Workflows con AI y soporte a decisiones
Implementamos AI donde realmente puede ahorrar tiempo, mejorar consistencia o apoyar mejores decisiones en la operativa del dia a dia, no donde solo queda bonito decir que la usas.
Donde la AI es realmente util
La AI es mas valiosa cuando los equipos trabajan con alto volumen de documentos, mensajes, solicitudes, candidatos o decisiones con patrones repetibles. Nos enfocamos en esos casos, no en proyectos vagos de "transformacion con AI".
- Extraccion de informacion desde CVs, documentos o formularios
- Workflows de matching, scoring y clasificacion
- Generacion de guias de entrevista o revision a partir de inputs estructurados
- Workflows de conocimiento con LLMs y retrieval
- Capas de AI dentro de automatizaciones operativas
Un ejemplo practico
En una empresa de IT staffing, la AI puede extraer informacion de los CVs, convertirla en JSON estructurado, reformatearla al standard interno, compararla con la job description, generar un score de match y producir un guion de entrevista para recruiters. Ese es un uso real con valor inmediato.
- Menos tiempo perdido en formateo y revision manual
- Presentacion de candidatos mas consistente hacia el cliente
- Mejor soporte de pre-screening antes de la entrevista
Como trabajamos
Evaluamos si la AI es realmente la capa correcta, donde estan los puntos de decision, que debe seguir siendo humano y que conviene estandarizar. El objetivo no es sustituir juicio, sino mejorar throughput y calidad.
Problemas operativos que resolvemos
- Reclutadores u operaciones pierden horas leyendo CVs, documentos o formularios a mano solo para sacar datos basicos.
- La decision de que candidato, lead o solicitud priorizar se toma de forma distinta segun quien la revise.
- La informacion importante queda enterrada en documentos largos o hilos de email que nadie tiene tiempo de leer entero.
- La misma decision se toma de forma ligeramente distinta cada vez porque no hay un scoring estandarizado.
- Los equipos o evitan la AI por precaucion, o meten un chatbot que nunca llega a tocar un workflow real.
- Revisar grandes volumenes de casos parecidos -candidaturas, contratos, tickets- se convierte en el cuello de botella que frena todo lo demas.
Resultados esperados
Tiempos de respuesta mas rapidos en trabajo intensivo en documentos y solicitudes.
Scoring y priorizacion mas consistente entre distintos revisores.
Menos tiempo leyendo y releyendo el mismo tipo de documento.
Razonamiento mas claro y defendible detras de las decisiones asistidas por AI.
AI aplicada solo donde aporta throughput real, no como capa generica sobre todo.
Ejemplos por area
Ventas
- Mensajes de leads entrantes clasificados y resumidos antes de que un comercial los abra.
- Respuestas a propuestas o RFPs redactadas desde un brief estructurado y revisadas despues por un comercial.
- Notas de deals y resumenes de llamadas extraidos automaticamente al CRM.
Operaciones
- Solicitudes o tickets entrantes clasificados automaticamente por tipo y urgencia.
- Documentos largos -contratos, SOPs, politicas- resumidos en un brief de trabajo.
- Tareas de revision repetitivas pre-filtradas, con los casos limite marcados para una persona.
Seleccion de personal
- CVs parseados y convertidos en perfiles de candidato estructurados y comparables.
- Candidatos puntuados frente a una job description con una justificacion explicable.
- Guiones de entrevista generados automaticamente a partir de la comparacion candidato-puesto.
Finanzas
- Facturas y recibos leidos y categorizados antes de llegar al sistema contable.
- Condiciones contractuales extraidas y marcadas cuando se salen de lo estandar.
- Anomalias en gastos o transacciones puestas encima de la mesa en vez de perdidas en un informe.
Direccion
- Un modelo de scoring estandarizado aplicado igual por cualquier revisor, no solo por el mas experimentado.
- Resumenes semanales de pendientes generados automaticamente en vez de perseguidos a mano.
- Visibilidad clara de donde decidio la AI y donde decidio una persona.
Como funciona
- 1
Disparador
Un documento, mensaje, candidatura o solicitud entra en el flujo: se sube, llega por email, o se envia por un formulario.
- 2
Validacion
La entrada se revisa antes de llegar a la capa de AI: formato correcto, campos obligatorios presentes, sin datos corruptos o incompletos.
- 3
Capa de AI
El modelo extrae, clasifica, puntua o resume el contenido segun reglas y criterios definidos junto a vosotros, no un prompt generico adivinando vuestro negocio.
- 4
Aprobacion humana
Cualquier salida de la AI que lleve a una decision real -contratacion, precio, condiciones contractuales- pasa por una persona antes de darse por definitiva.
