Antes de proponer nada, revisamos qué datos existen, quién los usa y qué decisiones se toman hoy en planta. El orden de trabajo en cada proyecto de IA aplicada parte de esa realidad, no de un catálogo cerrado.
Cada colaboración con una pyme industrial sigue un orden parecido. No es un método rígido: se ajusta al tamaño del taller, al estado de la documentación y a la disponibilidad del equipo. Estas son las etapas que solemos recorrer y lo que deja cada una.
Semana 1 y 2
Visitamos las instalaciones, hablamos con encargados y operarios, y revisamos qué se registra hoy en papel, en hojas de cálculo o en el ERP. El objetivo es entender el flujo real antes de proponer nada.
Semana 3
De todo lo detectado elegimos un único proceso: análisis de albaranes, avisos de mantenimiento o consultas internas repetidas. Trabajar sobre un frente acotado evita dispersión y permite medir si el cambio aporta algo.
Semanas 4 a 7
Montamos el prototipo sobre muestras del archivo del cliente, no sobre ejemplos genéricos. Durante este tramo se documentan los errores, se ajustan los campos obligatorios y se define quién revisa las excepciones.
Semana 8
Presentamos resultados, límites y dudas abiertas. Si el sistema no convence a quien lo va a usar a diario, no se despliega. Esta reunión decide si se amplía el alcance, se replantea o se detiene.
A partir del mes 3
Una vez en marcha, revisamos respuestas y registros cada cierto tiempo. Los procedimientos cambian, aparecen proveedores nuevos y las preguntas del personal se desplazan. El sistema se mantiene útil solo si se sigue revisando.
Antes de empezar conviene fijar qué significa cada término en esta página y qué no entra dentro del alcance. Así evitamos malentendidos cuando hablemos de diagnóstico, piloto o implantación.
Llamamos diagnóstico a una revisión acotada de procesos concretos: qué se documenta, quién lo hace y con qué herramientas. No sustituye a una auditoría contable, legal o de seguridad industrial, y no emite certificaciones.
Un piloto trabaja sobre un único caso: un tipo de documento, una línea de máquina o un turno. Si el resultado no encaja con lo esperado, se detiene sin extenderlo al resto de la planta.
No prometemos ahorros, reducciones de tiempo ni mejoras medibles de antemano. Trabajamos con hipótesis, las medimos con los datos disponibles y aceptamos que algunas no se confirmen.
Los datos siguen siendo del cliente. La validación final de cualquier salida generada por un sistema asistido corresponde al personal de la empresa, no al proveedor tecnológico.