Cinco pasos hasta producción
Arranque y alcance
Objetivos, alcance, interlocutores y criterios de éxito acordados con el negocio antes de comprometer recursos.
Planificación
Hitos, dependencias, recursos y presupuesto; plan de proveedores y equipo externo.
Seguimiento y control
Avance real frente a plan, riesgos, incidencias y dependencias (RAID) y reporting ejecutivo periódico.
Cambios y proveedores
Gestión de peticiones de cambio (backlog, priorización y validación funcional), coordinación de proveedores y despliegues.
Puesta en producción y cierre
Validación con el negocio, adopción por parte de los usuarios, paso a soporte y cierre documentado.
Metodologías que aplica
El «cómo» de la dirección del proyecto.
Resultado: el proyecto en producción, con los riesgos controlados y la planificación, el seguimiento y el cierre documentados.
Cinco pasos hasta la puesta en marcha
Viabilidad
Se confirma que la IA aporta valor en ese proceso frente a una solución de BI, y que el ERP expone los servicios necesarios (OData/API).
Conexión con permisos mínimos
Acceso en solo lectura o con el permiso mínimo imprescindible (usuario de servicio sin permiso de contabilizar), vía MCP, OData/OAuth2 o SQL.
Construcción
Desarrollo de la solución en JavaScript (Node.js) sobre MCP: consultas en lenguaje natural, informes o lectura, clasificación y extracción de documentos.
Pruebas con datos reales
Validación con un lote real (por ejemplo, facturas de proveedor) antes de activarla en producción; informe de pruebas.
Puesta en marcha
Activación y acompañamiento inicial. Nada se contabiliza ni se confirma sin revisión del usuario.
Metodologías que aplica
El «cómo» de la integración de IA con el ERP.
Resultado: una solución en funcionamiento, integrada con el ERP, documentada y bajo tu control.
Cinco pasos hasta el diagnóstico del dato
Inventario de fuentes
Qué sistemas intervienen, qué tablas y entidades contienen el dato y qué preguntas de negocio hay que responder.
Conexión directa en solo lectura
Acceso al dato en origen (SQL, OData/API) sin modificar nada en el sistema.
Barrido y calidad del dato
Revisión completa, no por muestreo, con criterios de calidad (exactitud, completitud, coherencia) para detectar incoherencias.
Causa raíz
De la incoherencia a su origen: configuración del sistema, proceso o dato maestro.
Informes y plan de corrección
Informes cruzados y cuadros de mando para dirección (Power BI) y plan de corrección priorizado.
Metodologías que aplica
El «cómo» del análisis y la calidad del dato.
Resultado: qué no cuadra, por qué y cómo corregirlo, con el dato obtenido en la fuente.
- Evita sobre-dimensionar (o infra-dimensionar) servidor y licencias.
- Coste mensual claro antes de comprometer presupuesto, no una sorpresa después.
- El despliegue se ajusta a la confidencialidad real del dato: cloud, on-premise o híbrido.
Cinco pasos hasta la arquitectura
Modelo de ejecución
Las reglas de decisión derivan el modelo más adecuado —agentic, clásico ML, RPA-IA, LLM fine-tuning, RAG o LLM por prompt— a partir del riesgo, la estandarización y la calidad del dato del proceso. Si el proceso lo justifica, puede combinar varios modelos a la vez.
Enfoque y despliegue
Interfaz ya hecha (Copilot/ChatGPT/Claude), integración propia vía API, o ambas a la vez; cloud, on-premise o híbrido según confidencialidad del dato, criticidad y necesidad de integración vía MCP.
Coste por proceso
Hardware, licencias software, servicios cloud y licencias IA por asiento, calculados para cada proceso según su arquitectura y volumen de uso real —con el catálogo de licencias aplicable (Copilot, ChatGPT, Claude, AWS…).
Configuración compartida
Cuando varios procesos comparten servidor o stack, se agrupan bajo una misma configuración —cada uno con su propio modelo— para no duplicar el coste de hardware en el total del cliente.
Informe de arquitectura
Recomendación completa —modelo, despliegue, infraestructura y coste orientativo, con gráficas por proceso— lista para decidir la inversión y exportable a Word o PowerPoint.
Recomendación por reglas explícitas
Deriva el modelo de ejecución a partir de los mismos factores puntuados en la viabilidad: no es una elección subjetiva, es trazable proceso a proceso.
