Inteligencia artificial para empresas
Inteligencia artificial para tareas concretas de tu empresa
Evalúo, pruebo e integro aplicaciones de IA para procesar documentos, consultar información, clasificar solicitudes y preparar borradores. Cada caso define datos, precisión, coste, permisos y revisión.
Antes de implantar, pruebo cada caso con ejemplos reales de tu empresa y te enseño los resultados, incluidos los errores.
Señales
Cuándo tiene sentido valorar IA
- El equipo pasa horas leyendo facturas, contratos, partes o fichas para copiar unos pocos datos.
- Encontrar un procedimiento o una respuesta en la documentación interna obliga a preguntar a la misma persona.
- Un buzón compartido recibe solicitudes redactadas de mil formas y alguien las reparte a mano.
- Cada semana se escribe el mismo tipo de informe a partir de datos que ya existen.
- La información que importa está escrita en texto libre y hay que leerla para encontrarla.
- Hay personas usando herramientas de IA públicas con documentos internos y sin control.
Qué cambia
IA con una tarea definida, datos conocidos y una persona responsable
La IA resulta útil cuando el trabajo contiene lenguaje, documentos o variaciones difíciles de cubrir con reglas. Como consultor de inteligencia artificial, evalúo qué tareas pueden beneficiarse de un modelo y me responsabilizo de integrarlo en el proceso. Antes de implantar se define qué información utiliza, cómo se evalúa, qué coste tiene cada operación y qué ocurre cuando la respuesta no alcanza la confianza necesaria.
Antes
Una persona abre cada factura, localiza proveedor, fecha, importe y número, y los teclea en el programa de gestión.
Después
El sistema extrae esos campos, valida formatos y duplicados y prepara el registro. Las facturas con campos dudosos quedan pendientes de revisión y cada extracción conserva el documento de origen.
- Menos tiempo de lectura y clasificación.
- Información interna localizable, con la fuente a la vista.
- Borradores coherentes que una persona revisa antes de usar.
- Registro de qué se procesó y con qué resultado.
Casos de uso
Aplicaciones de IA explicadas por tarea
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Extracción de datos de documentos
- Punto de partida
- Facturas, albaranes, partes o formularios en PDF o imagen.
- Qué se hace
- El modelo lee cada documento y prepara los campos con un nivel de confianza por campo.
- Resultado
- Una persona valida solo las excepciones. Cada dato enlaza al documento de origen y se detectan duplicados.
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Clasificación de solicitudes
- Punto de partida
- Correos o formularios que llegan a una bandeja común.
- Qué se hace
- Asigna cada solicitud a una categoría y la dirige al equipo correspondiente.
- Resultado
- Bandeja priorizada. Las categorías desconocidas pasan a revisión y las correcciones quedan registradas.
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Consulta de documentación interna
- Punto de partida
- Procedimientos, contratos, fichas técnicas o histórico de incidencias.
- Qué se hace
- Permite preguntar y responde a partir de los documentos a los que cada usuario tiene permiso.
- Resultado
- Respuestas con enlaces a las fuentes. Si no hay evidencia suficiente, el sistema lo indica.
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Análisis de correo
- Punto de partida
- Mensajes de clientes o proveedores con peticiones, cambios o reclamaciones.
- Qué se hace
- Detecta la intención y los datos relevantes y prepara el siguiente paso.
- Resultado
- Una tarea creada o un borrador de respuesta. En casos sensibles no se envía nada sin aprobación.
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Informes y resúmenes
- Punto de partida
- Datos de varias fuentes o un expediente extenso.
- Qué se hace
- Reúne la información y redacta un primer informe con una estructura acordada.
- Resultado
- Un borrador trazable que una persona revisa y firma.
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Comparación de documentos
- Punto de partida
- Dos versiones de un contrato o una oferta frente a un pliego.
- Qué se hace
- Señala diferencias, cláusulas o campos que merecen revisión.
- Resultado
- Una lista de hallazgos con la fuente visible. No sustituye el asesoramiento jurídico.
Cómo trabajo
Cómo implanto un caso de IA
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Oportunidad
Qué tarea, qué volumen, qué error es tolerable y qué alternativa sin IA existe.
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Muestra y evaluación
Preparo un conjunto de ejemplos reales, mido la calidad y defino qué casos requieren revisión.
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Piloto
Pruebo el sistema con un grupo reducido y datos reales, con coste por operación visible.
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Puesta en marcha
Integro el caso en el proceso existente con permisos, registro de actividad y alternativa manual.
