Implementa IA que ahorra tiempo, reduce costes y mejora decisiones
Si tu empresa está probando herramientas sin una mejora clara, el problema no suele ser “falta de IA”. Suele ser falta de enfoque: un caso de uso bien definido, datos preparados, integración con tus sistemas y un método para medir resultados sin autoengaños.
En Bastelia trabajamos con un enfoque muy concreto: valor medible y entregables por sprint. Al operar 100% online y usar IA en nuestros propios procesos, podemos ofrecer un servicio más ágil y normalmente más competitivo en precio que una consultora tradicional (sin convertirlo en “barato y ya”).
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Prioridad a casos con impacto y fricción baja: menos “pilotos eternos”, más producción.
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Integración con tus herramientas (CRM, soporte, web, BI, repositorios de conocimiento).
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Control y confianza: gobernanza, accesos, privacidad y revisión cuando corresponde.
Nota honesta: la IA funciona cuando se aterriza en procesos, datos y decisiones. Si lo que buscas es “poner un chatbot” sin cambiar nada más, probablemente no verás resultados consistentes.
Servicios de IA (elige por objetivo)
“Servicios de inteligencia artificial” no es una etiqueta genérica: es un conjunto de decisiones y trabajo que conecta objetivo → datos → integración → control → mejora continua. Aquí tienes las áreas en las que trabajamos, con el enlace directo a cada servicio. En cada página encontrarás el detalle del alcance, entregables, ejemplos y preguntas frecuentes específicas.
Consultoría de IA
Para decidir qué implementar, en qué orden y con qué ROI.
- Mapa de casos de uso priorizados (impacto vs esfuerzo).
- Roadmap por fases y propuesta de arquitectura.
- Plan de gobierno: roles, accesos, revisión y calidad.
Implementación de IA
Para pasar a producción: integrar IA en sistemas y procesos reales.
- Integración con CRM, soporte, web, BI o repositorios internos.
- Validación con métricas (antes/después) y documentación operativa.
- Control de accesos, trazabilidad y protocolos de revisión.
Agencia de automatización
Para reducir carga operativa con workflows y automatizaciones inteligentes.
- Automatización de tareas repetitivas y traspaso entre herramientas.
- Menos errores por trabajo manual, más velocidad operativa.
- Quick wins + escalado por módulos.
Agentes conversacionales IA
Para resolver (soporte) o convertir (ventas) con control y calidad.
- Respuestas con fuentes/conocimiento y reglas de escalado a humano.
- Multicanal: web, soporte, entornos internos (según caso).
- Medición: resolución, satisfacción, conversión y ahorro de tiempo.
Consultoría de datos
Para preparar la base: calidad, gobierno y BI que hacen la IA viable.
- Diagnóstico de fuentes, calidad y trazabilidad.
- Definición de KPIs y reporting consistente (sin “versiones”).
- Plan para escalar analítica y casos predictivos.
Protección de datos y gobernanza
Para usar IA con control: privacidad, riesgos y procesos de revisión.
- Políticas internas de uso de IA y tratamiento de datos.
- Control de accesos, retención, trazabilidad y auditoría.
- Mitigación de riesgo legal y reputacional.
¿Quieres decidir rápido?
Si ya tienes claro el objetivo y prefieres un marco cerrado de alcance y coste, revisa los paquetes. Si no lo tienes claro, usa el selector de servicio de esta página para orientarte antes.
Cómo elegir el servicio adecuado (sin perder semanas)
La mayoría de proyectos de IA se atascan por una razón simple: se empieza por la herramienta y no por el problema. Para elegir bien, hay que responder a tres preguntas con brutal honestidad: ¿Qué proceso quieres mejorar?, ¿cómo medirás que mejora? y qué nivel de control necesitas?
Para ayudarte, aquí tienes un selector rápido. No sustituye una consultoría, pero evita el error típico de “vamos a hacer IA” sin dirección.
Resultado: completa las opciones y pulsa “Ver recomendación”.
