Mapa de procesos
Usuarios, tareas, información, herramientas, demoras, errores y decisiones que hoy sostienen el resultado.
Consultoría · IA aplicada
Consultoría de IA que llega a una decisión concreta
Evaluamos dónde la IA puede mejorar un proceso y, cuando tiene sentido, diseñamos e implementamos la solución hasta producción.
Antes de elegir una herramienta
Separar oportunidades reales de ideas atractivas
La consultoría convierte una intención amplia —“queremos usar IA”— en decisiones sobre tareas, datos, riesgos y resultados. También identifica casos donde una automatización convencional es suficiente.
- Hay muchas ideas de IA, pero no un criterio común para priorizarlas.
- Un equipo hace trabajo repetitivo con información dispersa y no sabe qué parte automatizar.
- Ya existe un piloto, pero no están claros sus límites, calidad o camino a producción.
- La empresa necesita evaluar datos, seguridad, permisos e integración antes de comprometer una inversión.
- Producto o tecnología necesita un alcance ejecutable para trabajar con dirección y áreas operativas.
Trabajo concreto
De un mapa de oportunidades a un plan implementable
El alcance de la consultoría se adapta al punto de partida. Puede resolver una decisión puntual o preparar y construir el primer caso de uso.
Priorización de casos
Comparación por impacto, viabilidad, calidad de datos, frecuencia, costo de error y capacidad de adopción.
Evaluación técnica
Fuentes de datos, permisos, integraciones, modelos, arquitectura y restricciones necesarias para operar.
Diseño de evaluación
Casos representativos, criterios de aceptación y límites que permiten decidir si el resultado es suficientemente bueno.
Plan de implementación
Primer alcance, dependencias, responsables, riesgos y una secuencia para aprender antes de ampliar la inversión.
Construcción
Si el caso tiene sentido, podemos implementar el piloto, integrarlo y acompañarlo hasta producción.
De la decisión al producto
La recomendación se prueba construyendo lo necesario
Acelera combina criterio de producto, desarrollo e IA aplicada. Eso permite diseñar una recomendación teniendo en cuenta cómo se va a integrar, operar y mantener.
Experiencia con IA
Lain
Espacio de trabajo con IA que reúne conversación, creación de interfaces, memoria por proyecto, estudio guiado y herramientas para construir sin perder contexto.
Gobierno y adopción
Harness
Una plataforma interna para convertir políticas sobre agentes de desarrollo en configuraciones que cada integrante puede sincronizar y usar.
Producción primero
Método Acelera
Entender, diseñar, construir y llevar a producción son parte de un mismo proceso. La recomendación contempla desde el inicio quién va a usar y sostener la solución.
Forma de trabajo
Una secuencia para decidir con evidencia
No todas las consultorías necesitan terminar en un desarrollo. El objetivo es llegar a una decisión clara y dejar preparado el siguiente paso correcto.
Entender
Relevamos el resultado buscado, el proceso actual, los usuarios y las restricciones de negocio.
Priorizar
Comparamos oportunidades por valor, viabilidad, riesgo y capacidad real de adopción.
Probar
Cuando hace falta evidencia técnica, construimos una prueba acotada y la evaluamos con casos reales.
Decidir
Entregamos una recomendación, el alcance siguiente y las condiciones para avanzar o detenerse.
Cierre sin ambigüedad
Qué queda al terminar
La empresa debe poder explicar qué decidió, con qué evidencia y qué necesita para ejecutar el próximo paso.
- Problema, usuarios y resultado esperado definidos.
- Casos de uso priorizados y descartes justificados.
- Riesgos, datos, integraciones y criterios de evaluación.
- Recomendación y plan de implementación accionable.
Preguntas frecuentes
Qué esperar de una consultoría de IA aplicada
¿Acelera sólo asesora o también implementa?
Podemos hacer ambas cosas. La consultoría define qué conviene hacer y por qué; cuando el caso es viable, el mismo equipo puede diseñar, desarrollar, integrar y desplegar la solución.
¿La empresa necesita un equipo de datos o IA?
No necesariamente. Sí hace falta acceso a las personas que conocen el proceso y a las fuentes de información relevantes. También identificamos qué capacidades internas o externas serán necesarias para operar la solución.
¿Cómo eligen el primer caso de uso?
Buscamos una tarea frecuente, con resultado verificable, datos accesibles y un costo de error manejable. Priorizamos aprender con un alcance útil antes de intentar una transformación amplia.
¿Pueden trabajar con el equipo interno de producto o tecnología?
Sí. Podemos aportar relevamiento, definición de alcance, diseño, arquitectura, implementación o revisión según lo que el equipo ya cubre. Documentamos decisiones y evitamos crear una dependencia innecesaria.
Traé el proceso. La tecnología se decide después.
Podemos revisar una oportunidad puntual o ayudar a ordenar varias ideas antes de invertir en una implementación.