La metodología de consultoría nativa en IA
Primero, mapear el trabajo. Desplegar IA solo donde rinde.
Esta metodología es el modelo operativo de la consultoría nativa en IA, que AIDOLS practica desde 2024.
El marco de cuatro fases de AIDOLS
Del mapa del trabajo a la IA en producción
Cuatro fases, un calendario: el primer resultado medible en 2–3 semanas y la puesta en producción en 90 días.
Mapear
Mapear cómo funciona realmente un flujo de trabajo y recibir un veredicto por escrito sobre lo que necesita cada cuello de botella: software, un cambio de proceso o IA.
Características clave:
- Entrevistas con las personas que ejecutan el flujo de trabajo
- Un mapa del flujo de trabajo en una página
- Un veredicto por escrito para cada cuello de botella
- Primero la solución más barata; IA solo donde rinde
Sprint
Medir la línea base en el cuello de botella que más cuesta y entregar el primer resultado medible en 2–3 semanas, a precio fijo.
Características clave:
- Medición de la línea base
- Revisión de datos e infraestructura
- El primer resultado medible
- Proyección del ROI para el Build
- Una hoja de ruta priorizada
Build
Construir el sistema sobre sus propios datos, ponerlo en producción integrado con sus herramientas actuales y medirlo el día 90 frente al objetivo de eficiencia del 40 % o más. Si el sistema desplegado no genera un ROI superior a su precio en 90 días, se reembolsa el precio íntegro.
Características clave:
- Construido sobre sus propios datos
- Integración con los sistemas existentes
- Supervisión y alertas desde el primer día
- Medición frente a la línea base
- Formación del equipo y documentación
Scale
Un acompañamiento mensual opcional para supervisar y ajustar el sistema desplegado, ampliarlo a los siguientes flujos de trabajo y traspasarlo a su equipo.
Características clave:
- Supervisión del rendimiento
- Ajuste de modelos y flujos de trabajo
- Revisión de nuevos cuellos de botella
- Documentación y traspaso
- Reembolso proporcional
Por qué AIDOLS trabaja de otra forma
Gran parte de lo que se vende como un problema de IA es un problema de software o de procesos. Así se diferencia la metodología de AIDOLS de la consultoría de IA por horas. Más información sobre nuestro enfoque nativo en IA y sobre cómo trabajamos.
Rapidez y eficiencia
Capacidad de aprendizaje
Garantía de ROI
Primero, el diagnóstico
Consultoría tradicional frente a la metodología AIDOLS
Limitaciones de la consultoría tradicional:
- Recomienda IA antes de comprobar si un software o un cambio de proceso resolvería el cuello de botella
- Implementaciones estáticas que nunca mejoran tras el despliegue
- Plazos abiertos facturados por horas
- Dependencia continua de los consultores para el mantenimiento y los cambios
- Métricas de éxito vagas, sin responsabilidad medible
Ventajas de la metodología AIDOLS:
- Un veredicto por escrito para cada cuello de botella: software, un cambio de proceso o IA
- Primer resultado medible en 2–3 semanas; puesta en producción en 90 días
- Sistemas que su equipo posee y opera, traspasados con documentación
- Un precio fijo y una garantía de ROI por escrito
- Avances medidos frente al punto de partida fijado antes de construir
Métricas de éxito medidas
Un calendario y una garantía por escrito para cada proyecto Build.
La garantía de ROI
En un Build, si el sistema desplegado no genera un ROI superior a su precio en 90 días, se reembolsa el precio íntegro. Este compromiso refleja nuestros valores y nuestra base nativa en IA que nos distinguen de las consultoras tradicionales.
Mejoras de eficiencia y reducciones de costes medibles
Avances medidos frente al punto de partida fijado antes de construir
Por escrito en el contrato antes de empezar
Aplicaciones por sector
La metodología de AIDOLS se adapta a las exigencias de cada sector, pero el núcleo es el mismo: mapear el trabajo, emitir un veredicto por escrito y construir solo lo que rinde. Nuestra experiencia en consultoría abarca la normativa y los flujos de trabajo de cada sector.
