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¿Qué es la consultoría de IA y qué debe producir?
La consultoría de IA ayuda a una empresa a responder tres preguntas: dónde la IA ahorrará tiempo o generará ingresos de verdad, qué enfoque técnico encaja con cada caso y cuánto costará construirlo y operarlo. Una buena consultoría de inteligencia artificial termina con decisiones y un plan que su equipo puede ejecutar el mes siguiente, no con un modelo de madurez ni con diapositivas sobre transformación.
Lytvynov Production aborda la consultoría de IA como ingenieros, no como estrategas. Quienes realizan el diagnóstico son quienes construyen productos con LLM, pipelines RAG, agentes de IA y modelos ajustados para clientes y para nuestros propios productos. Eso cambia el resultado: en lugar de "considere usar IA generativa en atención al cliente", recibe "un asistente basado en recuperación sobre estas tres fuentes de documentos, esta gama de modelo, este conjunto de evaluación, aproximadamente este coste por cada mil conversaciones, y aquí tiene un prototipo que responde a 50 de sus tickets reales".
¿Qué incluye nuestro diagnóstico de madurez en IA?
El diagnóstico de madurez en IA es un proyecto de alcance fijo de dos a cuatro semanas. La duración depende de cuántos equipos y casos de uso entren en el alcance. La tabla muestra los pasos estándar y lo que produce cada uno.
| Paso | Qué hacemos | Qué recibe |
|---|---|---|
| 1. Arranque y entrevistas | Sesiones de 45 minutos con los responsables de 3 a 8 procesos o áreas de producto | Una lista amplia de casos de uso candidatos, en lenguaje claro |
| 2. Revisión de datos y sistemas | Dónde están los datos relevantes, su formato, calidad, permisos de acceso y datos personales | Una nota de disponibilidad de datos por caso de uso, bloqueos incluidos |
| 3. Puntuación de casos de uso | Cada caso puntuado por valor, viabilidad, riesgo y coste de operación | Una lista corta priorizada con el razonamiento por escrito |
| 4. Opciones de arquitectura | Prompts, recuperación (RAG), fine-tuning, agentes con herramientas o un producto existente | Un enfoque recomendado y una preselección de modelos para los mejores casos |
| 5. Prototipo del caso más arriesgado | Un pequeño prototipo funcional ejecutado con sus datos reales | Precisión medida en un conjunto de prueba, salidas de ejemplo, coste por solicitud |
| 6. Hoja de ruta y presupuesto | Fases, dependencias, composición del equipo y presupuestos estimados | Un documento de hoja de ruta y un presupuesto cerrado para la fase uno si quiere que la construyamos |
El paso del prototipo es el que se saltan la mayoría de los servicios de consultoría estratégica de IA. También es el que más a menudo cambia el plan, porque los datos reales revelan problemas que ninguna entrevista muestra: PDF escaneados, campos que faltan, nombres incoherentes o respuestas que dependen de un sistema que nadie mencionó.
¿Cómo decidimos qué casos de uso de IA merece la pena construir?
Un caso de uso merece la pena cuando ahorra un tiempo significativo o genera ingresos, los datos necesarios están disponibles, los errores son baratos o se pueden detectar, y el coste de operación por tarea queda muy por debajo del valor de la tarea. Puntuamos a cada candidato en esas cuatro dimensiones, no según lo impresionante que sería la demo.
Patrones que suelen puntuar bien: redactar documentos a partir de datos estructurados, clasificar y enrutar solicitudes entrantes, extraer campos de facturas o contratos, responder preguntas sobre documentación interna y resumir conversaciones largas para quien decide. Patrones que suelen puntuar mal en la primera revisión: decisiones totalmente autónomas con consecuencias legales o financieras, casos de uso cuyos datos aún no existen y funciones cuyo resultado los usuarios volverían a hacer a mano por falta de confianza. Para agentes que llevan un proceso, nuestra guía sobre el coste de desarrollar un agente de IA explica qué mueve el presupuesto.
Consultoría de IA generativa: modelo, datos y construir o comprar
La consultoría de IA generativa gira sobre todo en torno a cuatro decisiones caras de revertir más tarde: qué familia de modelos, cómo accede el modelo a su conocimiento, dónde se procesan los datos y si construir o comprar. Tomamos estas decisiones con mediciones sobre sus datos, no con benchmarks de los proveedores.
- Elección del modelo. Normalmente probamos en paralelo modelos de OpenAI y de Anthropic Claude, más un modelo abierto de la familia Qwen o Llama cuando los datos deben quedarse en sus propios servidores. La prueba compara precisión en sus ejemplos, latencia y coste por solicitud.
