Estudios de impacto

Resultados que se miden en eficiencia y rentabilidad

Proyectos reales de PYMEs y grandes corporaciones, contados en formato antes / después y con las cifras que importan.

Caso 01 · PYME · Soporte al cliente

Cómo redujimos un 60% el tiempo de respuesta en soporte en 30 días

Auditamos el flujo de tickets, priorizamos las 12 intenciones más repetidas y desplegamos el agente conectado al helpdesk en cuatro semanas.

Antes

Respuesta media de 9 horas, cola creciente en temporada alta y 2 agentes saturados.

Después

Agente IA sobre la base de conocimiento que resuelve consultas frecuentes y escala solo los casos complejos.

-60%

tiempo de respuesta

+70%

resolución automática

+9 pts

NPS del servicio

Caso 02 · Gran corporación · Formación y cultura

Capacitación de 200 empleados en redacción técnica asistida por IA

Diseñamos itinerarios por perfil, formamos al comité de dirección en AI Literacy y medimos la adopción real a las 8 semanas.

Antes

Documentación dispersa, criterios distintos por equipo y horas perdidas en ciclos de revisión.

Después

Programa por departamentos con plantillas, criterios de calidad comunes y una política interna de uso de IA.

+35%

productividad de redacción

200

empleados formados

-40%

ciclos de revisión

Caso 03 · PYME · Consultoría B2B

Copiloto interno para propuestas comerciales en 2 meses

Integramos el copiloto con el CRM y definimos el gobierno del dato para proteger la información de clientes.

Antes

Cada propuesta se redactaba desde cero, con 6 horas de media por oportunidad.

Después

Asistente que genera borradores desde el histórico y prepara los siguientes pasos de cada cuenta.

-60%

tiempo por propuesta

+22%

ratio de cierre

personas usándolo a diario

Caso 04 · Gran corporación · Industria

Previsión de demanda para reducir stock inmovilizado

Partimos de una auditoría de datos, estimamos el ROI antes de construir y escalamos a tres plantas tras el piloto.

Antes

Planificación basada en intuición y silos de datos entre plantas.

Después

Modelo predictivo conectado al ERP que anticipa la demanda por SKU y familia.

-28%

stock inmovilizado

6 sem.

de piloto a producción

3 plantas

operando con el modelo

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