Dimensionamiento de servidor
Specs de infraestructura ajustadas a usuarios y concurrencia real, no a una estimación genérica.
Catálogo de licencias IA
Copilot, ChatGPT, Claude, AWS y otras opciones comparadas por coste y ajuste al caso de uso.
Informe de arquitectura
Modelo, despliegue, infraestructura, coste orientativo y gráficas por proceso en un único documento —exportable a Word o PowerPoint—, listo para decidir la inversión.
Configuración compartida entre procesos
Cuando varios procesos se apoyan en el mismo servidor o stack, se agrupan bajo una configuración común —cada uno conserva su propio modelo de uso— y el hardware se cuenta una sola vez en el total del cliente, no una vez por proceso.
Combinación de varios modelos a la vez
Un mismo proceso puede necesitar, por ejemplo, RAG + RPA con IA al mismo tiempo. Esto se detecta automáticamente: se ajusta el dimensionamiento del servidor con margen adicional de concurrencia y se agrupa el software necesario de cada modelo, sin tener que añadirlo a mano uno a uno.
Enfoque interfaz, API o ambos
Un proceso puede resolverse con una interfaz ya hecha (Copilot/ChatGPT/Claude), con integración propia vía API, o con las dos rutas a la vez cuando de verdad las combina —sin forzar una elección excluyente que no refleje el caso real.
Reglas de decisión alineadas con frameworks de arquitectura y estándares de gestión de IA.
La recomendación de arquitectura sigue un criterio propio, con reglas explícitas —no hay una norma que dictamine qué modelo de IA usar—, pero se apoya en frameworks de arquitectura cloud y en estándares de gestión de IA y seguridad para que el despliegue sea defendible, no una preferencia personal.
Frameworks que integra
El «cómo» de la decisión de arquitectura.
Estándares con los que se alinea
El marco de gestión, calidad y seguridad.
- Evita invertir en proyectos de IA que no van a rendir.
- Prioriza qué proceso merece IA primero, con un score comparable entre procesos.
- Decisión de inversión defendible ante dirección: invertir, pilotar o descartar, con el motivo.
Cuatro fases hasta la decisión
Perfil de empresa
Sector, tamaño, presupuesto IA, confidencialidad de datos y normativa aplicable (GDPR, NIS2, EU AI Act…)
Procesos candidatos
Identificación de los procesos a analizar: volumen, tipo de dato, frecuencia y objetivo de la automatización.
Viabilidad por ponderación
Cada proceso se puntúa en varios factores con peso propio —repetitividad, calidad del dato, complejidad, tolerancia al error, impacto— para obtener un score objetivo, no intuitivo.
Decisión e informe
Recomendación por proceso —invertir, pilotar o descartar—, con el score desglosado factor a factor. Si el proceso es viable, la arquitectura y el dimensionamiento se resuelven en la fase siguiente.
Ponderación de factores
Cada proceso se puntúa en varios factores con un peso propio —no es una intuición ni una nota única— y de ahí sale un score de viabilidad objetivo y comparable entre procesos.
ROI y viabilidad económica
Proyección orientativa del proyecto: inversión estimada, ahorro esperado y payback aproximado, una vez confirmada la viabilidad del proceso.
Informe ejecutivo
Conclusiones y recomendación por proceso, listas para presentar al comité directivo o al cliente.
Ponderación propia, alineada con marcos reconocidos de gestión de riesgo de IA.
El scoring de viabilidad sigue un criterio propio —no hay una norma que puntúe procesos para IA—, pero se apoya en marcos de gestión y riesgo de IA reconocidos para que la decisión sea auditable, no una intuición.
En qué se apoya el scoring
El «cómo» de la evaluación de viabilidad.
Normas con las que se alinea
El marco de gestión y confidencialidad.
- Evita las posibles sanciones que pudieran aparecer por incumplimiento normativo.
- Convierte una obligación legal difusa en un plan concreto, con responsables y plazos.
- Protege la reputación de la empresa frente a clientes, socios y auditorías.
Cuatro pasos hasta el cumplimiento
Inventario de sistemas
Registro de cada sistema de IA en uso o desarrollo: departamento, proveedor, responsable, fecha de implantación y descripción del uso.
Clasificación de riesgo
Cuestionario que asigna a cada sistema su categoría según el Reglamento: inaceptable, alto, limitado o mínimo.