- Acceso al conocimiento. La recuperación (RAG) es la opción por defecto para responder a partir de documentos de la empresa. El fine-tuning compensa cuando se necesita un estilo o una personalidad constantes, como hicimos con adaptadores LoRA en el proyecto AI Grief Companion, combinados con recuperación para los hechos.
- Tratamiento de datos. Identificamos qué campos personales o confidenciales llegarían a una API de terceros y proponemos enmascaramiento, endpoints regionales o alojamiento propio cuando hace falta.
- Construir o comprar. Si un producto maduro ya resuelve el caso de uso, como la IA integrada en el help desk que ya paga, se lo decimos. El desarrollo a medida tiene sentido cuando el proceso es propio de su empresa o la IA forma parte de su producto.
¿En qué se diferencia la consultoría de IA de ingenieros de la consultoría estratégica?
La consultoría de IA dirigida por ingenieros es más acotada y más concreta que la consultoría estratégica clásica. No cubre diseño organizativo, programas de gestión del cambio ni dimensionamiento de mercado. Cubre qué se puede construir con los modelos actuales, con qué fiabilidad, a qué coste y en qué orden. Para la mayoría de las empresas de 10 a 200 personas, esa es la parte que faltaba.
| Consultoría estratégica | Consultoría dirigida por ingenieros (nuestro enfoque) | |
|---|---|---|
| Resultado típico | Visión, nivel de madurez, mapa de oportunidades | Casos de uso priorizados, arquitectura, resultados del prototipo, hoja de ruta con costes |
| Evidencia | Benchmarks del sector y casos de estudio | Sus datos, medidos en un conjunto de prueba |
| Estimación del coste de operación | Rara vez incluida | Por solicitud y por mes, para cada caso preseleccionado |
| Quién ejecuta después | A menudo un socio de implementación distinto | Nosotros, su equipo u otro proveedor, con los mismos documentos |
| Duración típica | Varios meses | De dos a cuatro semanas |
El vínculo con la ejecución importa. Construimos productos de IA nosotros mismos, desde AI Resume Master, nuestro creador de currículums basado en LLM que alcanzó 50.000 usuarios activos mensuales, hasta proyectos de I+D como un prototipo de enjambre de drones autónomo que convierte datos de satélite en tareas que una flota asume por sí sola. También usamos agentes de programación con IA en nuestro propio proceso de ingeniería y construimos servidores MCP para nuestras herramientas internas. Las recomendaciones salen de esa práctica.
¿Cuánto cuesta la consultoría de IA y cuánto dura?
Un proyecto de consultoría de IA enfocado suele durar de dos a cuatro semanas: validar un único caso de uso con prototipo cabe en una o dos semanas, mientras que un diagnóstico de varios equipos con prototipo del mejor caso lleva de dos a cuatro. El esfuerzo depende del número de casos de uso, de equipos que entrevistar y de si se incluye un prototipo.
Damos un precio cerrado para el diagnóstico tras una breve llamada de alcance. Si después construye con nosotros, los documentos del diagnóstico se convierten en la fase de alcance del desarrollo, sin repetir trabajo. Las funciones de IA para un producto existente parten de 10.000 USD con nosotros; nuestra guía sobre cómo integrar ChatGPT o Claude en su producto explica las decisiones que determinan el coste.
Cuándo no necesita un consultor de IA
No necesita un consultor de IA cuando el caso de uso ya está claro y es pequeño. Si sabe que quiere un chatbot en su centro de ayuda o una función con LLM en un producto existente, empiece con una llamada de alcance para ese desarrollo: consulte integración de IA o, para empezar con precio cerrado, el AI Sprint. Tampoco lo necesita para "empezar con la IA" en general: unas licencias de un asistente generalista para su equipo cuestan poco y muestran dónde están las necesidades reales. Un diagnóstico se justifica cuando compiten varias ideas, hay datos sensibles o una decisión de presupuesto necesita cifras detrás.
Cómo llevamos los proyectos de consultoría de IA
Empezamos con una llamada de 30 minutos para entender su negocio, sus datos y las ideas que ya están sobre la mesa. Si un diagnóstico tiene sentido, enviamos una propuesta de alcance fijo con los equipos que entrevistar, los casos de uso incluidos y el prototipo previsto. En dos a cuatro semanas recibe un informe escrito, el código del prototipo y una hoja de ruta, con un ingeniero sénior como único interlocutor. Nuestro equipo está en Ucrania, suma más de 15 años de experiencia y tiene una valoración de 5.0 en Upwork con un 100 % de Job Success. Reserve una llamada de consultoría de IA.
