Formación y diagnóstico
Casos de uso para detectar oportunidades, priorizar inversiones, diseñar pilotos y formar a equipos para que adopten IA y automatización de forma práctica.
Detectar oportunidades
1. Diagnóstico general de IA y automatización
Qué hace: Analizar procesos, herramientas y tareas repetitivas de la empresa para identificar oportunidades concretas de mejora con IA, automatización o rediseño de procesos.
Ejemplo concreto: Una asesoría de 35 personas revisa administración, atención al cliente y ventas y obtiene un mapa priorizado de 12 oportunidades, con tres proyectos recomendados para empezar.
2. Mapa de tareas manuales y repetitivas
Qué hace: Inventariar tareas que consumen tiempo, estimar frecuencia, volumen, errores y coste, y detectar cuáles son candidatas a automatización.
Ejemplo concreto: Una instaladora descubre que seis personas dedican unas 90 horas al mes a copiar datos entre email, Excel y su ERP; se priorizan dos flujos para eliminar la mayor parte del trabajo manual.
3. Auditoría de procesos administrativos
Qué hace: Revisar circuitos de facturas, pedidos, documentos, aprobaciones, incidencias y comunicaciones para detectar duplicidades, cuellos de botella y tareas automatizables.
Ejemplo concreto: Una pyme industrial analiza el circuito desde la recepción de una factura hasta su contabilización y detecta cuatro pasos que pueden automatizarse y dos aprobaciones que pueden simplificarse.
4. Auditoría de captación y ventas
Qué hace: Analizar cómo se generan, cualifican, siguen y convierten los leads para encontrar oportunidades de automatización, personalización y mejora del CRM.
Ejemplo concreto: Un distribuidor B2B revisa su proceso comercial y detecta que pierde oportunidades por falta de seguimiento; se diseña un sistema de recordatorios, scoring y secuencias automáticas.
5. Auditoría de atención al cliente
Qué hace: Revisar canales, volumen de consultas, tiempos de respuesta, categorías de tickets y consultas repetitivas para proponer autoservicio y asistencia al equipo.
Ejemplo concreto: Una empresa de servicios comprueba que el 42% de las consultas son preguntas repetitivas sobre plazos y documentación y decide implantar un asistente web y respuestas sugeridas para el equipo.
6. Auditoría de datos y reporting
Qué hace: Evaluar cómo se capturan, almacenan, consolidan y presentan los datos para reducir trabajo manual y mejorar la calidad de los informes.
Ejemplo concreto: Una empresa con ocho hojas de cálculo y un CRM tarda dos días al mes en preparar el informe de dirección; se diseña una consolidación automática y un dashboard único.
Priorizar y diseñar la solución
7. Matriz impacto-esfuerzo de automatizaciones
Qué hace: Ordenar oportunidades según ahorro potencial, impacto en ventas, riesgo, dificultad técnica, dependencia de terceros y plazo de implantación.
Ejemplo concreto: Una constructora identifica 18 posibles automatizaciones y selecciona las cuatro con mayor retorno y menor complejidad para un plan de 90 días.
8. Business case y cálculo de ROI
Qué hace: Estimar el retorno económico de una automatización comparando coste de implantación, horas ahorradas, reducción de errores y posibles ingresos adicionales.
Ejemplo concreto: Una gestoría calcula que automatizar la clasificación documental ahorraría 65 horas mensuales; el proyecto se prioriza porque recuperaría la inversión en menos de un año.
9. Roadmap de IA y automatización a 90 días
Qué hace: Convertir el diagnóstico en un plan secuenciado de proyectos pequeños, con prioridades, responsables, dependencias y resultados esperados.
Ejemplo concreto: Una inmobiliaria define tres fases: captación y cualificación de leads, automatización de visitas y reporting comercial, evitando abordar todo a la vez.
10. Selección de herramientas de IA y automatización
Qué hace: Comparar herramientas según funcionalidades, integración, seguridad, coste, escalabilidad y facilidad de uso para el equipo.
Ejemplo concreto: Una empresa evalúa Make, n8n y Zapier para automatizaciones internas y elige una opción por su integración con su CRM y su política de datos.
11. Diseño de un piloto de IA
Qué hace: Definir un proyecto pequeño y medible para validar una solución antes de extenderla a toda la empresa.
Ejemplo concreto: Una asesoría prueba un asistente documental con 200 documentos y cinco usuarios durante cuatro semanas antes de ampliar el sistema al resto de la plantilla.
