Cuatro fases.
Cero humo.

Metodología de implantación de IA en 4 fases

Trabajamos con un método auditable, predecible y centrado en producción. Sin "fases de descubrimiento" eternas. Cada semana hay entregable. Cada decisión está justificada con datos.

04 fases
4–12 semanas a producción
Entregables semanales
[ Principios ]
/ 01

Producción primero

Empezamos por el end-state: qué tiene que pasar en tu sistema cuando un usuario real interactúe. Hacia atrás se diseña.

/ 02

ROI medido

Cada caso de uso entra con una hipótesis cuantificada. Si no podemos medir el impacto, no lo construimos.

/ 03

Transparencia radical

Repositorio compartido, decisiones logueadas, dailys grabados, métricas en vivo. Cero caja negra.

/ 04

Tu equipo, no nuestro

Co-construimos para que tu equipo opere, mantenga e itere sin nosotros. Te formamos en cada release.

[ Las 4 fases ]

De idea a producción
en cuatro movimientos.

No vendemos workshops eternos ni demos enlatadas. Cada fase tiene duración acotada, entregables concretos y criterios de salida para pasar a la siguiente.

Semana 01 — 02 01

Discovery & prioridad

Mapeamos tus procesos, identificamos casos de uso candidatos y los priorizamos por impacto vs. esfuerzo. Salimos con un roadmap accionable, no con un PowerPoint.

Entregables

  • Mapa de procesos actuales con cuellos de botella
  • Lista priorizada de 5–10 casos de uso con ROI estimado
  • Auditoría de datos disponibles y gaps a cubrir
  • Plan de despliegue para los 2 casos top
2 sem/ duración
Semana 03 — 04 02

Prototipo funcional

Construimos una versión funcional del caso de uso prioritario sobre tus datos reales. No mockups — código que funciona, integrado con tus sistemas en sandbox.

Entregables

  • Prototipo end-to-end conectado a fuentes reales
  • Métricas baseline vs. proyección post-IA
  • Documentación técnica e infraestructura propuesta
  • Decisión go/no-go con datos cuantitativos
2 sem/ duración
Semana 05 — 08 03

Piloto en producción

Despliegue controlado al 10–20% del tráfico real, con monitoreo continuo, feature-flags y kill-switch. Ajustamos con feedback de usuarios reales, no de salas de reunión.

Entregables

  • Despliegue blue-green con kill-switch operativo
  • Dashboard de KPIs en tiempo real
  • Plan de rollback documentado y testado
  • Iteración semanal con tu equipo + criterios de scaling
4 sem/ duración
Semana 09 — ∞ 04

Escala & handover

Rollout al 100%, formación a tu equipo, runbook operativo y plan de iteración mensual. Quedamos como partner técnico, no como dependencia.

Entregables

  • Despliegue 100%, SLA y monitorización 24/7
  • Runbook operativo + documentación handover
  • Formación técnica a tu equipo (4 sesiones)
  • Roadmap de mejora continua a 6 meses
/ continuo
[ El equipo ]

Cuatro roles. Un objetivo.

Cada proyecto tiene asignado un equipo dedicado de cuatro perfiles. Sin "managers de manager", sin recursos itinerantes. Quien empieza, termina.

Lead estratégico

Owner del proyecto. Mide el ROI, alinea con stakeholders y bloquea cualquier scope creep que no aporte valor cuantificable.

/ Foco · negocio

ML/AI engineer

Diseña los modelos, prompts, RAG pipelines y evaluadores. Decide qué modelo, qué arquitectura y qué guardrails se aplican.

/ Foco · modelos

Data engineer

Construye los pipelines, integra con tus sistemas y se ocupa de calidad, gobernanza y monitoreo de datos en producción.

/ Foco · pipelines

Producto / UX

Asegura que la solución se usa. Diseña la interacción, las pantallas, los flujos de fallback y la formación al usuario final.

/ Foco · usuario
[ Cómo trabajamos ]

Tres decisiones que hacen la diferencia.

/ 01 · Cadencia

Sprints semanales

Demo cada viernes con métricas en vivo. Si algo no funciona, lo sabemos en 7 días, no en 7 meses. Tu equipo tiene visibilidad continua.

/ 02 · Decisiones

RFC + datos

Toda decisión técnica relevante va a un RFC corto con alternativas, trade-offs y métricas. Versionado, auditable y revisable.

/ 03 · Comunicación

Slack + Notion compartido

Espacio de trabajo conjunto, no emails fantasma. Tu equipo lee y escribe en el mismo sitio donde se construye el producto.

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