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Medición
Reviso precisión, coste y excepciones con los datos de uso, y ajusto antes de ampliar.
Controles que incluyo en cada caso
- Umbral de confianza y revisión humana en los puntos críticos.
- Permisos por usuario y registro de actividad.
- Fuente citada en cada respuesta o extracción.
- Conjunto de evaluación para comprobar la calidad tras cada cambio.
- Coste por operación y límite de uso.
- Tiempo de respuesta esperado y qué hace el proceso si el proveedor tarda o no responde.
- Qué datos salen de la empresa, con qué proveedor y con qué condiciones.
- Aprobación antes de enviar o ejecutar acciones con impacto.
Decisiones y límites
Cuándo encaja la IA y cuándo no
Encaja cuando
- La tarea contiene documentos, lenguaje o variaciones que no se cubren con reglas simples.
- Hay volumen suficiente para justificar el coste de uso y de mantenimiento.
- Puedes aportar ejemplos reales y una persona que valide los resultados.
No encaja cuando
- Las reglas son claras y los datos ya están estructurados. Una automatización convencional será más barata y previsible.
- Se espera un sistema que actúe sin revisión en decisiones con impacto.
- Los datos no pueden salir de la empresa y no hay presupuesto para una alternativa local.
Si el problema se resuelve mejor con reglas, búsqueda o una integración convencional, esa será mi recomendación. Lo explico con ejemplos en cuándo no usar IA en un proceso.
Cómo se presupuesta
Auditoría de oportunidades y caso de uso por fases
El precio depende de la tarea, la calidad de los datos, la precisión necesaria, las integraciones y el volumen de uso. El coste por operación del modelo se estima antes del piloto y se muestra aparte.
- Auditoría de oportunidades de IA Desde 1.500 € + IVA. Precio cerrado. Casos con volumen, datos disponibles, precisión necesaria y riesgos.
- Automatización de un proceso Desde 2.500 € + IVA. Proyecto cerrado después del diagnóstico o de acotar bien el flujo.
- Mantenimiento Supervisión, incidencias y pequeñas mejoras con condiciones de respuesta acordadas.
Todavía no publico casos de IA con detalle porque dependen de la autorización de cada cliente. Las soluciones de esta página explican cómo planteo cada caso, qué información recibe el sistema, qué produce y quién revisa las excepciones.
Soluciones concretas
- Datos de facturas y documentos Lee facturas, albaranes o partes y prepara los campos para que una persona valide solo las excepciones.
- Consulta de documentación interna Permite preguntar sobre procedimientos y documentación y devuelve la respuesta con las fuentes utilizadas.
- Email y tareas administrativas Clasifico y asigno solicitudes, preparo respuestas para revisar y dejo avisos, seguimientos y aprobaciones que no dependen de la memoria de nadie.
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¿Qué ocurre si la IA se equivoca?
El proceso debe asumir que puede ocurrir. Se definen umbrales, validaciones, fuentes y puntos de revisión. Las acciones con impacto no se ejecutan sin el nivel de control adecuado.
¿Cómo sabes si la IA es fiable para nuestro caso?
Se prepara un conjunto de ejemplos reales, se mide la calidad y se definen los casos que requieren revisión. La decisión de implantar depende del resultado de esa evaluación con tus propios documentos.
¿Nuestros datos se utilizarán para entrenar modelos?
Depende del proveedor y de la modalidad contratada. Antes de implantar reviso condiciones, ubicación, retención y uso de datos. La solución documenta qué información se envía y con qué garantías.
¿Qué proveedores y modelos utilizas?
Elijo el modelo por precisión, coste, privacidad y tarea. Diseño la integración para poder cambiar de proveedor si cambian sus condiciones o aparece una opción mejor.
¿Cómo se calcula el coste de uso?
Con el volumen previsto y el coste por operación medido durante la evaluación. Se fija un límite de uso y se revisa con los datos reales del piloto.
¿Qué mantenimiento necesita?
Revisar la calidad con el conjunto de evaluación cuando cambian los documentos, el modelo o las reglas, vigilar costes y excepciones y actualizar las fuentes. Se acuerda antes de ponerlo en marcha.
Cuéntame qué ocurre hoy y qué te gustaría cambiar
Cuéntame qué información revisa hoy tu equipo y cuánto volumen hay. Te responderé en uno o dos días laborables para decirte si la IA tiene sentido o si conviene otra solución.
No añadiré tu email a una lista comercial. Respondo en uno o dos días laborables.