¿Ya sois cliente de Davisa?
La capa IA llega como extensión de la relación que ya tenéis con BC y las extensiones dv*. Vuestro asesor habitual coordina con el AI Studio sin onboarding nuevo.
Habla con el equipo →Discovery, Piloto, Escalado. El método del AI Studio.
La mayoría de proyectos de inteligencia artificial fracasa por falta de método, no por falta de tecnología. Davisa AI Studio aplica una disciplina explícita en tres fases, cada una con entregable concreto, plazo cerrado y punto de decisión claro. Esta página explica cómo trabajamos exactamente, de principio a fin.
Por qué un método explícito
Los proyectos de IA empresarial fracasan por tres razones recurrentes. La primera es falta de claridad de alcance: el cliente quiere "aplicar IA" y el proveedor monta una prueba de concepto que no se conecta con ningún proceso real. La segunda es expectativa mágica: dirección espera que la IA resuelva un problema que en realidad es de organización, gobierno del dato o definición de roles. La tercera es ausencia de KPI medido antes y después: sin línea base, no se puede afirmar que el proyecto haya entregado nada.
Davisa AI Studio aplica un método que ataca las tres. El Discovery cierra el alcance antes de comprometer presupuesto de desarrollo. El roadmap priorizado expulsa los casos donde la IA no es la solución correcta (y los nombra). La línea base y el KPI objetivo se fijan por escrito antes de empezar el Piloto, no después.
Cada fase tiene entregables claros y un punto de decisión explícito. Al cierre del Discovery, el cliente decide si lanza Piloto. Al cierre del Piloto, decide si pasa a Escalado. No hay compromiso multi-año ni contratos que aten más allá de la fase en curso. La relación crece porque las dos partes quieren, no por cláusula.
El método no es una idea de marketing. Es la única forma que hemos encontrado de entregar casos IA que el día 200 después del go-live siguen funcionando. Las páginas siguientes describen cada fase con el detalle de lo que ocurre día a día.
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Fase 1 · Discovery
5 días · precio fijoObjetivo: entender el dominio del cliente, mapear los procesos candidatos a IA, evaluar la viabilidad técnica (datos disponibles, calidad, integraciones) y dimensionar el ROI esperado de cada candidato. Salida: un roadmap priorizado que vale por sí mismo, contratéis Piloto a continuación o no.
Qué hacemos durante los 5 días
- Día 1 · Workshop inicial. Sesión de 3 a 4 horas con dirección y áreas operativas. Mapeo de procesos del cliente, identificación de pain points, dimensionamiento del equipo y de la volumetría involucrada.
- Días 2-3 · Entrevistas con stakeholders. Sesiones 1-1 con los responsables de los procesos candidatos (CFO, dirección de operaciones, dirección de IT, jefes de área). El objetivo es capturar el dato de dominio que solo conoce quien hace el proceso a diario.
- Día 3-4 · Revisión de datos en Business Central. Análisis técnico del estado del ERP: tablas implicadas, calidad histórica, dimensiones analíticas configuradas, extensiones dv* activas, integraciones existentes. Sin datos limpios no hay IA útil.
- Día 4 · Mapeo y priorización. El equipo Davisa AI Studio elabora la matriz oportunidad/impacto/coste para 5 a 10 procesos candidatos. Cada candidato se evalúa con criterio explícito: ahorro estimado, coste de Piloto, viabilidad técnica, sponsor disponible.
- Día 5 · Presentación de roadmap. Sesión de 2 horas con dirección. Entrega del documento de roadmap, presentación PDF resumen para comité y grabación de la sesión.
Entregables
- Roadmap priorizado. Documento de 20 a 30 páginas con 3 a 7 oportunidades IA evaluadas por impacto, coste y viabilidad técnica.
- Dimensionamiento del Piloto recomendado. Para el caso de mayor encaje, alcance funcional, KPI objetivo, línea base estimada, stack técnico, plazo y rango de inversión.
- Presentación a dirección. PDF resumen de 8 a 12 láminas para llevar a comité o consejo.
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Fase 2 · Piloto
8 semanas · scope cerradoObjetivo: implantar en producción un caso de uso elegido en el Discovery, con KPI medido antes y después contra la línea base. Al cierre del Piloto, el cliente sabe con cifra concreta qué ha ahorrado, qué ha mejorado y qué decisión tomar para los siguientes casos.
Estructura típica de las 8 semanas
- Semanas 1-2 · Diseño detallado. Arquitectura técnica del caso, diseño de los flujos, integración con BC y dv*, definición de prompts y modelos, mock-up de pantallas y aprobaciones. Firma del alcance final.
- Semanas 3-6 · Desarrollo y pruebas. Implementación del pipeline IA, configuración de Azure OpenAI, Document Intelligence o AI Builder según el caso, integración con BC vía API, pruebas internas con datos reales del cliente en entorno sandbox.
