué datos deben depurarse, unificarse o estructurarse mejor antes de iniciar un proyecto de IA.

Evaluación de procesos: La IA puede servir de apoyo a los procesos. Sin embargo, no puede transformar por arte de magia unos procesos poco claros en buenos procesos. Por eso analizamos determinados procesos de la empresa y comprobamos:

• ¿Cómo funciona realmente el proceso hoy en día?
• ¿Qué información se necesita?
• ¿Dónde se producen las discontinuidades en los soportes?
• ¿En qué áreas se está trabajando por duplicado?
• ¿Qué decisiones toma una persona?
• ¿Cuáles de ellas siguen unas normas claras?
• ¿En qué ámbitos tendría sentido utilizar la IA?
• ¿En qué casos sería probablemente más adecuada la automatización clásica?

Precisamente esta distinción es importante. Algunas tareas no requieren un modelo de lenguaje, sino simplemente una interfaz clara o un flujo de trabajo bien estructurado.

Tres casos de uso prioritarios de la IA

Del análisis se derivan tres casos de uso que parecen especialmente interesantes para su empresa. Para cada caso de uso, recibirá una evaluación sobre los posibles beneficios, el esfuerzo técnico, el esfuerzo organizativo, los requisitos de datos, los riesgos, las posibles soluciones y el orden de prioridad más adecuado.

No todas las ideas interesantes acaban automáticamente en esta lista. Lo decisivo no es lo que suene impresionante desde el punto de vista técnico, sino lo que resulte económicamente viable para su empresa.

¿Local, en la nube o una combinación de ambos?

Hoy en día, muchas empresas dan por sentado que la inteligencia artificial tiene que funcionar necesariamente a través de los grandes proveedores de servicios en la nube. Pero eso no siempre es necesario. Los modelos locales modernos de IA ya pueden encargarse de numerosas tareas en su propio hardware. Otras aplicaciones, por su parte, se benefician claramente de los potentes modelos en la nube.

A menudo, lo más adecuado es una solución mixta. Por eso, no le ofrecemos una recomendación ideológica a favor o en contra de la nube, sino una evaluación técnica y económica adaptada a su caso concreto. Para ello, se tienen en cuenta, entre otros aspectos:

• Protección de datos,
• Confidencialidad,
• Rendimiento,
• Requisitos de hardware,
• gastos corrientes,
• Costes de mantenimiento,
• Disponibilidad
• y la independencia deseada respecto a proveedores concretos.

Un «no» rotundo cuando algo no merece la pena

Este punto forma parte expresamente del asesoramiento. Si, en mi opinión, una aplicación de IA prevista no presenta un beneficio económico razonable, así se indicará en el informe. Si una solución de software clásica resultara más adecuada, también se indicará. Si fuera necesario mejorar primero la estructura de los datos antes incluso de plantearse el uso de la inteligencia artificial, esa también sería una posible conclusión.

Un proyecto que no se pone en marcha puede ser una decisión sumamente rentable.

Lo que recibirá al finalizar los dos días

Recibirá un informe por escrito que podrá utilizar internamente como base para la toma de decisiones. Por lo general, incluye:

• un resumen de su situación actual,
• una evaluación del entorno de datos pertinente,
• puntos débiles evidentes,
• una evaluación de determinados procesos empresariales,
• tres casos de uso prioritarios de la IA,
• una valoración sobre el funcionamiento local, en la nube o híbrido,
• requisitos técnicos,
• una estimación aproximada del esfuerzo necesario,
• Información sobre la protección de datos y la soberanía de los datos,
• Próximos pasos recomendados
• así como, expresamente, aquellos proyectos que, en estos momentos, desaconsejaría.

El informe debe ser lo suficientemente comprensible para la dirección y, al mismo tiempo, lo suficientemente concreto para futuras conversaciones con especialistas en TI, tanto internos como externos.

Lo que puede pasar después, aunque no tiene por qué

El análisis de la situación actual es un servicio de consultoría independiente. Con ello, no se compromete a realizar ningún proyecto posterior.

