Talk Less. Build More

El plazo de adopción de la IA depende de la complejidad de la solución y del grado de preparación de la empresa. En Diversit, nuestro proceso está diseñado para avanzar con rapidez. Como consultora boutique, podemos implantar IA más rápido que las grandes firmas, con menos burocracia y un mayor enfoque en la ejecución. En la mayoría de los casos, ofrecemos un proceso de cuatro semanas que incluye una pre-evaluación y una prueba de concepto específica para la empresa, con el fin de validar el valor desde el principio.

Las herramientas de IA más sencillas, como los chatbots conversacionales o los sistemas RAG básicos, suelen poder desplegarse en un plazo de entre dos y cuatro semanas, mientras que los sistemas de IA más complejos o los modelos a medida suelen requerir más tiempo.

En las iniciativas estratégicas, la adopción suele plantearse por fases: la fase de descubrimiento dura entre dos y cuatro semanas, y un piloto suele requerir entre cuatro y ocho semanas antes de escalarlo.

Sí. Puedes empezar con IA aunque dispongas de pocos datos y tu organización se encuentre en una fase inicial de madurez del dato. Muchos casos de uso de IA parten de datos empresariales existentes, conocimiento experto y proyectos piloto bien definidos. Lo mejor es comenzar en un área práctica donde el valor esté claro y mejorar progresivamente la madurez de los datos a medida que escalas.

Como consultora de IA y datos, ayudamos a las organizaciones a sentar unas bases sólidas para crecer de forma segura y conforme con la normativa. Nuestros servicios incluyen marcos de gobierno del dato, apoyo en buenas prácticas de seguridad, orientación sobre los requisitos del RGPD y preparación para estándares como SOC 2. Nos centramos en un gobierno del dato práctico que mejora el control, la responsabilidad y la confianza, al tiempo que permite escalar de forma responsable las iniciativas de datos e IA.

La IA agéntica se utiliza principalmente para automatizar tareas que normalmente requieren coordinación humana continua, toma de decisiones y seguimiento. Entre los casos de uso más habituales se encuentran la atención al cliente y los chatbots, la productividad personal, el desarrollo de software, la prospección comercial, la investigación y el análisis de datos, la automatización de procesos de negocio, la supervisión financiera y el trading, la coordinación sanitaria, la creación de contenidos y el marketing, y la ejecución de tareas en la web.

Los datos y la analítica se utilizan principalmente para ayudar a las organizaciones a comprender su rendimiento, tomar decisiones informadas y optimizar sus operaciones. Entre los casos de uso clave se encuentran la inteligencia de negocio y el reporting, la analítica de clientes, las previsiones financieras, el seguimiento del rendimiento de marketing, el análisis y control de la eficiencia operativa, la gestión de riesgos, la optimización de la cadena de suministro, la analítica de producto, la monitorización en tiempo real y el reporting y seguimiento del cumplimiento normativo.