IA y Automatización
Automatice el trabajo que está consumiendo la semana de su equipo
La mayor parte del valor que ofrece la IA a una pyme británica no es un chatbot. Se trata de las cuatro horas a la semana que alguien pasa copiando cifras de facturas en PDF a una hoja de cálculo o revisando la bandeja de entrada compartida para reenviar cosas a la persona adecuada. Ese trabajo está bien definido, tiene un volumen alto y, en realidad, es apto para la automatización.
Orientativo
Evaluación £3,000–£6,000; desarrollo desde £8,000
Precio fijo acordado por escrito antes de comenzar cualquier desarrollo.
Solicitar presupuesto+44 7488 265083El problema que resuelve
La razón por la que estos proyectos fracasan rara vez es el modelo. Suele ser que nadie midió la tarea antes. Automatizar un proceso que ocurre dos veces al mes no ahorra nada; automatizar uno en el que un error cuesta una relación con un cliente requiere una verificación humana, lo que cambia por completo el caso de negocio. Ambos aspectos son conocidos antes de empezar a desarrollar.
Qué obtendrá
Auditoría de tareas con cifras reales
Frecuencia, tiempo por instancia, coste de un error y consistencia de los datos de entrada. Tras esta auditoría, algunas tareas quedan claras como candidatas a automatizar y otras no — obtendrás ambas respuestas.
Extracción de documentos con informe de confianza
Facturas, pedidos, albaranes y formularios analizados para extraer datos estructurados, con un porcentaje de confianza por campo. Las extracciones con baja confianza se derivan a una persona en lugar de adivinar en silencio.
Clasificación y gestión de correos y consultas
Mensajes entrantes clasificados, redirigidos y pre-redactados para su aprobación. Se requiere aprobación, no envío automático, porque el modo de fallo de una respuesta automatizada a un cliente enfadado es costoso.
Diseño con intervención humana
Una cola de revisión para todo lo que esté por debajo del umbral de confianza, que comienza alto y se reduce a medida que los datos de precisión lo respalden. Nadie tiene que confiar en el sistema desde el primer día.
Integración con los sistemas que ya usas
Resultados escritos en tu paquete de contabilidad, CRM o base de datos — no en otro panel que alguien tenga que revisar. Una automatización que termina en un lugar nuevo para supervisar no ha ahorrado nada.
Seguimiento de precisión
Precisión por campo supervisada frente a las correcciones humanas, para que puedas ver si mejora y dónde falla de forma constante.
Cómo trabajamos
Observar el proceso
Observar cómo se realiza la tarea y cronometrarla. Esto suele revelar pasos que nadie mencionó en el briefing.
Caso de negocio
Horas ahorradas frente al coste de desarrollo y ejecución, con un plazo de amortización. Si no se amortiza en un año, te lo diremos.
Evaluación con tus datos
Prueba los enfoques de los candidatos con una muestra de tus documentos reales y mide la precisión antes de construir nada. Las afirmaciones de precisión de los proveedores no significan nada con tus datos de entrada.
Empieza con la cola de revisión
La verificación humana existe desde el primer día, no se añade después de la primera extracción incorrecta.
Ejecución paralela
El proceso automatizado y el manual se ejecutan en paralelo durante quince días, revisando las diferencias a diario. Así es como se gana la confianza.
Implementación y ajuste
Se relajan los umbrales de forma gradual según justifiquen los datos de precisión.
Qué esperar
- Horas semanales recuperadas para el equipo, medidas en lugar de estimadas
- Errores derivados a una persona en lugar de propagarse en silencio
- Resultados integrados en los sistemas que ya utilizas
- Una cifra de precisión documentada que puedas mostrar
Desarrollado con
- Mistral
- OpenAI
- Anthropic Claude
- Python
- TypeScript
- Node.js
- PostgreSQL
- Redis
- RabbitMQ
- Tesseract
- AWS Textract
- n8n
- Zapier
- Xero
- QuickBooks
Mainstream, well-supported technology — chosen so you can hire for it and so another team could take the project over.
Automatización de procesos con IA — your questions
Incluyendo las preguntas sobre coste, que la mayoría de las agencias omiten en la página.
Una evaluación de viabilidad con pruebas comparativas en tus propios datos cuesta entre £3,000 y £6,000, y obtienes las cifras tanto si continúas como si no. Un flujo de trabajo automatizado suele costar entre £8,000 y £20,000 para desarrollarlo, más los costes de modelo y alojamiento, que suelen ser decenas de libras al mes en lugar de cientos.
En documentos estructurados, como facturas de proveedores conocidos, es alta — y te daremos una cifra medida en tu propia muestra en lugar de una afirmación genérica. En entradas desordenadas o inconsistentes, es menor, y es exactamente por eso que existe la cola de revisión. Quien cite un porcentaje de precisión sin ver tus documentos está adivinando.
Cuando la regla es determinista — una expresión regular o una tabla de búsqueda es más barata, rápida y no alucina. Cuando el volumen es bajo, porque el coste de desarrollo nunca se amortiza. Y cuando un error es irrecuperable y no puede detectarse en la revisión. Rechazamos proyectos por estos tres motivos.
No en las API que utilizamos, y confirmamos los términos específicos por escrito para el proveedor que finalmente se use en tu proyecto. Cuando los datos no pueden salir de tu infraestructura en absoluto, podemos ejecutar modelos de código abierto en tu propio hardware — con la salvedad honesta de que la calidad es algo inferior a la de los modelos alojados de vanguardia.
En la práctica, elimina la parte del trabajo que nadie quería hacer. Lo decimos sin rodeos porque los proyectos que triunfan son aquellos en los que el equipo ayudó a diseñar la automatización, y los que fracasan son aquellos en los que la gente trabajaba alrededor de ella en silencio.
La integración se escribe detrás de un adaptador, por lo que cambiar de proveedor o modelo es un cambio de configuración y una nueva ejecución de las pruebas comparativas, no una reconstrucción. Dado lo rápido que avanza este campo, cualquier otra opción sería negligente.
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