• Quizás la conclusión sea: no poner nada en práctica todavía. Primero hay que depurar los datos.
• Quizás surja un pequeño proyecto que se pueda llevar a cabo en unas pocas semanas.
• Quizá quede claro que un proyecto de IA de mayor envergadura tendría sentido desde el punto de vista económico.

Y es posible que pueda poner en práctica las recomendaciones con su departamento de TI actual o con un proveedor de servicios con el que ya cuente. Si le parece conveniente seguir colaborando, podemos hablarlo.

Si en un plazo de 90 días decide emprender conmigo un proyecto de seguimiento adecuado, los 2.900 euros del análisis de la situación se descontarán del coste de dicho proyecto.

A qué empresas va dirigido el análisis del estado actual de la IA

Esta oferta resulta especialmente útil para empresas con entre 5 y 100 empleados, en las que la digitalización y el software empresarial forman parte desde hace tiempo del día a día, pero en las que todavía nadie es responsable específicamente de una estrategia de IA. Algunas situaciones típicas son, por ejemplo:

• Los empleados ya utilizan ChatGPT u otros servicios de inteligencia artificial.
• La dirección desea saber qué riesgos conlleva esto.
• Hay una gran cantidad de datos, pero no existe una estrategia de datos unificada.
• Los procesos han ido desarrollándose de forma orgánica a lo largo de los años.
• Un proveedor externo ha propuesto un proyecto de inteligencia artificial de gran envergadura.
• A la dirección le resulta difícil evaluar las ventajas y el precio de una oferta.
• Ciertas actividades suelen implicar mucho trabajo manual.
• La empresa quiere utilizar la inteligencia artificial, pero no seguir ciegamente todas las tendencias.
• La protección de datos y el control sobre los datos de la empresa desempeñan un papel importante.
• Existe interés por soluciones locales de inteligencia artificial o por una segunda opinión independiente.

A quién no va dirigida esta oferta

Es probable que el análisis de la situación actual no sea la opción adecuada si ya se ha decidido por completo qué sistema se va a implantar y solo se busca un proveedor de servicios para llevarlo a cabo. Por ejemplo, si ya se ha decidido que:

„Queremos el producto X del proveedor Y y solo necesitamos a alguien que se encargue de la implementación“.“,

A menudo, un socio especializado en la implementación es la mejor opción. Tampoco tiene mucho sentido recurrir a un servicio de consultoría si lo que se busca es simplemente una formación general sobre IA o una charla para los empleados.

Mi área de especialización se centra en los datos empresariales, los procesos, la arquitectura de software y la cuestión de cómo integrar de forma eficaz la inteligencia artificial en los procesos operativos reales.

¿Por qué un precio fijo?

Precisamente en un primer análisis, una empresa debe saber a qué marco financiero se compromete. Por eso, la evaluación de la situación en materia de IA, de dos días de duración, tiene un coste fijo de:

2.900 Euro

Esto incluye el análisis acordado, la evaluación y el informe escrito. Si ya en la primera reunión se constatara que un análisis de la situación actual de su empresa no ofrece ningún beneficio apreciable, no le recomendaré que lo solicite.

El siguiente paso es deliberadamente pequeño

Antes de invertir 2.900 euros, hablemos. En una llamada telefónica de unos 20 minutos aclararemos lo siguiente:

• ¿Qué es lo que más le preocupa actualmente en relación con la IA?
• ¿Qué sistemas utilizas?
• ¿Qué problema le gustaría resolver?
• ¿Qué se ha intentado hasta ahora?
• ¿Y es realmente un análisis estructurado de la situación el siguiente paso adecuado?

Después de eso, sabrá si la consulta le parece conveniente. Y si considero que, en este momento, no le va a aportar gran cosa, también se lo diré. Por eso, una conversación de 20 minutos puede ser más que suficiente para evitar un proyecto innecesario de cinco cifras.