- 5
Actualizacion del sistema
Una vez aprobado, el resultado estructurado se escribe en vuestro CRM, ATS, hoja de calculo o sistema de tickets, encajando en como ya trabajais.
- 6
Registro
Cada decision de la AI queda registrada junto con su entrada y razonamiento, para poder auditarla, cuestionarla o mejorarla con el tiempo.
Tecnologia
Metodologia de entrega
01
Descubrimiento
Entendemos el proceso actual, donde esta la friccion real y que sistemas estan implicados.
02
Priorizacion
Ordenamos las oportunidades por impacto y esfuerzo, y acordamos por donde empezar.
03
Diseno
Definimos el flujo, las reglas de negocio y los puntos donde debe intervenir una persona.
04
Prototipo
Construimos una primera version funcional para validar el enfoque antes de invertir en el resto.
05
Integracion
Conectamos el prototipo con vuestros sistemas reales: CRM, hojas de calculo, APIs, correo.
06
UAT
El equipo prueba el flujo con casos reales antes de que toque produccion.
07
Despliegue
Publicamos el flujo en produccion, con acceso y permisos ya ajustados.
08
Monitorizacion
Revisamos que funcione como se espera y ajustamos segun el uso real.
Seguridad y control
- Los documentos y datos enviados a un modelo de AI se limitan a lo estrictamente necesario para esa tarea, no una exportacion masiva de vuestros sistemas.
- La informacion personal identificable se minimiza o se anonimiza antes de llegar al modelo siempre que la tarea lo permite.
- Las decisiones asistidas por AI con consecuencia real -contratacion, precio, condiciones legales- pasan siempre por un paso de aprobacion humana. El modelo informa, no decide solo.
- Cada entrada, salida y razonamiento de la AI queda registrado, para que una decision concreta se pueda revisar o cuestionar despues.
- El acceso a la capa de AI y a sus resultados esta limitado por rol, no todo el equipo ve todos los resultados.
- Usamos proveedores de modelos serios y de nivel empresarial, evitando pasar datos sensibles por herramientas de consumo no pensadas para uso empresarial.
- [CONFIRMAR: terminos concretos de tratamiento de datos / acuerdo de subencargado con el proveedor de AI elegido -depende de que proveedor se use en cada proyecto y debe confirmarse por contrato, no asumirse aqui de forma generica.]
Caso de estudio
Proximamente
Estamos documentando un caso real de este servicio. Mientras tanto, cuentanos tu situacion en una llamada y te compartimos ejemplos comparables.
Modelo de colaboracion
Discovery Sprint
Un compromiso corto y de precio fijo para mapear el proceso actual, identificar las mejores oportunidades de consultoria de AI y automatizacion y definir el alcance de una primera implementacion.
Implementacion de alcance fijo
Un conjunto definido de flujos construidos, probados y desplegados contra un alcance y precio cerrados.
Retainer
Horas reservadas cada mes para mantenimiento, mejoras pequenas y nuevas solicitudes segun van surgiendo.
Programa continuo de automatizacion
Una colaboracion continua que sigue identificando y automatizando nuevas oportunidades a medida que el negocio cambia, no solo una construccion puntual.
Preguntas frecuentes
Esto es lo mismo que usar ChatGPT? +
No. Integramos la AI en vuestro workflow real, con entradas y salidas estructuradas, criterios definidos y un paso de aprobacion humana, no una ventana de chat abierta.
Que pasa si la AI se equivoca en algo? +
Cualquier salida con consecuencia real pasa por una persona antes de darse por definitiva, y cada ejecucion queda registrada para poder rastrear y corregir errores.
Esto puede funcionar con nuestros sistemas actuales? +
Si -la capa de AI lee y escribe en vuestro CRM, ATS o hojas de calculo actuales. No hace falta sustituirlos.
Como se tratan los datos sensibles o confidenciales? +
Ver Seguridad y control arriba: minimizamos lo que llega al modelo, registramos cada decision y mantenemos a una persona en el bucle para todo lo relevante.
Necesitamos nuestro propio equipo de data science? +
No -disenamos, construimos y entregamos el workflow documentado, para que no necesiteis expertise interno en AI para el dia a dia.
Cuanto se tarda en ver algo funcionando? +
Una prueba de concepto enfocada en un tipo de documento o decision suele tardar 2-4 semanas; los despliegues mas amplios se hacen por fases desde ahi.
Y si no estamos seguros de que la AI sea lo adecuado? +
Para eso sirve exactamente el discovery -somos directos cuando un proceso necesita rediseno antes que AI.
Necesitas avanzar mas rapido sin meter mas caos?
Podemos revisar tu proceso actual, identificar el cuello de botella y definir el siguiente paso practico.