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«Consultor de IA» suena a alguien que instala herramientas. En la práctica, casi todo el trabajo ocurre antes: entender cómo funciona una empresa, encontrar dónde se pierde el tiempo o el dinero y calcular si la IA lo arregla mejor que otra solución. Elegir la herramienta es la parte más corta del encargo.
Esta guía cuenta cómo es ese trabajo, qué conocimientos pide y cómo se llega al primer encargo.
Qué hace un consultor de IA
Su trabajo es responder tres preguntas para una empresa concreta: dónde aplicar la IA, qué IA usar y cómo ponerla en marcha para que se quede. Para responderlas hace cinco cosas:
- Diagnosticar. Entrevista a las personas de cada área, mira sus procesos y pide datos: cuánto se tarda, cuántos errores salen, cuánto cuesta.
- Priorizar. Ordena las oportunidades por ahorro y por esfuerzo, y descarta las que no compensan.
- Elegir herramientas. Con criterio y contando con lo que la empresa ya paga, sin sumar suscripciones por moda.
- Poner en marcha. Un piloto medido, con quienes hacen la tarea, antes de extenderlo.
- Acompañar. Formación, reglas de uso y seguimiento hasta que el cambio funciona sin su ayuda.
Por eso el diagnóstico pesa tanto. Quien se lo salta acaba vendiendo herramientas, y una herramienta sin un problema claro detrás es justo lo que acaba en ese 80 %. Hay más motivos en por qué la mayoría de pilotos de IA no llega a nada.
Cómo es un encargo, de principio a fin
Los plazos dependen del tamaño de la empresa y del sector, pero el orden suele ser este:
- Semana 1
Primera conversación
Qué preocupa a la dirección, qué se ha probado ya y qué datos hay.
- Semanas 2 y 3
Diagnóstico
Entrevistas por área, mapa de procesos y números de partida.
- Semana 4
Propuesta
Tres o cuatro oportunidades priorizadas, con el ahorro estimado y el coste de cada una.
- Semanas 5 a 8
Piloto
Una tarea, pocas personas y los números de antes y de después.
- Después
Plan y acompañamiento
Extender lo que funciona, formar al equipo y revisar los resultados cada mes.
Un mapa de procesos con sus números, una lista de oportunidades ordenada por ahorro y esfuerzo, el resultado del piloto y un plan para los meses siguientes. Si al final no hay números, el encargo se queda en opinión.
Qué conocimientos pide
Menos técnicos de lo que parece y más de empresa:
- Cómo funciona una empresa por dentro: dirección, finanzas, ventas, operaciones y personas. Sin eso no sabes dónde mirar.
- Números: calcular horas, costes y ahorro, y explicarlo en una hoja que entienda la dirección.
- Herramientas de IA: qué hace cada tipo, cuánto cuesta y qué hace con los datos. Tienes un mapa en qué IA usar en la empresa para cada tarea.
- Normativa básica: protección de datos y Ley de IA, al menos para saber cuándo hace falta un especialista.
- Escuchar y explicar: buena parte del encargo es entrevistar a quien hace el trabajo y convencer a quien decide.
Si vienes de administración, de ventas, de recursos humanos o de llevar tu propio negocio, conoces por dentro un área que otros solo han visto desde fuera. Si empiezas de cero, el orden es el mismo: primero cómo funciona una empresa y después las herramientas.
Cómo llegar a ser consultor de IA
Aprende cómo funciona una empresa
Área por área, con sus procesos y sus números. Es la base de cualquier diagnóstico.
Practica con un caso real
Tu empresa, la de un familiar o la de un conocido: un diagnóstico pequeño, un piloto y sus números.
Documenta el resultado
Qué había, qué cambió y cuánto se ahorró. Ese caso es tu mejor presentación.
Busca el primer encargo
Empieza por empresas de un sector que conozcas, con un diagnóstico acotado y un precio cerrado.
Tu primer caso puede ser tu propia empresa
Un diagnóstico pequeño con números reales es lo primero que te pedirá un cliente, y puedes hacerlo mientras aprendes.
¿Y si quiero hacerlo dentro de mi empresa?
También se puede: alguien de dentro conoce los procesos y se queda cuando el piloto acaba. Para ese perfil está el programa Especialista de IA en la empresa.
El programa Consultor de IA para empresas sigue este recorrido: primero cómo funciona cada área de una empresa, después dónde y cómo aplicar la IA, hasta calcular el ahorro y saber venderlo.
Fuentes
- Ryseff, J., De Bruhl, B. F. y Newberry, S. J. The Root Causes of Failure for Artificial Intelligence Projects and How They Can Succeed. RAND, 2024.
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