Una hoja de ruta clara de AI enfocada en el ROI: dónde aplicar AI, qué construir y qué ignorar.
La mayoría de las iniciativas de AI se estancan porque empiezan por las herramientas en lugar de los resultados. Nosotros empezamos por su P&L: buscamos los flujos de trabajo donde la AI impacte en una métrica real y luego estructuramos una hoja de ruta que realmente pueda implementar.
La estrategia y consultoría de IA consiste en decidir dónde encaja realmente la inteligencia artificial en tu negocio: auditar tus flujos de trabajo, datos y objetivos para generar una hoja de ruta priorizada y enfocada en el ROI sobre qué construir, qué comprar y qué ignorar, antes de que nadie empiece a programar.
Evaluamos sus datos, herramientas y procesos, luego clasificamos los posibles casos de uso de AI por impacto empresarial frente a esfuerzo y riesgo, y asignamos el modelo y la plataforma adecuados a cada uno, para que invierta en los pocos proyectos que realmente son rentables en lugar de dejarse llevar por la moda.
Para líderes y operadores que saben que la IA es importante pero no están seguros de por dónde empezar o dónde están desperdiciando esfuerzo; el resultado son mejores decisiones y un plan claro y secuenciado, para que el presupuesto y el tiempo del equipo se destinen a las automatizaciones y herramientas que de verdad impulsan el negocio.
Una empresa de servicios quiere añadir AI en todo a la vez; la hoja de ruta determina que automatizar la recepción de solicitudes y el triaje de soporte ofrece el retorno más rápido, pospone un costoso modelo personalizado que no lo haría y define el modelo, el presupuesto y la gobernanza para cada fase.
Descubre si la estrategia y consultoría de IA es el paso adecuado para tu equipo.
Solicita un presupuesto gratuitoAlgunas consultorías terminan en una presentación de diapositivas; la nuestra continúa hasta la implementación. Nuestro equipo senior trabaja dentro de su operación para diseñar la estrategia de IA, para luego construir los sistemas y ejecutarlos en producción. Mapeamos dónde encajan en su stack Claude (un modelo preferido dentro de Salesforce Agentforce, con una integración más profunda que se seguirá implementando hasta 2026), OpenAI GPT y modelos abiertos como Llama, Qwen y Mistral, y nos hacemos cargo del despliegue desde el primer piloto hasta la puesta en marcha definitiva.
Realizamos revisiones trimestrales de la hoja de ruta comparándola con métricas de producción reales, para que la estrategia avance al ritmo de sus ingresos y no de la presentación de diapositivas.
Ejemplo ilustrativo, diseñado para mostrar el tipo de resultados que ofrecemos.
Convertir el hype de la AI en un plan financiado y un primer caso de uso funcional.
Resultado Se reemplazaron los experimentos aislados por una hoja de ruta financiada y un piloto en funcionamiento.
Resultado Se desviaron tickets comunes con respuestas basadas en fuentes en las que el equipo podía confiar.
Los ejemplos son anonimizados para cumplir con los acuerdos de confidencialidad (NDA) de los clientes y editados para ilustrar el alcance típico; los resultados varían según el mercado, el presupuesto y el punto de partida.
Los resultados surgen al elegir los mejores flujos de trabajo antes de tocar un modelo: cuantificamos en qué punto el tiempo de una tarea, su tasa de error o su volumen se vinculan a una cifra real en su P&L, para luego construir solo donde las matemáticas superen un umbral y descartar el resto.
Los proyectos de AI se estancan porque parten de una capacidad ("deberíamos usar AI") en lugar de una restricción en el P&L, lo que dispersa los esfuerzos en demostraciones que nunca logran mover una cifra. Vincular cada propuesta a un valor financiero de base y a una puntuación de viabilidad impulsa un portafolio selecto de apuestas de alta convicción y una lista explícita de descartes; es por ello que una hoja de ruta bien secuenciada se implementa y genera valor acumulativo, mientras que una iniciativa centrada en herramientas agota el presupuesto en pilotos que no logran demostrar su valor.
Obtendrá una hoja de ruta priorizada de casos de uso de IA calificados según su valor comercial, viabilidad y costo, además de una recomendación clara de desarrollar frente a comprar para cada uno y un plan de despliegue secuenciado con presupuestos estimados. También señalamos los casos de uso que debe ignorar, ya que decir no a ideas con bajo ROI representa la mitad del valor. El entregable está listo para la toma de decisiones, no es una presentación de diapositivas para acumular polvo, por lo que su equipo puede empezar a ejecutarlo la misma semana que se entregue.
Una hoja de ruta enfocada suele tomar de tres a seis semanas, dependiendo del número de departamentos y sistemas involucrados. Comenzamos con entrevistas a las partes interesadas y una revisión de sus datos, herramientas y flujos de trabajo existentes, luego mapeamos y calificamos los posibles casos de uso, y finalizamos con un plan priorizado y un modelo de ROI. Por ejemplo, un equipo de mercado medio podría terminar con un backlog de 12 casos de uso donde los tres principales (un agente de triaje de soporte, un asistente de investigación de ventas y una búsqueda de conocimiento interna) están definidos para implementarse primero.
Cada caso de uso se evalúa en función del impacto empresarial real, la preparación de los datos, el esfuerzo de integración y el costo de operación continuo, y luego se clasifica para que el trabajo de alto valor y baja fricción surja primero. Somos agnósticos respecto a los modelos, ya sea Claude, GPT o modelos abiertos como Llama y Mistral, por lo que la recomendación se basa en su problema y no en la relación con un proveedor. Por ejemplo, a menudo desaconsejamos a los clientes un llamativo modelo personalizado y los orientamos hacia una configuración de recuperación más simple o una herramienta lista para usar cuando los números no justifican el desarrollo.
Hacemos ambas cosas. La estrategia se sostiene por sí sola, pero NYFTY es un equipo que construye, gestiona y opera el trabajo, por lo que podemos llevar los casos de uso prioritarios directamente a la implementación utilizando herramientas, frameworks y plataformas como LangGraph, CrewAI, n8n y Salesforce Agentforce. Nunca se le entregará un plan sin nadie que lo ejecute, y es libre de llevar la hoja de ruta a su propio equipo o a otro proveedor si lo prefiere.
No. La preparación de los datos y del equipo forma parte de lo que evaluamos, y la hoja de ruta tiene en cuenta su punto de partida real en lugar de uno ideal. Si sus datos están desorganizados o en silos, eso se convierte en un prerrequisito secuenciado con su propia estimación de esfuerzo, e identificaremos casos de uso de resultados rápidos que se puedan implementar con los datos que ya tiene mientras se construyen las bases más grandes. El objetivo es lograr impulso y ROI desde el principio, no pasar un año haciendo limpieza antes de lanzar algo.