Consejo práctico: si tu objetivo es “IA generativa”, tradúcelo a proceso (soporte, ventas, back-office, reporting…). La IA se compra con presupuesto, pero se justifica con métricas.
Metodología online: entregables por sprint (y control desde el inicio)
Trabajar 100% online no significa “hacerlo por videollamada”. Significa reducir fricción y convertir el tiempo en resultados. Nuestro enfoque prioriza documentación útil, decisiones rápidas y entregables frecuentes para que el proyecto avance aunque tu equipo tenga agenda llena.
Una implementación de IA que funciona suele seguir un patrón: definir, integrar, medir y mejorar. Si te saltas la integración o la medición, lo que tienes es una demo; no un sistema.
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1) Diagnóstico y objetivo
Definimos el proceso, el cuello de botella y el KPI. Si no hay KPI, el proyecto no tiene volante.
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2) Diseño y roadmap
Elegimos enfoque (automatización, agente, analítica, mixto), datos necesarios e integración con herramientas.
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3) Implementación
Construimos por sprints y dejamos operable: permisos, documentación, pruebas y “qué pasa si…”.
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4) Validación y control
Medimos resultados, fijamos límites y protocolos: revisión humana, escalado, logs y trazabilidad.
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5) Mejora continua
La IA en producción se afina. Ajustamos prompts, flujos, datos, y priorizamos mejoras por impacto.
Qué puedes esperar (cuando se hace bien)
Resultados típicos (dependen del caso): reducción de tiempos de respuesta, menos retrabajo, automatización de tareas repetitivas, mayor consistencia en reporting y mejor escalabilidad en soporte/ventas. Lo importante es que se traduzca en números, no en opiniones.
Indicadores habituales
- Ahorro de tiempo: horas/semana por equipo o proceso.
- Coste operativo: coste por ticket/lead/documento.
- Calidad: reducción de errores y retrabajo.
- Ingresos: conversión, velocidad comercial, recuperación de oportunidades.
Controles que evitan sustos
- Accesos y roles: quién puede ver qué, y por qué.
- Trazabilidad: logs, versiones y decisiones registradas.
- Revisión: humana donde toca, automatizada donde compensa.
- Privacidad: tratamiento de datos alineado a riesgo real.
Casos de uso que suelen dar resultados (sin “humo”)
La IA no es un departamento: es una capacidad transversal. Para generar valor, hay que aterrizarla en procesos con volumen, fricción o impacto. Aquí tienes ejemplos por área para identificar oportunidades reales.
Ventas y marketing
Aquí el impacto suele venir de velocidad y consistencia. La IA puede ayudarte a responder antes, preparar materiales mejor alineados con el cliente y automatizar seguimiento sin que tu equipo “viva en el CRM”.
- Calificación y priorización de leads con reglas + señales.
- Generación de propuestas y respuestas comerciales con control de marca.
- Automatización de seguimiento y recordatorios (sin perder el toque humano).
Operaciones, soporte y back-office
Aquí la IA funciona especialmente bien cuando hay repetición (muchos casos similares), documentación (emails, tickets, PDFs) o traspaso de información entre herramientas.
- Clasificación y enrutamiento de tickets/emails con automatización.
- Extracción de datos de documentos y validación con reglas.
- Agentes conversacionales con escalado a humano y control de calidad.
- Asistentes internos para encontrar información y proponer respuestas con fuentes.
Si tu equipo dedica tiempo a “copiar y pegar” entre sistemas, casi siempre hay margen claro para automatización.
Dirección, finanzas y analítica
La ventaja aquí no es “tener más datos”, sino tener mejores decisiones. La IA y la analítica aportan valor cuando reducen incertidumbre, detectan anomalías antes y convierten reporting en una herramienta de gestión, no en una tarea pesada.
- Cuadros de mando con KPIs consistentes (definiciones únicas).
- Automatización de reporting y resúmenes ejecutivos.
- Detección de anomalías (costes, operaciones, calidad, demanda).
Mini-checklist: ¿dónde hay más ROI?