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Preguntas frecuentes sobre el asesoramiento en IA

1. ¿Cuánto cuesta en total un proyecto de IA?
   No hay una respuesta generalizada y fiable a esta pregunta. Un caso de uso concreto y bien delimitado puede implementarse con un esfuerzo razonable. Por el contrario, la integración de la inteligencia artificial en varios procesos empresariales o en un entorno de software ya existente puede convertirse en un proyecto de envergadura mucho mayor. Precisamente por eso, lo primero es evaluar la situación actual. Antes de invertir cantidades importantes, conviene aclarar qué enfoque técnico es realmente necesario y qué orden de magnitud resulta económicamente razonable.
2. ¿Qué es lo que recibo exactamente por esos 2.900 euros?
   No recibirá una presentación general sobre la inteligencia artificial, sino un análisis personalizado de su situación actual. Esto incluye, en particular, un análisis de los datos y procesos relevantes, tres casos de uso priorizados, una evaluación técnica y un informe final por escrito con recomendaciones concretas.
3. ¿Es necesario para ello que nuestros datos se almacenen en la nube?
   No. Para realizar el análisis no es necesario transferir automáticamente los datos de la empresa a un servicio externo de inteligencia artificial. Los modelos locales o los conceptos híbridos también pueden resultar interesantes para aplicaciones posteriores. La solución más adecuada depende del volumen de datos, la tarea, los requisitos de seguridad, la calidad deseada y el presupuesto.
4. ¿Es realmente útil ya la IA local?
   Para determinadas aplicaciones, sin duda alguna. Hoy en día, los modelos locales alcanzan en muchas tareas un nivel de calidad que permite trabajar de forma productiva. Ofrecen ventajas especialmente en lo que respecta a los datos confidenciales, los costes de funcionamiento y la independencia de plataformas externas. Sin embargo, no sustituyen a los modelos en la nube más potentes en todas las tareas. Por eso, esta decisión debe tomarse desde un punto de vista técnico y no basándose en creencias preconcebidas.
5. No disponemos de una base de datos completa. ¿Es eso motivo de exclusión?
   No. Es más bien lo habitual. Precisamente por eso conviene examinar los datos disponibles antes de emprender un proyecto de IA de gran envergadura. Es posible que el análisis revele, en un primer momento, que es necesario armonizar determinados datos o documentar mejor los procesos. Esto no supone un fracaso de la estrategia de IA, sino que, a menudo, es su requisito previo más importante.
6. ¿Es necesario que nuestros procesos ya estén completamente documentados?
   No. En muchas empresas medianas, los procesos empresariales han ido evolucionando a lo largo del tiempo y solo están documentados parcialmente. Por eso, durante el análisis de la situación actual, también se trata de comprender los procesos relevantes lo suficiente como para poder evaluar si podrían automatizarse o contar con el apoyo de la inteligencia artificial, y de qué manera.
7. ¿Podría también valorar si una oferta existente de otro proveedor es adecuada?
   Sí. Si ya dispone de una oferta o un anteproyecto para un proyecto de IA, puede tenerlo en cuenta. No se trata de criticar de forma generalizada a otros proveedores, sino de comprobar si el alcance de los servicios, la arquitectura técnica y los beneficios económicos se ajustan a su situación.
8. ¿Trabaja exclusivamente con determinados proveedores de IA?
   No. No estoy vinculado a ningún proveedor de modelos concreto ni a ninguna plataforma en la nube específica. Dependiendo de la tarea, puede resultar más adecuado utilizar modelos en la nube comerciales, modelos locales de código abierto o una combinación de ambos.
9. ¿Recibe comisiones de proveedores de software o de inteligencia artificial?
   No. En el marco de este asesoramiento, no vendo licencias de terceros ni recibo comisiones por la venta de determinados proveedores de IA. Por lo tanto, no tengo ningún motivo económico para recomendarle una solución ajena lo más amplia o cara posible.
10. ¿Tenemos que comprar nuevo hardware para eso?
    No necesariamente. Para muchas aplicaciones iniciales, la infraestructura existente es suficiente o resulta más rentable utilizar la nube. En el caso de los sistemas de IA locales, puede ser necesario hardware adicional. Sin embargo, la inversión en hardware solo debería realizarse cuando se tenga claro qué modelos y aplicaciones se van a utilizar realmente.
11. ¿Supone ChatGPT, en general, un problema de protección de datos en la empresa?
