Ejemplos de escenarios

Tres formas de abordar un proyecto de automatización

Explora ejemplos de alcance para el cumplimiento normativo en fintech, el soporte en comercio electrónico y los informes sanitarios. Cada escenario muestra un enfoque posible y las hipótesis que tendrías que comprobar.

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Ejemplos ilustrativos. Son empresas ficticias y cifras hipotéticas, no resultados de clientes ni previsiones.

Tres escenarios ilustrativos

3hipótesis de ejemplo para planificar, no resultados medidos

Fintech: 73% en 6 semanas
E-Commerce: 64% en 12 días
Healthcare SaaS: 96% en 3 semanas
Evidencia de clientes: solo a modo de ejemplo

Los plazos y las métricas son hipotéticos. Un alcance real parte de tus datos y requiere validación.

01 · Fintech · Ejemplo hipotético

Reducción del tiempo de revisión

Ejemplo ficticio: fintech con financiación de serie B · 120 empleados · $2.1M en volumen diario de transacciones

73%

Problema de ejemplo

El equipo de cumplimiento revisaba manualmente más de 300 transacciones marcadas al día. El tiempo medio de resolución era de 18 horas y la tasa de falsos positivos del 12% generaba fricciones innecesarias para clientes legítimos y consumía tiempo de los analistas.

Enfoque propuesto

Un posible proyecto consistiría en analizar el flujo de cumplimiento, probar un sistema de puntuación de riesgo de las transacciones y derivar las excepciones a los analistas. Antes de usarlo en producción, serían necesarios la revisión humana, la trazabilidad de las decisiones y la validación.

AI AuditCustom Build

Cifras hipotéticas para este ejemplo. No son resultados medidos, rendimientos esperados ni garantías.

2.4%Tasa de falsos positivosfrente al 12% inicial

$380KAhorro anual en costes laboralesreasignado a tareas estratégicas

4.2hTiempo medio de resoluciónfrente a las 18h iniciales

100%Cobertura del registro de auditoríaregistro automático

Plazo ilustrativo: 6 semanasPython · LangChain · PostgreSQL · Supabase Edge Functions

Descubrimiento y auditoríaIdentificar los flujos de trabajo y los traspasos de datos entre los sistemas incluidos en el proyecto. Establecer valores de referencia para los tiempos de gestión y los errores.5 días

Arquitectura y desarrolloCrear un prototipo de puntuación de riesgo de las transacciones e integrarlo con el pipeline de datos existente.4 semanas

Despliegue y validaciónComparar los resultados en modo sombra. Investigar las discrepancias antes de considerar su uso en producción.1 semana

02 · E-Commerce · Ejemplo hipotético

Tickets resueltos de forma autónoma

Ejemplo ficticio: marca DTC · $8.4M de ingresos anuales · equipo de operaciones de 15 personas

64%

Problema de ejemplo

El equipo de atención al cliente gestionaba manualmente más de 1,200 tickets por semana. El tiempo medio de primera respuesta era de 6.2 horas y seguía aumentando. La satisfacción del cliente (CSAT) se había estancado en 3.4/5, pese a haber contratado a dos agentes más el trimestre anterior.

Enfoque propuesto

Un agente de soporte propuesto podría conectarse a Shopify, Zendesk y una base de conocimientos aprobada. Redactaría respuestas a preguntas habituales y derivaría las solicitudes delicadas o que no pudiera resolver. Su puesta en marcha dependería de las pruebas.

AI Agents

Cifras hipotéticas para este ejemplo. No son resultados medidos, rendimientos esperados ni garantías.

47sTiempo de primera respuestafrente a las 6.2 horas iniciales

4.6/5Satisfacción del clientefrente al 3.4/5 inicial

$210KReasignación anual de horas de trabajodestinadas a la fidelización

1200+Capacidad semanal para gestionar ticketssin ampliar el equipo

Plazo ilustrativo: 12 díasTypeScript · OpenAI API · Zendesk API · Shopify API · Supabase

Configuración e integraciónConectar las fuentes de datos aprobadas y definir los tipos de preguntas y las reglas de escalado.3 días

Entrenamiento y pruebas del agenteProbarlo con una muestra acordada de tickets anteriores. Medir las respuestas incorrectas y los casos que debieron escalarse y no se escalaron.5 días

Puesta en producciónComenzar con aprobación humana. Ampliar su uso solo después de cumplir los criterios de aceptación acordados para el proyecto.4 días

03 · Healthcare SaaS · Ejemplo hipotético

Reducción del tiempo de elaboración de informes

Ejemplo ficticio: plataforma sanitaria B2B · 45 empleados · 340 clínicas clientes

96%

Problema de ejemplo

El equipo de análisis elaboraba manualmente 8 informes para clientes por semana. Cada informe exigía extraer datos de 3 sistemas distintos, adaptarlos a las especificaciones del cliente y realizar controles de calidad. Tiempo medio de elaboración: 4.5 horas por informe.

Enfoque propuesto

Un flujo de trabajo propuesto podría combinar fuentes de datos aprobadas, generar borradores de informes según un calendario y exigir la aprobación de una persona antes de enviarlos. Los controles de acceso y el tratamiento de datos requerirían una evaluación aparte.

Ready SolutionCustom Build

Cifras hipotéticas para este ejemplo. No son resultados medidos, rendimientos esperados ni garantías.

32Informes por semanafrente a los 8 iniciales (4× de capacidad)

12minTiempo de elaboraciónfrente a las 4.5 horas iniciales

100%Exactitud de los datosobjetivo de validación ilustrativo

$165KAumento anual de la productividadtiempo de los analistas reasignado

Plazo ilustrativo: 3 semanasNode.js · PostgreSQL · REST APIs · PDF Generation · Supabase

Implementación de una solución lista para usarConfigurar las fuentes de datos aprobadas de la base de datos y la API para un prototipo de informes.5 días

Conector EHR personalizadoIdentificar los campos necesarios y evaluar los permisos y las limitaciones del conector propuesto.8 días

Pruebas y flujo de aprobaciónComparar los informes generados con registros fiables y probar el flujo de aprobación y entrega.5 días

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