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Formación

Doce semanas para decidir sobre inteligencia artificial con criterio propio

Una empresa que revende software y equipo de red a clientes industriales del noroeste quería ofrecer inteligencia artificial, y antes necesitaba entenderla lo suficiente para decidir con criterio propio. Le dimos un taller de doce semanas, con gente de casi todas sus áreas, que terminó con prototipos funcionando sobre sus propios datos.

El objetivo

Pasar la inteligencia artificial del terreno de la tecnología al del valor de negocio, y salir sabiendo decidir lo que importa: modelos públicos o privados, en sus equipos o en la nube, flujos fijos o agentes que deciden.

Así trabajaba antes

• Ya pagaban herramientas de automatización incluidas en sus licencias de oficina, sin aprovecharlas.
• Tenían poco que ofrecer a sus clientes en inteligencia artificial, y las decisiones de tecnología seguían lo que proponía el proveedor en turno.

Lo que hicimos

Al taller llegó gente de ventas, de mercadotecnia, de desarrollo y de administración de proyectos, a propósito: la inteligencia artificial se decide mejor cuando quien vende, quien comunica, quien construye y quien entrega la entienden igual. Fueron cuatro módulos de tres semanas, con una sesión presencial por semana y seguimiento a distancia, entre noviembre de 2025 y febrero de 2026:

• Infraestructura y fundamentos: qué corre dónde y cuánto cuesta, en sus equipos o en la nube.
• Herramientas y ambiente de trabajo: modelos de lenguaje, bases de datos que buscan por significado, orquestación de flujos y cómo darle instrucciones a un modelo.
• Construcción de prototipos: un flujo que toma las facturas electrónicas que llegan por correo, lee sus datos fiscales y las archiva solas; una base que liga cada cotización con sus facturas de compra y de venta y calcula su margen; y un agente que contesta por correo preguntas sobre facturas, cotizaciones y márgenes.
• Retos y casos de negocio: conectar la plataforma de automatización con las herramientas de oficina que ya pagaban, y una comparación de tres caminos (todo con el proveedor de sus licencias, todo con herramientas abiertas, o una mezcla) con su matriz de decisión.

El flujo de facturas se hizo en tres versiones, una de ellas casi toda visual, para que pudiera mantenerla alguien que no programa. Y el último reto se dejó a propósito para que lo resolvieran ellos solos.

El impacto, medido con CREO

Mido el impacto de cada proyecto con cuatro preguntas, que llamo CREO: ¿la empresa quedó más Competitiva? ¿Más Rentable? ¿Más Eficiente? ¿Cumple mejor sus Obligaciones, las fiscales, las legales y las de sus contratos? No todo proyecto pega en las cuatro, y aquí van las que sí aplican.

Competitividad

Salieron con algo que ofrecerle a sus clientes, y de ahí nació una sociedad para revender un servicio de consulta de facturas electrónicas.

Rentabilidad

La comparación de los tres caminos les dejó ver cuánto costaría cada uno al mes antes de comprometerse, empezando por aprovechar lo que ya pagaban.

Eficiencia

Vieron funcionando, con sus propias facturas y cotizaciones, lo que antes hacían a mano: archivar comprobantes y calcular el margen de cada venta.

Obligación

Los prototipos leen la factura electrónica vigente, por tipo de comprobante, que es la base de cualquier control fiscal automatizado.

El resultado

• Las doce semanas se entregaron completas y se pagaron completas.
• La relación siguió después del taller: el cliente pasó de alumno a socio, con proyectos en conjunto para otros clientes.

Más con menos

La inteligencia artificial se aprende mejor con los datos propios que con ejemplos de catálogo. Con sus facturas y sus cotizaciones como materia prima, cada área salió con criterio para decidir qué comprar, qué construir y qué dejar como está, que es lo que evita gastar en la herramienta equivocada.