Consultoría en IA

IA con impacto real, no con demos llamativas.

Evaluamos si tu empresa está lista, priorizamos los casos de uso donde la IA va a mover métricas del negocio y acompañamos hasta producción. Sin AI theater, sin vendor lock-in, sin pilots eternos.

Qué es

¿Qué es la consultoría en IA?

Es un servicio que opera antes de construir modelos: decide qué problema vale la pena resolver con IA, qué datos y procesos deben estar listos, qué arquitectura conviene y qué proveedores comparar. No es contratar un data scientist ni un equipo de ML — es traer criterio senior de negocio y tecnología para que la inversión en IA tenga impacto medible y no termine en demos para la junta. Cubre tanto IA clásica (clasificación, forecasting, NLP) como IA generativa (LLMs aplicados a atención, contenido, automatización documental y búsqueda semántica).

Cuándo conviene

¿Cuándo conviene una consultoría externa en IA?

Si te identificas con una o más de estas situaciones, traer criterio externo en IA reduce el riesgo de invertir en proyectos que no llegan a producción.

Quieres incorporar IA pero no sabes por dónde empezar

Tienes presión competitiva por usar IA, pero no tienes claridad sobre qué problema vale la pena atacar primero ni qué madurez tiene tu empresa para soportarlo.

Ya intentaste un proyecto de IA y no dio resultados

Invertiste en un piloto que no llegó a producción, o nunca se midió su impacto real. Necesitas criterio independiente antes de volver a invertir.

Necesitas evaluar proveedores o vendors de IA

Te ofrecieron soluciones de OpenAI, Anthropic, vendors locales o plataformas verticales. Necesitas criterio técnico independiente para comparar y decidir.

Quieres evitar el "AI theater"

La IA debe impactar el negocio (reducir costos, aumentar ventas, mejorar calidad), no ser una demo para la junta directiva. Necesitas un socio que mida resultados reales.

Estás en una decisión de build vs buy para una capacidad de IA

Antes de construir un modelo interno o contratar un SaaS especializado, necesitas un análisis técnico-económico que justifique la decisión.
Cómo trabajamos

Tres fases: Diagnóstico, Roadmap, Acompañamiento.

  1. 01
    PASO 01

    Diagnóstico

    Evaluamos madurez en 5 dimensiones (datos, procesos, equipo, infraestructura, casos de uso) y priorizamos 3-5 casos de uso candidatos con ROI estimado.

    • Workshops con stakeholders y equipo técnico
    • Auditoría de datos, procesos y stack actual
    • Priorización de casos por impacto vs esfuerzo
  2. 02
    PASO 02

    Roadmap

    Definimos arquitectura, vendors, métricas de éxito y plan por sprints con quick wins que generen valor en las primeras semanas.

    • Arquitectura técnica y selección de vendors
    • Plan priorizado con quick wins
    • Métricas de éxito vinculadas al negocio
  3. 03
    PASO 03

    Acompañamiento

    Célula mixta Loken + tu equipo interno hasta que la IA esté en producción, midiendo resultados reales y ajustando el rumbo según datos.

    • Células mixtas con Product Owner dedicado
    • Iteración basada en métricas de negocio
    • Hasta producción o traspaso a equipo interno
Entregables

Seis entregables, no horas facturadas.

  • Diagnóstico de madurez en IA (datos, procesos, equipo, infraestructura, casos de uso)
  • Mapa priorizado de casos de uso con ROI estimado y criterios de éxito
  • Arquitectura técnica recomendada: modelos, proveedores, integraciones
  • Roadmap de implementación por fases con quick wins identificables
  • Definición de métricas de negocio vinculadas a cada caso de uso
  • Acompañamiento en pilot → producción con tu equipo interno o mixto
Antes de empezar

¿Tu empresa está lista para IA con impacto real?

Antes de aceptar un engagement, evaluamos madurez en cinco dimensiones: datos, procesos, equipo, infraestructura y casos de uso. Si la respuesta es "todavía no", te decimos qué falta y cómo llegar — sin venderte un proyecto que no va a funcionar.

PróximamenteChecklist pública de madurez en IA — blog Loken.
FAQ

Sobre la consultoría en IA

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