12. Rediseño de procesos antes de automatizar
Qué hace: Simplificar un proceso cuando automatizarlo tal como existe solo trasladaría ineficiencias al sistema nuevo.
Ejemplo concreto: Una empresa tiene siete aprobaciones para emitir una oferta; antes de automatizar, reduce el circuito a tres niveles y después digitaliza el flujo.
Formación aplicada por equipos
13. Formación práctica en IA generativa para toda la empresa
Qué hace: Enseñar usos cotidianos de IA generativa con ejemplos de la propia empresa, límites, buenas prácticas y ejercicios por puesto.
Ejemplo concreto: Un equipo de 25 personas aprende a resumir documentos, preparar borradores, analizar información y crear primeras versiones de contenidos sin cambiar sus herramientas principales.
14. Formación en IA para marketing
Qué hace: Enseñar a utilizar IA para investigación, ideación, briefs, contenidos, SEO, campañas, análisis y adaptación de mensajes.
Ejemplo concreto: El equipo de marketing aprende a convertir un briefing en variantes de anuncios, emails y contenidos, con revisión humana y una guía de estilo común.
15. Formación en IA para ventas
Qué hace: Aplicar IA a preparación de reuniones, investigación de cuentas, personalización de mensajes, seguimiento y propuestas comerciales.
Ejemplo concreto: Los comerciales aprenden a preparar una ficha de cuenta en cinco minutos antes de una visita y a generar un primer borrador de seguimiento a partir de sus notas.
16. Formación en IA para administración
Qué hace: Aplicar IA a emails, documentos, extracción de información, clasificación y elaboración de borradores administrativos.
Ejemplo concreto: El equipo administrativo aprende a resumir documentos largos, extraer datos de PDFs y preparar respuestas repetitivas con plantillas seguras.
17. Formación en IA para dirección
Qué hace: Ayudar a mandos y dirección a entender capacidades, límites, riesgos, criterios de inversión y formas de medir retorno.
Ejemplo concreto: El comité de dirección aprende a distinguir un caso de uso realista de una propuesta demasiado experimental y define criterios para aprobar futuros proyectos.
18. Formación en IA para atención al cliente
Qué hace: Enseñar a los equipos de soporte a usar IA como copiloto para responder, resumir conversaciones, localizar información y adaptar el tono.
Ejemplo concreto: Un equipo de soporte reduce el tiempo de preparación de respuestas usando borradores basados en la base de conocimiento, manteniendo revisión humana.
Adopción y gobernanza
19. Biblioteca de prompts y plantillas internas
Qué hace: Crear prompts, instrucciones y plantillas reutilizables para tareas frecuentes, adaptados a la terminología y procesos de la empresa.
Ejemplo concreto: Una consultora crea 30 plantillas para propuestas, resúmenes de reuniones, análisis de competidores y preparación de presentaciones.
20. Política interna de uso de IA
Qué hace: Definir qué herramientas pueden utilizarse, qué datos no deben introducirse, cuándo es obligatoria la revisión humana y quién valida nuevos usos.
Ejemplo concreto: Una empresa con información confidencial publica una política sencilla de dos páginas y una lista de herramientas autorizadas para toda la plantilla.
21. Programa de embajadores internos de IA
Qué hace: Formar a usuarios avanzados de distintas áreas para que ayuden a detectar casos de uso y aceleren la adopción en sus equipos.
Ejemplo concreto: Una pyme de 80 empleados selecciona un embajador en administración, ventas, operaciones y marketing para identificar mejoras y resolver dudas básicas.
22. Formación de formadores internos
Qué hace: Preparar a responsables internos para que puedan repetir talleres, actualizar ejemplos y acompañar a nuevos usuarios.
Ejemplo concreto: El responsable de procesos recibe materiales, ejercicios y una guía de facilitación para impartir sesiones trimestrales sin depender siempre de un proveedor externo.
23. Uso seguro de datos con herramientas de IA
Qué hace: Formar al equipo para reconocer información sensible, elegir herramientas adecuadas y aplicar controles básicos antes de usar IA.
Ejemplo concreto: Una clínica privada establece que los casos con datos personales se trabajan únicamente en entornos autorizados y con procedimientos específicos de anonimización.
24. Medición de adopción y resultados de IA
Qué hace: Definir métricas para saber qué herramientas se usan, cuánto tiempo ahorran, qué tareas mejoran y dónde la adopción no está funcionando.
Ejemplo concreto: Tras tres meses de formación, una empresa mide uso por equipo, horas ahorradas y casos activos y decide reforzar dos áreas con baja adopción.