Identificamos dónde se van las horas de tu equipo, rediseñamos ese proceso con IA y construimos los microservicios que lo sostienen. Empezando por un caso concreto, con resultados medibles.
Seis capacidades que van del diagnóstico a la operación. Cada una existe para que la automatización aguante el uso diario y no se quede en un piloto.
Mapeamos cómo trabaja tu equipo hoy y medimos dónde se van las horas. Antes de automatizar hay que saber qué vale la pena automatizar: no todo proceso lento merece un modelo detrás.
Clasificación, extracción, redacción y resumen de información aplicados a tareas que hoy se hacen a mano: correos, documentos, tickets, notas de reuniones y formularios.
Servicios pequeños y desplegables que resuelven una tarea concreta y se conectan por API con lo que ya usas. Se construyen en semanas, no en trimestres, y se reemplazan sin tocar el resto.
Todo lo que construimos escribe y lee de tu CRM, tu ERP o tu base de datos. La IA sin acceso a tus datos genera texto bonito; conectada a tu operación, genera resultados.
Definimos la métrica antes de empezar —horas ahorradas, tiempo de respuesta, tasa de error— y la medimos después. Si un automatismo no mueve el número, se ajusta o se retira.
Definimos qué información puede salir de tu organización y cuál no, con control de accesos, registro de uso y revisión humana en los puntos donde un error tiene costo.
Ejemplos concretos de procesos que hoy consumen horas y que se pueden resolver con automatización inteligente.
Cinco etapas pensadas para comprobar el valor antes de comprometer presupuesto grande.
Entrevistas con las personas que ejecutan el proceso y observación de cómo trabajan de verdad. Salimos con un mapa de tareas, tiempos y puntos de fricción, priorizado por impacto y por dificultad.
Elegimos un caso acotado y lo resolvemos de punta a punta con datos reales. El objetivo no es impresionar, es comprobar si la solución sostiene la calidad que tu operación necesita.
Desarrollamos los microservicios y las automatizaciones, los integramos con tu CRM y tus sistemas, y definimos los puntos donde una persona debe aprobar antes de que algo se ejecute.
Capacitamos al equipo, documentamos qué hace cada pieza y dejamos claro qué hacer cuando algo falla. Una automatización que nadie entiende se abandona al primer error.
Monitoreamos calidad y costo por operación, ajustamos lo que se degrada y ampliamos a los siguientes procesos de la lista priorizada.
Un proceso a la vez, con criterio de éxito definido antes de empezar. Si no se cumple, se aprende barato.
La prueba de concepto se entrega en 2 o 3 semanas con tus datos reales, no con un ejemplo de demostración.
Te entregamos el código y la documentación de lo que construimos. Si mañana quieres operarlo con tu propio equipo, puedes.
Es rediseñar la forma en que tu empresa ejecuta un proceso aprovechando modelos de inteligencia artificial para las partes que hoy consumen tiempo humano sin aportar criterio: leer, clasificar, extraer, redactar borradores y mover información entre sistemas. No se trata de sustituir al equipo, sino de quitarle de encima el trabajo que no requiere su juicio.
Un microservicio es un componente pequeño e independiente que resuelve una sola tarea y se comunica con el resto de tus sistemas por API. Conviene porque se construye y se prueba en semanas, se puede reemplazar sin rehacer todo, y permite empezar por un proceso concreto en lugar de comprometerse con un proyecto de un año.
No. Trabajamos con lo que ya tengas: HubSpot, otro CRM, un ERP o incluso bases de datos y hojas de cálculo. Lo que sí hace falta es que la información sea accesible por API o exportable de forma consistente; si no lo es, ordenarla es la primera etapa del proyecto.
En el diagnóstico definimos qué datos pueden procesarse fuera de tu organización y cuáles no. Según el caso usamos modelos con acuerdos de no entrenamiento sobre tus datos, anonimización de campos sensibles o despliegues donde la información no sale de tu infraestructura. Las reglas quedan por escrito antes de construir nada.
Cada automatización se entrega con una métrica de calidad medida sobre casos reales y con revisión humana obligatoria en los pasos donde un error tiene costo. Además dejamos registro de cada operación para poder auditarla, y monitoreamos la calidad en el tiempo porque los modelos y los datos cambian.
Por un proceso que se repita muchas veces al mes, que hoy consuma horas de personas y donde el resultado sea fácil de verificar. Esos tres criterios juntos hacen que el retorno sea evidente en semanas y que el equipo confíe en el siguiente proyecto.
¿Listo para crecer?
Cuéntanoslo en una llamada de 30 minutos. Salimos de ella con una lista priorizada de qué automatizar primero y por qué.
O escríbenos directo a contacto@c2suite.com