Checklist de preparación

¿Tu empresa está lista para Artificial Intelligence?

Antes de invertir en modelos predictivos o automatización inteligente, conviene saber dónde estás parado. Hemos condensado seis años de auditorías en esta lista de verificación. Cada punto refleja un requisito real que hemos visto bloquear proyectos de IA cuando se ignora.

1. Datos estructurados y accesibles

¿Puedes extraer los datos de tu CRM, ERP o base de operaciones en menos de 48 horas sin depender de un solo técnico? Si la respuesta es no, el primer paso es un plan de gobernanza de datos, no un algoritmo.

Requisito crítico

2. Objetivo de negocio medible

La IA funciona cuando apunta a un resultado concreto: reducir devoluciones un 15%, acortar el ciclo de presupuestos de 5 días a 1, o detectar fraude antes de que supere los 2.000 €. Proyectos sin una métrica clara terminan en demos que nadie usa.

Requisito crítico

3. Responsable interno del proyecto

Alguien de tu equipo tiene que tomar decisiones rápidas sobre prioridades y validar resultados intermedios. Sin esa persona, cada iteración se alarga semanas esperando aprobaciones.

4. Presupuesto para iteración, no solo para lanzamiento

Un modelo de IA no se entrega y se olvida. Necesita ajustes durante los primeros tres a seis meses. Reserva al menos un 25% del presupuesto inicial para esta fase de refinamiento.

5. Infraestructura mínima en la nube

No hace falta un clúster de GPU propio. Basta con acceso a un entorno cloud donde podamos desplegar contenedores y conectar APIs. Si todavía trabajas solo con servidores locales, incluimos la migración en el plan.

6. Voluntad de cambiar procesos

La IA genera recomendaciones. Si el equipo las ignora porque "siempre se ha hecho así", el retorno será cero. Hemos visto empresas duplicar márgenes solo porque un director de operaciones decidió confiar en los datos.

¿Cumples al menos cuatro de estos seis puntos? Entonces tienes una base sólida. Si no, podemos ayudarte a construirla antes de tocar un solo algoritmo.

Mapa de capacidades

No vendemos "IA genérica". Cada línea de trabajo resuelve un problema distinto. Esta tabla muestra qué hacemos, para quién y en cuánto tiempo se ven resultados.

Línea	Problema que resuelve	Sector típico	Plazo orientativo
Predicción de demanda	Stock excesivo o roturas que cuestan dinero cada semana	Retail, distribución	8–12 semanas
Clasificación de documentos	Horas perdidas leyendo facturas, contratos o reclamaciones	Legal, seguros, administración	6–10 semanas
Detección de anomalías	Fraude, fallos de maquinaria o comportamientos fuera de rango	Banca, manufactura, logística	10–16 semanas
Asistentes conversacionales	Atención al cliente saturada con consultas repetitivas	Telecomunicaciones, e-commerce	4–8 semanas
Visión artificial	Control de calidad manual lento y propenso a error	Alimentación, automoción	12–20 semanas

Implementamos el modelo de predicción de demanda con Vanguard AI Info en septiembre. Para diciembre habíamos reducido el stock muerto un 22% y liberado espacio en dos almacenes. — Directora de operaciones, cadena de distribución alimentaria en Levante

Tecnologías con las que trabajamos

No elegimos herramientas por moda. Cada proyecto dicta la pila técnica. Estas son las que usamos con más frecuencia:

Python PyTorch TensorFlow Scikit-learn LangChain OpenAI API Azure ML Docker PostgreSQL Apache Airflow

¿Encajamos contigo?

Trabajamos mejor con ciertos perfiles. Esto no es elitismo; es honestidad para no hacerte perder tiempo ni dinero.

Buen encaje

Empresas con más de 20 empleados que ya generan datos digitales, tienen un problema operativo identificado y quieren resultados en menos de seis meses. Directores que prefieren una conversación técnica honesta a una presentación con promesas vagas.

Mal encaje

Startups en fase de idea sin datos históricos, empresas que buscan "algo con IA" sin un objetivo concreto, o proyectos donde la decisión final depende de más de tres niveles jerárquicos. En esos casos, recomendamos consultoras más grandes con equipos de gestión del cambio.

Científico de datos trabajando en un modelo de inteligencia artificial

Cómo es trabajar con nosotros

La primera reunión dura unos 45 minutos. Escuchamos el problema, hacemos preguntas incómodas sobre datos y procesos, y al final decimos si podemos ayudar o no. Sin compromiso.

Si avanzamos, entregamos un documento de alcance en cinco días laborables. Incluye qué vamos a construir, qué datos necesitamos de tu parte, qué coste tendrá y cuándo verás el primer prototipo funcional. Nada de fases eternas de "descubrimiento".

Durante la ejecución, compartimos un tablero donde ves el avance cada semana. Nuestro equipo en Valencia se conecta con tu responsable interno dos veces por semana: una revisión técnica y una de negocio.

Lo que dicen quienes han pasado por el proceso

Nos dijeron que nuestro proyecto de clasificación de reclamaciones no era viable con los datos que teníamos. Nos ayudaron a limpiar y enriquecer la base durante tres semanas antes de entrenar el modelo. Esa honestidad inicial nos ahorró meses de frustración. — Responsable de innovación, aseguradora regional

Lo que más valoré fue la reunión semanal de negocio. No hablaban de hiperparámetros; hablaban de cuántas horas ahorraba mi equipo y qué porcentaje de errores bajaba. Ese idioma lo entiende cualquier comité de dirección. — Director general, empresa de logística con sede en Valencia

Preguntas que nos hacen a menudo

¿Necesito un equipo técnico interno para empezar?

No es imprescindible. Sí necesitas a alguien que entienda los datos de tu negocio y pueda tomar decisiones rápidas. Puede ser un director de operaciones, un analista senior o incluso el propio gerente si la empresa es pequeña.

¿Cuánto cuesta un proyecto típico?

Depende del alcance. Un asistente conversacional básico puede arrancar desde 9.000 €. Un sistema de visión artificial con integración en línea de producción puede superar los 60.000 €. Siempre damos un presupuesto cerrado antes de empezar.

¿Qué pasa si el modelo no funciona como esperamos?

Incluimos una fase de validación antes del despliegue. Si las métricas no alcanzan el umbral acordado, iteramos sin coste adicional durante el periodo de refinamiento pactado. Si aun así no funciona, documentamos lo aprendido y no cobramos la fase final.

¿Trabajáis solo con empresas de Valencia?

Nuestra oficina está en Valencia, pero atendemos clientes en toda España. Las reuniones presenciales las hacemos en la fase inicial y en hitos clave; el resto es remoto.

¿Mis datos están seguros?

Firmamos un acuerdo de confidencialidad antes de recibir cualquier dato. Trabajamos en entornos aislados dentro de tu infraestructura o en una nube dedicada con cifrado en reposo y en tránsito. Al terminar el proyecto, eliminamos todas las copias y te entregamos certificación de borrado.

Solicita una evaluación inicial

Cuéntanos brevemente qué problema quieres resolver. Respondemos en un día laborable con una primera valoración de viabilidad.

Dónde encontrarnos

Lugar César 5, 46002 Valencia, Comunidad Valenciana, España
Teléfono: +34 96 535 26 19
Email: [email protected]

Fachada de la oficina de Vanguard AI Info en Valencia

Política de privacidad Términos de servicio Aviso legal