Intellentia.ai: IA práctica que eleva productividad y rentabilidad
En Intellentia.ai creemos en la claridad, la innovación útil y el impacto medible. Este artículo baja la IA a tierra con casos aplicados, una forma simple de medir el ROI y un marco para escalar sin fricciones.
Qué significa “IA práctica”
Problema primero, modelo después: empezamos por el caso de negocio, no por la tecnología.
Integrada en tus sistemas: ERP/CRM, helpdesk, BI… sin rehacer tu stack.
Gobernada: seguridad, permisos y trazabilidad desde el día uno.
Medible: cada caso nace con KPIs financieros y operativos.
4 áreas con impacto inmediato
Ventas y marketing
Lead scoring y priorización de oportunidades.
Generación asistida de propuestas y emails con control de tono.
KPI: tasa de conversión, ciclo de venta, CAC.
Operaciones y logística
Predicción de demanda y planificación de inventario.
Detección temprana de incidencias (anomalías en entregas).
KPI: stock-out, días de inventario, OTIF.
Finanzas y back-office
Lectura y validación de facturas, conciliación automática.
Cierre contable acelerado con resúmenes inteligentes.
KPI: coste por transacción, tiempo de cierre, errores.
Atención al cliente
Agentes virtuales de primer nivel con transferencia fluida.
Resúmenes de conversaciones y sugerencias a agentes.
KPI: FCR, tiempo medio de resolución, NPS/CSAT.
Medir lo que importa: del tiempo al margen
Productividad: horas ahorradas × coste hora.
Calidad: reducción de errores y retrabajos.
Velocidad: lead time y time-to-quote.
Margen: ahorro directo + crecimiento por mejor conversión.
Ejemplo: automatizar facturas reduce 70% del tiempo (de 10 a 3 h/semana por persona). En un equipo de 5 y 25 €/h, ahorras ~875 €/mes. En 12 meses, 10.500 €, sin contar errores evitados.
Marco de adopción en 6 semanas
Semana 1: diagnóstico express y priorización (matriz impacto/esfuerzo).
Semana 2–3: prototipo funcional con datos reales.
Semana 4: pruebas con usuarios y guardrails (privacidad, seguridad).
Semana 5: integración con sistemas y dashboards de KPIs.
Semana 6: formación, playbooks y plan de escalado.
Gestión del cambio sin fricciones
Comunica el “para qué” (no solo el “qué”).
Diseña playbooks simples: cuándo usar, cuándo escalar, a quién escalar.
Reconoce mejoras rápidas para consolidar adopción.
Errores comunes que evitamos
Empezar por un proyecto gigante sin datos ni objetivos.
Confiar en “magia” de modelos sin procesos.
Ignorar seguridad, permisos y versionado de prompts y flujos.
¿Quieres probar IA práctica en un caso con retorno claro? Hablemos y te proponemos un piloto cerrado en 6 semanas.
