Tecnología interactiva, cartografía y simulación

Un MVP funcional toma 3-6 semanas. Un sistema robusto en producción, 2-3 meses. El plazo depende de: complejidad del proceso, qué tan bien está documentado actualmente, si necesitan entrenar modelos custom o usar APIs existentes, y su volumen de datos históricos. Trabajamos en fases: prueba de concepto rápida, luego despliegue gradual.

Complementa. El empleado que hacía entrada de datos 8 horas/día ahora valida excepciones, analiza resultados y mejora procesos. Reduces costo, ganas velocidad y el empleado hace un trabajo más valioso. Empresas que bien lo implementan no despiden gente: la redespliegan.

Procesos repetitivos, con alto volumen y reglas claras: atención al cliente (responder preguntas comunes), procesamiento de documentos (facturas, contratos, currículums), análisis de datos (reportes, detección de anomalías), generación de contenido (descripciones de productos, resúmenes), programación de tareas. Procesos creativos, complejos o con muchas excepciones son más difíciles.

Depende. Si usan modelos generales ya entrenados (como ChatGPT), no necesitan data histórica. Si necesitan un modelo custom entrenado en sus datos, sí: típicamente 500-1,000 ejemplos limpios. La mayoría de proyectos usa modelos generales + prompting específico.

Depende dónde corre. Si usan APIs públicas (como OpenAI), hay riesgo de que datos sensibles queden en servidores externos. Si necesitan máximo control, pueden usar modelos que corren en su servidor privado. Diferenciamos en la propuesta qué es viable según sensibilidad de su data.

Esperar es costos de oportunidad. Si un competidor automatiza su atención al cliente hoy, ustedes seguirán con 3-5 personas haciendo trabajo repetitivo mientras ellos escalan sin costos proporcionales. La tecnología está madura ya. Esperar es ceder ventaja competitiva.