Evaluación de conformidad
Análisis de brechas frente a las obligaciones aplicables: gestión de riesgos, documentación, supervisión humana y transparencia.
Roadmap de cumplimiento
Plan de acción por fases: riesgo urgente primero y gestión de riesgos continua (Art. 9).
Registro por sistema
Ficha completa de cada sistema de IA: responsable interno, proveedor, departamento, uso y estado de cumplimiento.
Clasificación por niveles de riesgo
Asigno la categoría del Reglamento a cada sistema —inaceptable, alto, limitado o mínimo— y detallo las obligaciones que le corresponden.
Documentación técnica
Preparo la documentación exigida por el Reglamento para los sistemas de alto riesgo.
Informe y roadmap de cumplimiento
Conclusiones y plan de acción listos para presentar a dirección o a auditoría interna.
El Reglamento marca la obligación; ISO/IEC 42001 aporta el sistema de gestión.
El EU AI Act (Reglamento UE 2024/1689) es normativa legal, no un estándar: la conformidad la determina el propio Reglamento, no una certificación. Preparo la organización con el marco de gestión ISO/IEC 42001, que aporta la estructura y trazabilidad para sostener esa conformidad en el tiempo.
Normativa legal aplicable
Lo que obliga, no es opcional.
Marco de gestión de apoyo
La estructura que sostiene la conformidad.
- Cierra el ciclo que el resto del mercado deja abierto: se prometió un ahorro y nadie vuelve a comprobarlo.
- Detecta a tiempo cuando un proyecto se desvía, en vez de descubrirlo un año después.
- Genera prueba social real y verificable, no una cifra de marketing sin respaldo.
El semáforo de cumplimiento
Metodologías que aplica
El «cómo» de la verificación de resultados.
Resultado: la prueba, no la promesa — un informe que dice si el ahorro comprometido se cumplió, y si no, por qué.
- Es el único de los servicios pensado para durar: no termina cuando se entrega un informe, se mantiene mes a mes.
- Saca a la luz los riesgos y las desviaciones de presupuesto antes de que se conviertan en un problema en el comité.
- Deja un rastro de gobierno defendible: quién decidió qué y cuándo, sin depender de la memoria de nadie.
Los 4 bloques del informe de gobierno
Metodologías que aplica
El «cómo» del gobierno de cartera.
Resultado: un comité de dirección mensual con datos actualizados, no con la sensación de "creo que va bien": qué va según lo previsto, qué se ha desviado, qué riesgo hay que vigilar y quién respondía de cada decisión.
- Evita dejar valor sobre la mesa por usar un método de priorización que parece lógico y no lo es.
- Dice que no, con números, a las iniciativas que no caben o que no se sostienen.
- Deja un rastro documentado de por qué se eligió una cartera y no otra — útil ante cualquier auditoría interna.
La combinación que más valor genera
Metodologías que aplica
El «cómo» de la optimización de cartera.
Resultado: la cartera de iniciativas que más valor genera dentro de tu presupuesto real, con la diferencia frente a "ir por orden de VAN" puesta en euros — para que la decisión se defienda sola en el comité.
Del roadmap aprobado al ahorro verificado: 4 pasos más
El roadmap priorizado del Nivel 3 no es el final del método, es la mitad. Antes de invertir hay que justificar cada iniciativa con cifras y decidir qué entra en el presupuesto; después de aprobarla hay que gobernarla mientras avanza y comprobar, meses después, si el ahorro prometido se cumplió de verdad.
- Convierte "creo que esto merece la pena" en un número que un CFO puede auditar.
- Detecta antes de invertir las iniciativas que no se sostienen — evita gastar en lo que no recupera la inversión.
- Da probabilidad, no solo un escenario: sabes cuánto puede desviarse el resultado, no solo cuál es el mejor caso.
Las 6 métricas por iniciativa
Metodologías que aplica
El «cómo» del cálculo económico.
Resultado: un informe ejecutivo con cifras, no adjetivos — lo que hoy cuesta no actuar, lo que cuesta resolverlo y en cuánto tiempo se recupera, listo para presentar a quien tiene que firmar la inversión.
Diagnóstico Inicial
Foto rápida del estado de control básico de todos los procesos activos. Evalúa cinco criterios fundamentales: documentación, estandarización, automatización, tasa de errores y dependencia de personas clave.
