Casi todos los proyectos de automatización que fracasan en una empresa pequeña fracasan por lo mismo: se eligió el proceso equivocado. No por la tecnología, que lleva años funcionando, ni por el presupuesto. Por elegir mal al principio.
Este artículo es el orden en que conviene hacerlo, y está escrito desde el lado de una empresa de veinte o doscientas personas, no desde el de una multinacional con departamento de datos.
El error que lo arruina casi todo
El error es empezar por la herramienta. Alguien ve una demostración, le parece impresionante, y la pregunta pasa a ser «¿dónde puedo usar esto?». Eso es buscar un problema para una solución que ya has decidido comprar.
La pregunta correcta va al revés y es mucho menos emocionante: ¿qué tarea se repite igual muchas veces a la semana y la hace una persona que debería estar haciendo otra cosa?
Esa tarea casi nunca es vistosa. Suele ser teclear, clasificar, buscar o comprobar. Nadie la presenta en una feria. Pero es donde está el dinero, porque es donde está el tiempo.
Paso 1: mide lo que ya haces
Antes de tocar nada, hay que poner un número al proceso actual. Tres datos bastan:
- Horas a la semana. Cuántas dedica cada persona a esa tarea. Si nadie lo sabe, que lo apunten durante dos semanas. No hace falta precisión de cronómetro.
- Errores al mes. Cuántos se escapan y cuánto cuesta corregir cada uno: una devolución, un albarán que vuelve, una factura que hay que rehacer.
- Retraso. Cuántos días pasan entre que la tarea podría hacerse y cuando se hace de verdad. En muchas empresas este es el número que más duele y el que nadie mira.
Sin este punto de partida no vas a poder demostrar después que algo mejoró. Y si vas a pedir el Bono IA, ese dato no es opcional: la convocatoria exigirá un caso de uso definido y una medición del impacto.
Un ejemplo real de lo que da de sí este paso: una distribuidora creía dedicar «un par de horas» a meter albaranes de proveedor. Al apuntarlo durante dos semanas salieron catorce horas semanales repartidas entre tres personas.
Paso 2: separa lo repetitivo de lo que exige criterio
No todo lo que se hace muchas veces se automatiza igual de bien. La frontera está en si la tarea se resuelve igual cada vez.
Se presta bien:
- Pasar información de un formato a otro: un PDF a una línea de pedido, una foto de un albarán a un registro.
- Clasificar según reglas que se podrían explicar a alguien nuevo en diez minutos.
- Comprobar que dos cosas cuadran: lo pedido contra lo servido, el precio del contrato contra el facturado.
- Responder preguntas cuya respuesta ya está escrita en algún sitio.
- Detectar lo raro: el pedido que se sale de lo normal, la pieza que no es como las otras.
Se presta mal:
- Lo que exige negociar o convencer.
- Lo que depende de contexto que solo está en la cabeza de alguien y cambia cada vez.
- Lo que ocurre cinco veces al año, por mucho que cada vez cueste un día entero.
- Lo que, si sale mal, no se puede detectar a tiempo.
Esa última es la más importante y la que menos se mira. Un proceso automatizado se equivoca a veces; lo que lo hace seguro no es que no falle, es que alguien se entere cuando falla.
Paso 3: comprueba que el dato existe
Aquí es donde se cae la mitad de los proyectos, y conviene saberlo antes de firmar nada.
La IA necesita que la información exista en algún formato que se pueda leer. Si tus partes de trabajo están en libretas que se guardan en un cajón, el primer paso no es la IA: es digitalizar. Se puede hacer, se hace a menudo, y a veces la propia IA ayuda —leer la letra de un parte manuscrito es precisamente una de las cosas que hace bien—, pero cambia el orden, el plazo y el presupuesto del proyecto.
Las preguntas concretas que hay que responder antes de empezar:
- ¿Dónde está hoy ese dato? ¿En el ERP, en un Excel, en el correo de alguien, en papel?
- ¿Hay histórico? Para predecir algo —demanda, averías, bajas de cliente— hacen falta uno o dos años de datos. Para leer documentos, no.
- ¿Se puede sacar del sistema donde está? Un ERP cerrado sin forma de exportar es un problema real, aunque casi siempre tiene solución.
- ¿El volumen justifica el esfuerzo? Cincuenta documentos al mes rara vez compensan. Quinientos, casi siempre.
Paso 4: elige uno, no cinco
La tentación es hacer una lista de diez procesos y atacarlos todos. Es la forma más rápida de no terminar ninguno.
Un primer proyecto bien elegido tiene estas cuatro características:
- Es aburrido. Cuanto más repetitivo, mejor.
- Lo sufre alguien concreto que va a estar encantado de que funcione y va a avisar cuando no lo haga.
- Se puede medir con un número que ya tienes.
- No es crítico. Si falla una semana, la empresa no se para.
Ese último punto parece cobarde y no lo es: el primer proyecto tiene que servir para aprender cómo trabaja tu empresa con esto. El segundo ya puede ser el importante.
Paso 5: deja escrito el antes y el después
Un folio. El proceso como se hace hoy, el número de partida, el objetivo y cómo se va a comprobar.
| Antes | Objetivo | |
|---|---|---|
| Horas semanales | 14 | 3 |
| Errores al mes | 11 | menos de 4 |
| Días de retraso | 6 | 1 |
Esto sirve para tres cosas a la vez: para decidir si el proyecto mereció la pena, para negociar con quien te lo va a hacer, y para la memoria que pedirá el Bono IA. Prepararlo ahora no cuesta nada y ahorra semanas cuando se abra el plazo.
Lo que no hay que hacer
Empezar por un chatbot de cara al cliente. Es lo primero que se le ocurre a todo el mundo y es de los proyectos más difíciles de hacer bien, porque los fallos los ve el cliente. Como primer proyecto, casi siempre es mala idea.
Automatizar un proceso roto. Si el procedimiento actual está mal diseñado, automatizarlo solo hace que los errores lleguen antes. Primero se arregla el proceso, luego se automatiza.
Esperar a que salga la ayuda. El Bono IA no abrirá su convocatoria general hasta finales de 2027. Los pasos 1 a 5 de este artículo se pueden hacer este mes, no cuestan dinero y son exactamente lo que habrá que presentar.
Qué pinta aquí el Bono IA
El Bono IA es la ayuda del Plan IA360: 600 millones de euros para que unas 25.000 pymes y autónomos implanten inteligencia artificial. Está previsto un piloto en el primer semestre de 2027 y la convocatoria general antes de que acabe ese año.
Lo importante para lo que cuenta este artículo es que no financia licencias ni suscripciones: financia servicios y soluciones, es decir, que un proceso concreto deje de hacerse a mano. Por eso todo el peso está en elegir bien el proceso y en medirlo, no en qué herramienta se compra.
Todavía no se conocen el importe por empresa, los tramos, el organismo gestor ni las bases reguladoras. Aquí está el detalle de lo confirmado y lo que no, y aquí los casos de uso ordenados por sector si quieres ver qué se automatiza en una actividad como la tuya.