Preguntas Frecuentes

En la gran mayoría de los casos (≈95%), no es el primer paso recomendado. Antes de plantear agentes —sistemas autónomos que actúan con objetivos propios— conviene seguir una secuencia que reduzca riesgos y maximice retorno.

1. Primero, metodología ESOAR (ordenar la casa): Eliminate (eliminar tareas sin valor) → Standardize (estandarizar) → Optimize (optimizar) → Automate (automatizar) → Robotize (robotizar lo muy repetitivo y basado en reglas). Atacamos la causa de la ineficiencia antes de meter tecnología compleja.
2. Después, Asistentes de IA (con supervisión humana): con el proceso limpio, los asistentes ayudan a los usuarios y dependen de aprobación humana; son la antesala natural a mayores niveles de autonomía.
3. Por último, Agentes de IA (autónomos y con más riesgo): planifican y actúan con herramientas y datos; aportan potencia, pero también complejidad operativa y requisitos de gobierno/observabilidad. Analistas prevén que >40% de proyectos de IA agentiva podrían ser cancelados si se salta el paso previo de estrategia y control.

Conclusión práctica: Primero ESOAR, luego asistentes, y solo entonces valorar agentes donde exista caso de negocio, datos fiables y governance. Saltarse estos escalones es hoy la causa más común de frustración y retorno pobre.

Porque sin estrategia, la probabilidad de fracaso es alta. Estudios señalan que ~70% de las transformaciones no alcanzan sus objetivos por falta de foco, métricas y governance. Nuestra consultoría te coloca en el 30% que sí captura valor: priorizamos por impacto económico, definimos KPIs y establecemos gobierno desde el día uno.

Automatizar “por piezas” sin hoja de ruta ni caso de negocio. En RPA, firmas como EY reportaron 30–50% de fracasos en los primeros intentos cuando falta método y selección adecuada de casos. Nosotros partimos de análisis end‑to‑end y casos de negocio por proceso para evitarlo.

Antes de construir, cuantificamos inversión, ahorro/ingreso incremental, payback y riesgos por iniciativa. Durante la ejecución, medimos KPIs de negocio (margen, capacidad, errores) y operativos (tiempos, disponibilidad). Una gestión del cambio excelente multiplica por 7× las probabilidades de cumplir objetivos.

Integramos tu software (ERP/CRM, Google Workspace, APIs) priorizando ROI. Combinamos orquestación y código a medida solo cuando aporta valor. Garantizamos soluciones escalables sin deuda técnica ni fragmentación de datos.

Aplicamos minimización de datos, anonimización/pseudonimización cuando procede, y acceso con mínimo privilegio. Nos regimos por los principios del RGPD (licitud, transparencia, limitación de finalidad, minimización, exactitud y seguridad) y por guías oficiales para IA y protección de datos.

Cancelaciones por valor poco claro, costes crecientes y controles de riesgo insuficientes. Gartner prevé que >40% de proyectos de IA agentiva serán cancelados antes de 2027 si no se gestionan estos puntos. Nuestra propuesta: caso de negocio sólido, datos de calidad y governance técnico/funcional desde el inicio.

Tres líneas: Consultoría estratégica (diagnóstico y roadmap con business case), Desarrollo a medida (entregas por fases con métricas de negocio) y Mantenimiento (SLA, observabilidad y mejora continua). Presupuestos vinculados a alcance y retorno esperado; evitamos sobredimensionar: construimos lo que mueve tu cuenta de resultados y descartamos lo que no aporta.

Operamos el día 2: monitorizamos flujos críticos, resolvemos incidencias de raíz, optimizamos costes y priorizamos evolutivos por impacto. Esto reduce el riesgo de decadencia post‑implantación que sufren muchas transformaciones mal gobernadas. La evidencia de fracaso sin governance es consistente en el sector.