Soluciones de Inteligencia Artificial y software para empresas

Hay cuatro criterios que separan a un proveedor fiable del resto. Primero, que el equipo de desarrollo sea propio y esté en España, no subcontratado: es lo que determina si podrás hablar con quien construye tu software. Segundo, que te entregue la propiedad del código, los datos y la infraestructura, sin ataduras contractuales. Tercero, que trabaje por hitos con entregas visibles cada dos o tres semanas en vez de desaparecer seis meses. Y cuarto, que tenga casos verificables en tu tipo de proyecto. Lienzzo opera desde Valencia desde 2018, con más de 650 proyectos entregados y 5/5 sobre 169 reseñas en Google.

Una consultora de IA no vende una herramienta: identifica qué procesos de tu empresa pueden delegarse a un sistema, calcula el retorno de cada uno y construye la solución conectada a tus datos reales. En la práctica son tres fases: diagnóstico (auditar procesos, datos e integraciones y priorizar por ROI), implementación (desarrollar el asistente, agente o automatización e integrarlo con tu ERP, CRM y documentación) y evolución (medir resultados, ajustar y ampliar). La diferencia con una agencia de desarrollo clásica es que el punto de partida es el proceso de negocio, no el pliego técnico.

Nuestra sede está en Valencia (Pl. de l'Ajuntament 13, 46002) y ahí atendemos presencialmente, pero trabajamos con empresas de toda España, Portugal y el resto de la Unión Europea. El modelo es híbrido: las sesiones de descubrimiento y las presentaciones de resultados pueden ser presenciales o remotas, y el desarrollo y el seguimiento se llevan en remoto con entregas cada dos o tres semanas. Tenemos proyectos entregados en Comunidad Valenciana, Madrid, Cataluña, Castellón y Aragón, entre otros.

El orden que funciona es siempre el mismo. Uno: mapear los procesos reales y localizar dónde se pierden horas, se duplican datos o se cometen errores. Dos: priorizar por impacto frente a esfuerzo y elegir un solo caso de uso para empezar, preferiblemente uno con volumen alto y reglas claras. Tres: preparar los datos y las integraciones que ese caso necesita. Cuatro: construir una versión en producción con supervisión humana y métricas desde el primer día. Cinco: medir el ahorro real y solo entonces ampliar al siguiente proceso. Empezar por una herramienta en lugar de por un proceso es la causa más común de proyectos de IA que no llegan a nada.

Los candidatos claros son los que combinan volumen alto, reglas relativamente estables y mucha intervención manual: entrada de datos entre programas que no se hablan, lectura y clasificación de correos y pedidos, extracción de datos de facturas y albaranes, elaboración de presupuestos repetitivos, generación de informes recurrentes, respuesta a preguntas frecuentes de clientes y de empleados, clasificación de incidencias y tickets, y búsqueda de información en documentación interna. Como regla práctica: si una persona hace la misma tarea más de veinte veces al mes siguiendo criterios que sabría explicar, hay un caso de automatización.

Depende de si el proceso te diferencia o no. Para lo estándar -contabilidad, nóminas, correo- un producto de mercado es casi siempre la mejor opción: más barato, probado y mantenido por otros. El software a medida gana cuando el proceso es justamente lo que te hace competitivo, cuando los productos disponibles cubren el 60 % y dejan fuera el 40 % que más importa, o cuando el coste acumulado de licencias por usuario supera lo que costaría construir la herramienta una sola vez. La pregunta útil no es cuál es mejor, sino en cuántos sitios estás forzando tu operativa para que quepa en una herramienta genérica.

Con tres decisiones tomadas antes de escribir código. Primera, dónde viven los datos: desplegamos por defecto en infraestructura europea, y cuando el sector lo exige, en tu propio cloud o directamente on-premise. Segunda, qué sale hacia el modelo: se minimiza y se anonimiza lo que no es necesario, y se contratan proveedores con acuerdo de encargado de tratamiento que no reutilicen tus datos para entrenar modelos generales. Tercera, quién puede ver qué: los permisos del sistema de origen se heredan en el asistente, y cada consulta y cada respuesta quedan registradas para poder auditarlas. A eso se añade la supervisión humana en las decisiones con efecto sobre personas, que es lo que exige el Reglamento Europeo de IA.

El diagnóstico entrega conclusiones en 5-10 días laborables. A partir de ahí, la mayoría de implementaciones entran en producción entre 3 y 12 semanas según el alcance: una automatización concreta o un chatbot conectado a tus contenidos suele estar operativo en 3-6 semanas, un asistente documental con RAG en 3-8 semanas, y una plataforma de gestión a medida tiene primera versión útil en 2-3 meses. Trabajamos con entregas incrementales precisamente para que el retorno empiece a acumularse antes de que el proyecto esté terminado del todo.