Soy Gustavo Beltrán, Consultor de negocios digitales, y mi trabajo consiste en traducir la inteligencia artificial a resultados prácticos: ahorrar tiempo, reducir costes y mejorar la experiencia del cliente.
Aquí te explico cómo planteo un servicio integral para medianas y grandes empresas: empezamos con un workshop de diagnóstico, seguimos con la arquitectura de datos, construimos un POC, desplegamos a producción y cerramos con transferencia de conocimientos. Verán que evito la jerga porque la tecnología solo tiene sentido cuando impacta en la cuenta de resultados y cumple con la ley.
¿Qué resolvemos con IA en lenguaje de negocio?
Cuando entro en una organización, no empiezo por el algoritmo, empiezo por el problema. ¿Dónde se pierden horas? ¿Dónde se repiten tareas? ¿Dónde duele la calidad?
En operaciones, la IA ayuda a prever la demanda o a priorizar incidencias. En atención al cliente, clasifica consultas y propone respuestas para acelerar tiempos. En marketing y ventas, identifica oportunidades y personaliza ofertas sin invadir la privacidad. En riesgos y finanzas, detecta anomalías, automatiza conciliaciones y mejora la previsión.
Mi rol como consultor de negocios digitales es juntar a negocio, TI y legal, y alinear a todos con un objetivo que sea medible en semanas, no en años.
Mi metodología como consultor de negocios digitales
1. Workshop de diagnóstico
Arrancamos con uno o dos talleres para comprender procesos, datos disponibles y restricciones. Hablamos con quienes ejecutan el trabajo y con quienes toman decisiones.
Juntos definimos un mapa de oportunidades y establecemos criterios de priorización: potencial de ahorro, facilidad de implementación, dependencia de datos y riesgos de cumplimiento. El entregable es una hoja de ruta con “quick wins” y un caso piloto elegido. En esta fase ya uso el enfoque de consultoría IA en Madrid: agenda clara, responsables asignados y tiempos comprometidos para no perder inercia.
2. Diseño de la arquitectura de datos
La IA sin una base de datos sana es puro decorado. Aquí inventariamos fuentes (ERP, CRM, tickets, sensores), definimos calidad mínima, normalizamos campos y marcamos permisos.
Decidimos si conviene un data lake, un warehouse o un enfoque mixto según el caso y el presupuesto. También definimos el gobierno de datos: quién puede ver qué, cómo auditamos, cómo registramos accesos y cómo se borran o anonimizan datos cuando toca. Todo queda en un diagrama de arquitectura sencillo de entender, con responsabilidades claras entre negocio, TI y mi equipo.
3. POC (prueba de concepto)
El POC es una maqueta que ya entrega valor. Seleccionamos un problema concreto, un dataset representativo y una métrica simple que cualquiera pueda entender: minutos ahorrados por incidencia, pedidos mejor previstos por semana o porcentaje de corrección en propuestas comerciales.
Construyo el flujo de extremo a extremo: entrada de datos, modelo, validación y una pequeña interfaz o API para probar. Al final del POC, el comité decide con datos: seguir, ajustar o parar. No vendo humo; muestro antes de escalar. Como asesor para uso de IA, prefiero un POC útil a un informe bonito.
4. Despliegue a producción
Si el POC convence, pasamos a producción. Empaquetamos el modelo, exponemos APIs seguras, automatizamos el flujo de datos y montamos monitorización para vigilar calidad, coste y latencia. Definimos cómo se actualiza el modelo y cada cuánto se revisa. Integramos con las herramientas que ya usan sus equipos para que el cambio sea natural. La clave es que la solución trabaje para ustedes y no al revés.
5. Transferencia de conocimientos
No quiero crear dependencia. Cierro el proyecto con formación a equipos de negocio y tecnología, documentación viva y un plan de continuidad: qué mirar, qué ajustar y cuándo escalar a otros procesos. Si es necesario, dejo un soporte ligero por unas semanas para asegurar que todo fluye.
Consultor de negocios digitales para integración y gestión ágil
Los proyectos de IA funcionan cuando se miden en semanas. Trabajo con sprints quincenales, dailies cortas y un tablero único (Jira o Trello) donde conviven tareas de negocio, datos y modelo.
Uso Scrum cuando el objetivo es construir un producto con hitos claros y Kanban cuando gestionamos operación continua (datos y soporte). Esta cadencia reducida permite ver progreso, evitar sorpresas y mantener a dirección informada con un demo funcional en cada iteración. Lo importante no es la etiqueta del método, es la disciplina: pocas prioridades, compromiso real y feedback temprano.
¿Cómo elijo partners tecnológicos (IBM, Google Cloud, AWS)?
Elijo tecnología en función del caso, no del logotipo. Si ya tienen un ecosistema en IBM, Google Cloud o AWS, trabajo sobre él para reducir fricción y aprovechar servicios gestionados que aceleran el despliegue.
Valoro la integración con sus sistemas actuales, las capacidades específicas de IA y aprendizaje automático, el coste real de ejecutar modelos a escala, la residencia de datos en la UE y el nivel de gobierno que necesitamos (controles, guardrails, evaluadores). Como consultor de negocios digitales, mi compromiso es con su resultado: la mejor pieza para su rompecabezas, sin ataduras.
Caso práctico de implantación de IA en pymes Madrid
Imaginemos una empresa de servicios con alto volumen de tickets. Este sería el planteamiento de actividades que se trabajarían para la implantación de IA:
- Semana 1: Hacer el workshop y mapeo el flujo de incidencias.
- Semana 2 y 3: Diseñar el esquema de datos y conecto las fuentes.
- Semana 4: Arrancar el POC con clasificación automática de tickets y sugerencias de respuesta.
- Semana 5 y 6: Validar con usuarios y ajustamos umbrales.
- Semana 7: La dirección decide.
- Semana 8 y 9: Desplegar a producción con monitorización y alertas
- Semana 10: Formar a los equipos y dejamos el sistema estable.
Lo que antes tardaba días en resolverse, ahora se atiende en horas, y el equipo puede enfocarse en tareas de mayor valor.
Preguntas frecuentes sobre la consultoría para la integración de IA
¿Cuánto tarda un proyecto inicial (POC)?
Un POC razonable lleva entre 4 y 8 semanas: una para diagnóstico, dos-tres para construir y probar, y el resto para ajustes y decisión.
¿Cuánto cuesta y cómo controlamos el riesgo?
Depende del alcance, pero suelo trabajar con paquetes cerrados y entregables claros, así saben de antemano inversión, plazos y qué van a obtener.
¿Y si nuestros datos no están “perfectos”?
Nunca lo están. Reservo tiempo para limpiar y estandarizar lo necesario y que el modelo funcione con datos reales, no de laboratorio.
¿La IA sustituirá a nuestro equipo?
No. La IA libera tareas repetitivas y mejora tiempos y calidad; su equipo se enfoca en decisiones y atención de mayor valor.
¿Necesitas un consultor de negocios digitales? Hablemos
Si dirigen una empresa en Madrid y quieren poner la IA a trabajar sin complicarse, propongo una reunión de 30 minutos.
Revisamos oportunidades, evaluamos datos disponibles y les presento un POC con alcance, plazos y resultados esperados. Mi objetivo es que tomen una decisión informada y que el proyecto avance con seguridad jurídica y técnica. Como Consultor de negocios digitales, acompaño el proceso de punta a punta y me quedo hasta que los resultados estén en la mesa.