- Semana 7 · Go-live controlado. Puesta en producción sobre una unidad de negocio, una sociedad o un perímetro acotado. Acompañamiento diario del equipo del cliente para resolver excepciones y afinar umbrales de confianza.
- Semana 8 · Medición y ajuste. Comparativa contra la línea base, ajustes finos según uso real, formación del equipo, documentación operativa y presentación de cierre a dirección.
Entregables
- Solución funcional en producción. El caso de uso corriendo sobre el tenant del cliente, integrado en BC y en los flujos operativos diarios.
- KPI medido. Cifra concreta de ahorro de horas, errores evitados o ingreso anticipado, comparada contra la línea base fijada en el Discovery.
- Documentación técnica. Arquitectura, prompts, configuración de modelos, conexiones a BC, runbook operativo y plan de mantenimiento.
- Capacitación al equipo del cliente. Sesiones de formación a los usuarios finales y al equipo técnico que va a mantener el caso día a día.
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Fase 3 · Escalado
continuoObjetivo: implantar los siguientes casos de uso del roadmap, optimizar los ya productivos y formar al equipo del cliente para que la IA viva dentro de la empresa sin dependencia estructural de Davisa. El escalado es la consolidación: la IA deja de ser proyecto y pasa a ser operación.
Modalidades
- Paquete de N casos siguientes. Alcance cerrado, calendario plurianual, precio por caso. Útil cuando el roadmap tiene 3 a 5 casos claros listos para ejecutar y la empresa quiere visibilidad presupuestaria.
- Retainer mensual con SLA. Bolsa de horas mensual para evolución de los casos productivos, soporte de incidencias, ajustes finos y exploración de nuevos casos. Útil cuando ya hay 2 a 3 casos en producción y hace falta cadencia continua.
- Consultoría puntual por hora. Para empresas con equipo IA propio que necesitan respaldo experto en momentos concretos (revisión de arquitectura, opinión sobre stack, troubleshooting de un caso). Sin compromiso de mínimos.
Entregables
- Cada caso nuevo entregado como Piloto. Con la diferencia de que la arquitectura, la conexión a BC, la gobernanza del dato y el conocimiento del equipo ya están montados. Por eso el siguiente caso siempre va más rápido que el primero.
- Releases mensuales sobre los casos productivos. Mejoras del modelo, nuevos proveedores aprendidos, nuevas excepciones manejadas, nuevas integraciones.
- KPI mensual de cada caso productivo. Para que la dirección vea el ahorro o la mejora consolidada mes a mes, no solo al cierre de cada Piloto.
Los principios que aplicamos
El método se ejecuta sobre seis principios. No son lema corporativo. Son las reglas que aplicamos en cada proyecto y que justifican muchas de nuestras decisiones operativas.
- Datos del cliente, on-tenant siempre. Toda la infraestructura IA corre dentro de vuestro tenant Azure o de uno gestionado bajo vuestras condiciones contractuales. Los documentos, prompts y respuestas no salen a OpenAI público ni se usan para entrenar modelos de terceros. Si un caso exige enviar datos fuera, lo decimos antes de aceptarlo.
- Cada caso se mide. Sin KPI, no arrancamos. En el Discovery fijamos el KPI objetivo y la línea base actual de cada candidato a Piloto. No empezamos un Piloto sin esa pareja antes/después. Si la línea base no es medible, el caso no es candidato.
- Discovery independiente del Piloto. El Discovery no es un comercial disfrazado. Es trabajo de campo con entregable formal. Si tras el Discovery la conclusión honesta es que ningún caso compensa todavía, os lo decimos por escrito. El roadmap vale por sí mismo.
- Documentamos todo. Podéis continuar sin Davisa. Cada Piloto entrega documentación técnica, arquitectura, prompts, modelos y procesos. Si decidís continuar con otro proveedor o internalizar el equipo, podéis hacerlo. Nuestro objetivo es que el caso funcione el día 200, no encadenar dependencia.
- Promesas de horas y errores, no de transformación. No prometemos transformación digital ni revolución del negocio. Prometemos horas-persona ahorradas al mes, porcentajes de error reducidos y cifras concretas con plazo concreto. Cuando el KPI lo permite, prometemos rango. Cuando no, lo decimos.
- Honestidad sobre los límites. Si un caso no encaja con IA, lo decimos. Si vuestra volumetría no compensa el Piloto, lo decimos. Si la decisión correcta es primero estabilizar gobernanza del dato y después automatizar, lo decimos. Preferimos perder un proyecto a entregar uno que no debíamos haber aceptado.
Cuándo el método NO encaja
Hay cuatro escenarios en los que lo honesto es deciros que el método Davisa AI Studio no es para vosotros. Si os reconocéis, mejor buscar otra ruta.