    No de forma automática. Lo decisivo es qué versión y configuración se utilicen, qué datos se introduzcan y qué normas organizativas existan. La situación se vuelve especialmente problemática cuando los empleados introducen información confidencial sobre clientes, personal o la empresa en sistemas externos sin unas directrices claras. Por eso, para evaluar la situación actual, también hay que preguntarse cómo se está utilizando realmente la IA en la empresa en este momento.
12. ¿Pueden integrar también bases de datos y sistemas ERP ya existentes?
    Sí. De hecho, ese es uno de los ejes principales de mi trabajo. Precisamente los sistemas ERP, CRM y de bases de datos existentes suelen contener gran parte de los conocimientos necesarios para desarrollar aplicaciones de IA útiles. En primer lugar, se trata de evaluar la estructura, la accesibilidad y la calidad de esos datos.
13. ¿Significa la IA automáticamente que se va a sustituir a los empleados?
    No. En muchas aplicaciones útiles, lo primero es liberar a los empleados de tareas de búsqueda, recopilación repetitiva de datos, análisis de documentos u otras actividades rutinarias que consumen mucho tiempo. Que se puedan automatizar realmente tareas completas depende en gran medida del proceso en cuestión. Por lo tanto, un análisis riguroso no debería partir de la premisa de reducir el mayor número posible de puestos de trabajo.
14. ¿Es posible integrar la inteligencia artificial en nuestro software actual?
    En muchos casos, sí. A menudo, la sustitución total de los sistemas existentes no es necesaria ni resulta rentable. Puede resultar más interesante integrar de forma controlada determinadas funciones de IA en las bases de datos, los sistemas ERP o los procesos empresariales existentes. Determinar si esto es técnicamente posible y económicamente viable forma parte del análisis.
15. ¿Cuánto tiempo dura la evaluación de la situación?
    El análisis propiamente dicho está concebido como un servicio de asesoramiento compacto de dos días de duración. En función de la disponibilidad de las personas de contacto y de la documentación, la reunión, el análisis y la finalización del informe escrito pueden distribuirse, desde el punto de vista organizativo, a lo largo de varios días naturales.
16. ¿Quién debería participar en las conversaciones?
    En las pequeñas y medianas empresas, la dirección suele ser el interlocutor principal. Dependiendo del tema, puede resultar conveniente contar además con un empleado que conozca especialmente bien el software, los datos o el proceso empresarial en cuestión. Por lo general, no es necesario contar con grandes equipos de proyecto para este primer análisis.
17. ¿Qué ocurre si no encuentra ningún caso de uso de la IA que tenga sentido?
    Entonces eso es precisamente lo que figurará en el informe. No hay ninguna garantía de que, tras dos días, tenga que surgir necesariamente un gran proyecto de IA. Es posible que la recomendación sea, en primer lugar, aprovechar mejor el software ya existente, depurar los datos o simplificar los procesos. Esta conclusión también puede evitar inversiones considerables.
18. ¿Podría el análisis llegar a la conclusión de que, por el momento, no deberíamos hacer nada?
    Sí. Eso es perfectamente posible. El objetivo de la evaluación de la situación no es, necesariamente, vender un proyecto a continuación. El objetivo es poder tomar una decisión sensata.
19. ¿Se tendrán en cuenta los 2.900 euros en un proyecto posterior?
    Sí. Si en un plazo de 90 días se decide llevar a cabo un proyecto posterior relacionado, el importe de la evaluación inicial se podrá imputar a dicho proyecto. De este modo, el análisis no supone un gasto adicional, sino que constituye el primer paso de un proyecto posterior.

Primero hay que aclarar las cosas; después, invertir

La inteligencia artificial transformará el software empresarial y los procesos de negocio en los próximos años. Sin embargo, eso no significa que todas las empresas deban poner en marcha cualquier proyecto de IA lo antes posible.

Precisamente las pymes suelen tener una ventaja considerable: conocen muy bien a sus clientes, sus procesos y sus productos. Muchos sistemas han ido evolucionando a lo largo de los años y contienen un valioso conocimiento empresarial. Este conocimiento no tiene por qué ser sustituido. En primer lugar, hay que comprenderlo, estructurarlo y hacer que sea útil en los ámbitos adecuados.

Ahí es precisamente donde comienza un asesoramiento sensato sobre IA. No en el modelo, sino en su empresa.