Criteria ayuda a las empresas a identificar dónde la IA puede crear valor operativo medible, priorizar las oportunidades e implementar las de mayor valor. Luego nos quedamos hasta que las personas que tienen que usarlas lo hagan.
El problema
Casi todas las empresas ya tienen IA en algún lugar. Muchas menos tienen personas que la usen, y menos aún pueden decir cuánto ganaron con ella. Un sistema que nadie usa no puede pagarse a sí mismo.
Automatización apuntada a una tarea de la que nadie se quejaba.
IA comprada porque el consejo pidió IA, no porque un problema la pidiera.
Datos que no estaban donde el diagrama decía.
Un costo que se dispara en cuanto sale de la demo.
Controles de riesgo que nadie asume.
Un flujo que nadie rediseñó, así que la gente volvió a la hoja de cálculo.
0%
De las empresas ya usan IA en al menos una función. Solo el 39% puede señalar algún efecto medible en sus resultados, y en la mayoría de esos casos es inferior al 5%. McKinsey, State of AI, 2026.
0%
No generan ningún valor material de su inversión en IA. El cinco por ciento crea valor a escala. BCG, 2026.
0%
Abandonaron la mayoría de sus iniciativas de IA el año pasado, frente al 17% del año anterior. La empresa promedio descartó el 46% de sus pruebas de concepto antes de producción. S&P Global, 2026.
El método
La primera ocurre una sola vez. Las otras tres se repiten: se mide lo que funcionó, y esa medición define el siguiente roadmap. Ese ciclo es la parte que la mayoría de los programas se salta, y por eso su IA nunca se acumula.
Una vez, antes de todo lo demás
Entrevistamos a tus directivos y, por separado, a las personas que hacen el trabajo. Esos dos relatos rara vez coinciden, y en la brecha entre ambos es donde mueren los proyectos de IA. Si no estás listo, lo escucharás aquí.
Entrevistas con directivos y stakeholders · uso actual de IA · madurez de datos y tecnología · brechas de capacidades · próximos pasos priorizados
Por área de negocio · inicio de cada ciclo
Mapeamos un área como el trabajo se hace de verdad, no como lo describe el documento de proceso. Obtienes casos de uso con nombre en orden de dependencias, cada uno con una estimación de valor y una métrica de éxito, y una lista explícita de lo que no conviene construir.
Análisis de flujos y puntos de dolor · definición de casos de uso · estimación de valor e impacto · dependencias · métricas de éxito y KPI · roadmap por fases
Por caso de uso
Lo construimos y lo lanzamos nosotros. Primero entra en producción en modo sombra, sin tocar nada, para que puedas comparar su juicio con el de tu equipo en casos reales, luego challenger, luego champion, y cada paso solo cuando los números lo justifican. El código, los prompts y las evaluaciones quedan en tus manos.
Diseño de la solución · agentes y automatizaciones de IA · integraciones de sistemas y API · flujos con intervención humana · pruebas y evaluación · despliegue en producción
Cada ciclo · y de vuelta al roadmap
Capacitamos a las personas que tienen que convivir con el sistema, dentro de su propio trabajo, y preparamos a los referentes internos que responderán las preguntas cuando nos hayamos ido. Es formación sobre el sistema que construimos, no alfabetización general en IA. Luego medimos contra la métrica de la etapa 02, y eso define el siguiente roadmap.
Capacitación sobre lo que construimos · ejercicios prácticos con trabajo real · materiales de onboarding · identificación de referentes de IA · retroalimentación y métricas de adopción
Para quién es
Si todavía no has empezado con la IA, o si ya la tienes funcionando y no puedes decir cuánto ganaste con ella, esto es para ti.
De dónde viene el método
Años de experiencia en tecnología resumidos en un solo método.
Este no es un framework que dibujamos y luego salimos a buscar empresas donde aplicarlo. Es lo que queda después de años construyendo tecnología dentro de empresas, y de que nos midieran por lo que cambió y no por lo que entregamos.
Cada etapa está ahí porque vimos algo fallar sin ella. Las personas que llegaron a este método son las que se presentan a trabajar.
Preguntas frecuentes
Sí, y puede que no necesites el método entero. Si ya sabes qué quieres construir, vamos directos a la etapa 03 y nos saltamos las dos primeras.
No. Cada etapa se sostiene por sí sola y puedes parar después de cualquiera. Si la evaluación o el roadmap ya existen, partimos de lo que tienes en lugar de rehacerlo.
Normalmente no. La etapa 01 te dice qué necesitan de verdad los primeros casos de uso, que casi siempre es menos que un programa de datos completo.
La métrica se acuerda en la etapa 02, antes de construir nada. La etapa 04 mide contra ella, y esa medición define el siguiente roadmap.
Mucho menos que el valor que genera. Cuéntanos qué quieres construir y te respondemos en un día laborable.