Marca lo que aplique y verás un indicador orientativo de preparación. No es magia: es una forma rápida de identificar si conviene empezar por automatización, datos o consultoría.
Preparación: marca 2–3 puntos para ver una recomendación inicial.
Calculadora rápida de ROI (ahorro anual estimado)
Esta mini herramienta sirve para poner números encima de la mesa. No sustituye un análisis real (hay matices), pero evita la típica discusión abstracta sobre “si compensa”. Si el ahorro estimado ya es relevante, el siguiente paso es validar con un caso piloto bien diseñado (corto, medible y escalable).
Resultado: introduce valores y pulsa “Calcular ahorro”.
Pista: si el ahorro anual estimado es bajo, suele ser mejor empezar por automatización de un proceso con más volumen, o por consultoría para encontrar casos de uso con más impacto.
IA responsable: seguridad, privacidad y confianza
La adopción de IA no va solo de productividad. Va de confianza. Si un sistema responde mal, filtra información o no se puede auditar, el problema no es “técnico”: es de negocio, reputación y riesgo.
Por eso, cuando el caso lo requiere, aplicamos prácticas de gobernanza: control de accesos, trazabilidad, límites de uso, revisión humana en puntos críticos y documentación clara. Esto permite avanzar rápido sin exponerse innecesariamente.
Controles típicos (según sensibilidad)
- Accesos: roles por equipo y principio de mínimo privilegio.
- Trazabilidad: logs, versiones, prompts y decisiones relevantes.
- Validación: revisión humana, muestreos de calidad, “guardrails”.
- Privacidad: tratamiento de datos alineado al riesgo (y documentación).
En qué nos fijamos para evitar proyectos frágiles
- Que el caso de uso tenga volumen y un KPI defendible.
- Que el sistema se pueda mantener (no solo “funcionar hoy”).
- Que existan límites: qué hace, qué no hace y cómo se comporta ante incertidumbre.
- Que el equipo pueda operar con documentación y control, sin depender de “magia”.
Preguntas frecuentes
Respuestas claras a las dudas típicas antes de invertir tiempo y presupuesto.
¿Trabajáis solo online?
¿Qué servicio necesito si no tengo claro por dónde empezar?
¿Cuánto tarda en verse impacto?
¿Se puede integrar con mis herramientas actuales?
¿Qué diferencia un agente conversacional “bueno” de un chatbot genérico?
¿Cómo tratáis la seguridad y la privacidad?
¿Ofrecéis mantenimiento y mejora continua?
¿Por qué podéis ser más competitivos en precio?
Siguiente paso: decide el camino (y avanza sin fricción)
Si quieres que la IA aporte valor, lo más rentable es elegir un primer paso que sea corto, medible y escalable. Estas tres opciones cubren la mayoría de escenarios.
1) Quiero claridad y priorización
Ideal si hay varias ideas, presión interna y poca certeza sobre qué compensa. Sales con un plan defendible, casos priorizados y un enfoque por fases.
Ir a consultoría de IA →2) Quiero implementarlo en producción
Si ya hay un caso claro y la prioridad es integrarlo en sistemas y operación diaria (con control, documentación y métricas).
Ir a implementación →3) Quiero un marco cerrado (alcance y coste)
Para decisiones rápidas y equipos que prefieren paquetes escalables. Útil si el objetivo ya está definido.
Ver paquetes y precios →Qué preparar para acelerar (2 minutos)
Si vas a hablar con un proveedor (nosotros u otro), esto reduce a la mitad las idas y venidas:
- Proceso: qué ocurre hoy y dónde está el cuello de botella.
- Objetivo/KPI: tiempo, coste, conversión, calidad o riesgo.
- Herramientas: CRM/ERP, soporte, web, BI, repositorios internos.
- Datos: dónde están, quién accede y sensibilidad (normal/alta).
- Plazo: cuándo necesitas el primer impacto medible.
Si prefieres ir directo a opciones cerradas: revisa paquetes y precios.