- Si buscáis Discovery rápido de 2-3 horas. El nuestro son 5 días de trabajo con vuestro equipo, no una reunión comercial extendida. Si la profundidad que necesitáis es un workshop corto, hay consultoras IA generalistas que ofrecen ese formato. No es el nuestro.
- Si esperáis Piloto en 2 semanas. El plazo realista para entregar un caso IA productivo con KPI medido contra línea base es 8 semanas. Acelerarlo a 2 o 3 implica saltarse fases (entrenamiento, pruebas, ajuste fino) y entregar algo que no aguanta el día 60. Si tenéis prisa estructural, mejor otro proveedor con otro método.
- Si no podéis asignar 1-2 personas part-time al Discovery. Necesitamos el dato de dominio del cliente: cómo funciona vuestro proceso, qué excepciones tiene, qué decisiones se toman en cada paso. Sin alguien vuestro disponible para entrevistas y revisión de datos, el Discovery se queda corto y el roadmap pierde valor.
- Si la decisión la toma un comité sin sponsor ejecutivo. Los Pilotos IA sin sponsor ejecutivo mueren en el camino. Cuando hay que decidir si la propuesta del modelo se acepta, si se cambia un proceso operativo, si se asigna presupuesto al Escalado, hace falta alguien con autoridad sentado en la mesa. Si solo hay comité, el Piloto se diluye.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta el Discovery?
El Discovery de 5 días es un paquete cerrado a precio fijo. No publicamos cifra en web porque depende del número de procesos a mapear, del nivel de profundidad técnica requerido y del sector. La horquilla típica para una pyme con BC en producción es razonable como entrada a un proyecto IA y siempre la confirmamos por escrito antes de arrancar. Solicitad propuesta desde la página /ia/discovery/ y la enviamos en menos de 48 horas laborables.
¿Qué pasa si tras el Discovery decido no lanzar Piloto?
Os quedáis con el roadmap. Es un documento de 20 a 30 páginas con 3 a 7 oportunidades IA evaluadas por impacto, coste y viabilidad técnica, dimensionamiento aproximado del piloto recomendado y rangos de inversión orientativos por caso. Vale por sí mismo: podéis usarlo internamente para construir vuestra propia hoja de ruta, llevarlo a comité o pedir presupuesto a otros proveedores con ese alcance. No vendemos Discovery para vender Piloto: si el roadmap concluye que el momento no es bueno, lo decimos así.
¿El Piloto es precio fijo o por hora?
Precio fijo cerrado por caso de uso. El alcance se fija al final del Discovery y se firma antes de arrancar el Piloto: entregable, KPI objetivo, línea base, plazo (8 semanas estándar) y tarifa. No facturamos por horas en el Piloto. Si surge una desviación de alcance durante el Piloto, se trata como un cambio formal y se cotiza aparte, no se diluye en un parte de horas mensual.
¿Qué KPI medís en cada caso?
Depende del caso. En automatización de facturas de proveedor medimos horas-persona ahorradas al mes en el equipo de cuentas a pagar y porcentaje de líneas extraídas correctamente sin intervención manual. En predicción de scrap industrial medimos puntos básicos de scrap evitados sobre la línea base mensual. En el resumen ejecutivo del cierre medimos horas de redacción del CFO ahorradas. En todos los casos el KPI se fija en el Discovery, se mide la línea base actual antes de empezar el Piloto y se vuelve a medir al cierre. Sin esa pareja antes/después no hay KPI honesto.
¿Trabajáis sobre cualquier ERP o solo Business Central?
Nuestra propuesta de valor es la integración nativa con Microsoft Dynamics 365 Business Central y las extensiones dv*. Trabajamos en exclusiva sobre BC. Si vuestro ERP es otro (SAP, Sage, Odoo, custom), podemos hablar pero perdéis la mayor parte del diferencial: el conocimiento de procesos sectoriales sobre BC, las tablas concretas, los flujos legales FacturaE y Verifactu ya integrados. En ese escenario lo honesto es deciros que busquéis una consultora IA especialista en vuestro ERP.
¿Cuántos casos suele tener una empresa en el roadmap?
Entre 3 y 7 oportunidades evaluadas en el documento, de las cuales típicamente 2 a 4 son candidatas claras a piloto en el primer año. El resto suelen ser casos colindantes que se desbloquean cuando la arquitectura del primer piloto ya está montada (mismos datos, mismas integraciones, mismo conocimiento del equipo). Una pyme con BC maduro suele consolidar 3 a 5 casos IA en producción a 18-24 meses si decide escalar.
Siguiente paso
¿Sois nuevos?
Empezamos por el Discovery de 5 días. En una semana tenéis roadmap priorizado, Piloto dimensionado y decisión informada para llevar a comité.
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