Área de evaluación
Consultoría de Inteligencia Artificial para empresas: agentes IA, AI Act y casos de uso con retorno real.
La adopción de IA empresarial avanza rápido y la entrada en vigor del AI Act (Reglamento UE 2024/1689) añade obligaciones nuevas. Evaluamos qué tiene sentido en su organización, qué condiciones previas son necesarias, qué nivel de riesgo aplica a cada sistema y qué opciones del mercado responden a su caso concreto. Sin hype, con criterio independiente.
La problemática
La presión de 'hacer algo con IA' está generando inversiones sin retorno.
La mayoría de los proyectos de IA en empresas medianas fracasan o no escalan. El problema raramente es la tecnología: es la falta de preparación organizativa, datos mal estructurados o casos de uso equivocados.
Los proveedores de plataformas de IA presentan demos impresionantes que no se corresponden con la realidad operativa de las organizaciones. Sin un criterio independiente, es imposible separar el valor real del ruido.
Wontech evalúa la madurez de su organización para la IA, identifica los casos de uso con retorno real y define qué condiciones deben existir antes de invertir.
El enfoque Wontech
Cómo evaluamos la adopción de IA en su organización.
Diagnóstico de madurez para la IA
Evaluamos la calidad de los datos, la madurez de los procesos y la capacidad organizativa para adoptar y operar soluciones con IA.
Identificación de casos de uso reales
Separamos los casos de uso con retorno medible de los proyectos de escaparate. Solo avanzamos donde el valor es demostrable.
Evaluación de plataformas y modelos
Evaluamos las opciones del mercado —modelos propietarios, open source, plataformas verticales— sin acuerdos con ningún proveedor de IA.
Hoja de ruta y condiciones previas
Definimos qué debe hacerse antes de invertir en IA y en qué orden abordar los proyectos para maximizar el retorno.
Neutralidad real
Sin acuerdos con fabricantes ni plataformas de inteligencia artificial.
Wontech no tiene ningún acuerdo comercial con proveedores de plataformas de IA. La evaluación de opciones es completamente neutral. El cliente recibe la recomendación más adecuada para su contexto, no la que genera más comisión.
Cuándo tiene sentido
Cuándo tiene sentido evaluar la adopción de IA.
Cuando hay presión interna para 'hacer algo con IA' pero no hay un plan claro
Cuando se han lanzado pilotos de IA que no han escalado ni demostrado retorno
Cuando los datos de la organización no están en condiciones para alimentar modelos
Cuando hay que decidir entre múltiples propuestas de proveedores de IA
Cuando se quiere construir una hoja de ruta realista de adopción de IA
Señales de que necesita ayuda
¿Cuándo necesita consultoría de Inteligencia Artificial?
Quiere automatizar procesos con IA pero no sabe por dónde empezar ni qué priorizar.
Ha probado herramientas de IA generativa en su organización y los resultados han sido decepcionantes o inconsistentes.
Recibe propuestas de proveedores de IA muy distintas entre sí y no tiene criterio para compararlas con objetividad.
Le preocupa el cumplimiento del AI Act y no sabe qué obligaciones aplican a los sistemas que ya utiliza.
Sospecha que sus datos no están preparados para alimentar modelos de IA con garantías.
Necesita justificar la inversión en IA ante el comité de dirección con casos de uso medibles, no demos.
Preguntas frecuentes
Lo que los directivos suelen preguntar.
- ¿En qué se diferencia una consultoría de IA neutral de la que ofrece un fabricante?
- Un fabricante recomienda su propia plataforma porque vive de licencias. Una consultoría neutral evalúa modelos propietarios, open source y soluciones verticales sin comisión por ninguna. La recomendación responde al contexto del cliente, no al margen del proveedor.
- ¿Qué obligaciones impone el AI Act a una empresa mediana?
- Depende del nivel de riesgo del sistema: prohibido, alto, limitado o mínimo. La empresa debe inventariar sus sistemas de IA, clasificarlos, documentar su uso, garantizar supervisión humana y formar al personal. Los plazos varían entre 2025 y 2027 según el tipo de sistema.
- ¿Cuánto tiempo lleva un diagnóstico de madurez para la IA?
- Entre cuatro y seis semanas para una organización de 50 a 500 empleados. Incluye revisión de datos, procesos candidatos, capacidades del equipo, riesgos regulatorios y una hoja de ruta priorizada por retorno. El cliente recibe un informe ejecutivo con decisiones accionables.
- ¿Es necesario tener los datos perfectos antes de empezar con IA?
- No. Pero sí es necesario conocer su estado real. Muchos proyectos fracasan porque parten de supuestos sobre la calidad del dato que la realidad no sostiene. El diagnóstico identifica qué casos de uso son viables hoy y cuáles requieren un trabajo previo de gobierno del dato.
- ¿Qué retorno se puede esperar de un proyecto de IA empresarial?
- Varía mucho por sector y caso de uso. En automatización documental y atención interna se observan ahorros del 20–40% del tiempo dedicado. En procesos comerciales, mejoras de conversión del 10–25%. La regla es no invertir si no hay una métrica de retorno definida antes de empezar.
Resultado tipo
Resultado tipo en un proyecto de adopción de IA
Una empresa industrial de 320 empleados quería implantar agentes IA en atención al cliente sin un diagnóstico previo. Wontech evaluó la madurez del dato, descartó dos casos de uso sin retorno y priorizó la automatización del back office documental. Resultado a doce meses: 31% de reducción del tiempo administrativo y un marco de cumplimiento del AI Act documentado y auditable.
Glosario
Términos clave que conviene tener claros.
- Agente IA
- Sistema autónomo basado en modelos de lenguaje que ejecuta tareas en nombre del usuario, conectándose a aplicaciones y datos para completar flujos de trabajo.
- GPAI (General Purpose AI)
- Modelos de IA de propósito general entrenados con grandes volúmenes de datos. El AI Act les impone obligaciones específicas de transparencia y documentación.
- AI Act
- Reglamento UE 2024/1689 que regula el uso de sistemas de IA en función del riesgo. Aplica obligaciones distintas a proveedores, importadores y usuarios profesionales.
- Gobierno del dato
- Conjunto de políticas, roles y procesos que garantizan que los datos son fiables, trazables y aptos para alimentar modelos de IA con seguridad jurídica.
- Caso de uso con retorno
- Proceso concreto donde la aplicación de IA produce un beneficio medible en coste, tiempo o calidad, frente a pilotos de escaparate sin métrica clara.
- Supervisión humana
- Requisito del AI Act por el que las decisiones de sistemas de alto riesgo deben poder ser revisadas, anuladas o auditadas por una persona competente.
¿Quiere saber si su organización está preparada para la IA?
Un diagnóstico de madurez para la IA le dará una imagen honesta del punto de partida sin comprometer ninguna inversión.
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