Software y SaaS
Mapeamos cómo pasan el soporte, el onboarding y los lanzamientos entre equipos y automatizamos los pasos que los frenan.
Servicios financieros
Mapeamos los flujos de revisión y conciliación y construimos IA solo donde encaja con sus requisitos de cumplimiento.
Salud
Mapeamos la admisión, la programación y la documentación, y construimos sistemas que respetan sus obligaciones de privacidad.
Manufactura
Mapeamos los flujos de planificación, calidad y mantenimiento, y desplegamos IA donde las paradas cuestan más.
90 días hasta producción
El primer resultado medible llega en 2–3 semanas; la puesta en producción y el objetivo de eficiencia del 40 % o más, en 90 días.
Semanas 1–3
Sprint: mapeo y primer resultado
Mapeo del flujo de trabajo, medición de la línea base, veredictos por escrito
Semanas 4–8
Build sobre sus propios datos
El sistema se construye frente a la línea base y se integra con sus herramientas
Semanas 9–12
Puesta en producción
Despliegue en producción, supervisión y medición
Mes 4 en adelante
Scale (opcional)
Supervisión, ajustes y siguientes flujos de trabajo
Preguntas frecuentes sobre la metodología
Preguntas habituales sobre la metodología de AIDOLS y su implementación
¿Cuáles son las fases de una implementación de IA?
Una implementación de IA va de entender el trabajo a operar un sistema en producción. La metodología de AIDOLS tiene cuatro fases: Mapear (un mapa gratuito de un flujo de trabajo o la AI Operations Audit), Sprint (2–3 semanas, el primer resultado medible), Build (puesta en producción antes del día 90) y Scale (un acompañamiento mensual opcional tras la puesta en marcha). No hay un piloto aparte: el Build llega a producción.
¿Cuánto tarda una implementación de IA en una empresa?
Según la estimación de AIDOLS, una implementación de IA empresarial con las consultoras tradicionales suele llevar de 9 a 18 meses. AIDOLS entrega el primer resultado medible en 2–3 semanas y, después, la puesta en producción y un objetivo de eficiencia del 40 % o más en 90 días. Un ROI completo del 100 % (rendimiento de 2×) suele llevar 6–12 meses.
¿Qué porcentaje de proyectos de IA fracasa?
Según algunas estimaciones, más del 80 % de los proyectos de IA fracasa, el doble que los proyectos de TI sin IA (RAND Corporation, 2024, RR‑A2680‑1). Las causas habituales son objetivos poco claros, datos de mala calidad, falta de apoyo de la dirección y una gestión del cambio insuficiente. La metodología de AIDOLS aborda cada una antes de empezar a construir, y el precio tiene garantía: en un Build, si el sistema desplegado no genera un ROI superior a su precio en 90 días, se reembolsa el precio íntegro; Scale se reembolsa de forma proporcional y el Sprint queda excluido.
¿Cómo se mide el éxito de una implementación de IA?
El éxito se mide con indicadores de negocio concretos: mejoras de eficiencia, reducción de costes, impacto en los ingresos y tiempo ahorrado. Evite las métricas de vanidad, como la precisión del modelo por sí sola. AIDOLS fija puntos de partida medibles durante la evaluación y sigue los avances frente a los objetivos acordados al inicio: un objetivo de eficiencia del 40 % o más en 90 días, tras un primer resultado medible en 2–3 semanas.
¿Qué preparación de datos requiere una implementación de IA?
Una implementación de IA exitosa requiere datos limpios, estructurados y accesibles. Los pasos clave son la auditoría de datos, la evaluación de su calidad, el desarrollo de pipelines y la gobernanza. Durante el Sprint de AIDOLS evaluamos su infraestructura de datos y creamos una hoja de ruta de preparación para que el Build avance sin retrasos.
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Empiece por el cuello de botella que más le cuesta. Lo mapeamos, emitimos un veredicto por escrito y construimos solo lo que rinde.
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