Diagnóstico de Madurez
Evaluación en profundidad de cuatro dimensiones clave con pesos diferenciados: Procesos, Datos, Control y Tecnología. Genera un índice ponderado (WSM) por proceso y un perfil por dimensión.
Análisis de Proceso
Disección completa de cada proceso crítico: mapa SIPOC, flujo BPMN 2.0, análisis de valor VSM, diagnóstico de causas raíz con 5 Whys, AMFE de riesgos y priorización de mejoras con ICE scoring.
- Sabes qué proceso concentra el riesgo antes de invertir tiempo en el equivocado.
- Reduce el tiempo de ciclo y los errores atacando la causa raíz, no el síntoma.
- Un roadmap de mejora priorizado por rentabilidad, no una lista de intuiciones.
Cribado rápido de riesgo operativo
Todos los procesos activos
Se listan de una vez, sin dejar ninguno fuera del cribado inicial.
5 criterios por proceso
Documentación, estandarización, automatización, errores e incidencias y dependencia de ejecutores.
Score por proceso
Media de los 5 criterios. No se promedia entre procesos: cada uno se lee por separado.
Prioridad de riesgo
Qué procesos concentran más riesgo y cuáles bajan primero a análisis detallado.
Índice de madurez por proceso
4 dimensiones
Procesos 35% · Datos 30% · Control 25% · Tecnología 10%. Pesos fijos, iguales para todos los clientes.
Índice ponderado (WSM)
Weighted Scoring Model por proceso, alineado con ISO/IEC 33000. No hay un score global de la organización.
Patrones detectados
El nivel lo fija el proceso más débil, no la media. Las banderas agrupan qué patrón repite cada proceso: dependencia de personas, falta de digitalización, trabajo manual.
Siguiente escalón
Qué proceso bloquea subir de nivel y qué haría falta para desbloquearlo.
De SIPOC a las acciones priorizadas
SIPOC
Alcance del proceso en una página: proveedores, entradas, pasos, salidas y clientes.
Tablero Kanban
Cada acción de mejora avanza por el ciclo PDCA (Plan → Do → Check → Act) hasta quedar implementada.
VSM
Mapa de cada paso real con tiempos de ejecución y espera, para localizar el desperdicio.
5 Whys
De cada desperdicio detectado a su causa raíz, preguntando "¿por qué?" hasta el origen.
AMFE
Modos de fallo priorizados por NPR = Severidad × Ocurrencia × Detección.
ICE
Cada mejora puntuada por impacto, confianza y esfuerzo: qué se hace primero.
Roadmap
Las acciones priorizadas por ICE se agrupan en tres fases de ejecución: Quick Wins, Mejora Estructural y Optimización.
Priorización ICE — ¿Qué mejoramos primero?
Cada oportunidad de mejora se puntúa con la fórmula ICE para decidir el orden de implementación de forma objetiva, no intuitiva.
Impacto
¿Cuánto valor genera esta mejora? Se puntúa de 1 a 5 según ahorro de tiempo, reducción de errores o impacto económico directo.
Confianza
¿Qué seguridad tenemos de que el impacto se va a materializar? Tiene en cuenta datos disponibles, experiencias previas y complejidad organizativa.
Esfuerzo
¿Cuánto coste y tiempo requiere la implementación? A mayor esfuerzo, menor puntuación ICE —el objetivo es maximizar el retorno disponible.
Un método alineado con estándares y metodologías contrastadas.
No reinvento la rueda. Aplico las técnicas de mejora más reconocidas —el «cómo»— y las alineo con estándares ISO que aportan rigor y auditabilidad —el marco—. Dos capas que se complementan dentro del mismo método de trabajo.
Metodologías que integra
El «cómo» operativo del método.
Estándares ISO con los que se alinea
El marco reconocido que da rigor y auditabilidad.
- El criterio se queda dentro de tu equipo, no depende de contratar un consultor externo cada vez que hay que diagnosticar un proceso.
- Bonificable a través de FUNDAE: el coste real para la empresa se reduce frente a formación equivalente no bonificada.
- Se practica sobre el Framework de Trabajo real, no sobre teoría — tu equipo sale operativo desde el primer diagnóstico.
8 módulos independientes
Metodología de aprendizaje
Se aprende haciendo, sobre el método real.