MEDINA CORE

IA Aplicada a Empresas | Automatización Inteligente con ROI Real

Inteligencia Artificial Útil

IA sin promesas mágicas. Solo aplicaciones que generan ROI

La IA no es la solución a todo, pero aplicada correctamente elimina trabajo mecánico y mejora precisión en tareas específicas. En Medina Core implementamos IA de forma transversal cuando aporta valor medible: clasificación automática, extracción de datos, asistentes internos. Sin hype, sin "revoluciones". Solo eficiencia técnica demostrable.

Aplicaciones Prácticas

Dónde la IA aporta valor real

Clasificación automática

Categoriza emails, tickets de soporte o documentos sin intervención humana. Aprende de ejemplos.

Extracción de datos

OCR inteligente que lee facturas, albaranes, contratos. Extrae campos clave y valida coherencia.

Asistentes internos

Chatbots B2B que resuelven consultas internas (política empresa, procedimientos, documentación técnica).

Detección de anomalías

Identifica patrones anormales en datos operacionales. Alerta proactiva ante problemas potenciales.

Nuestro enfoque pragmático de IA

No vendemos IA como buzzword. Analizamos si el problema se resuelve mejor con reglas clásicas o con modelos de ML/LLM. A veces un script bien hecho es más fiable que un modelo complejo. Cuando IA aporta valor (clasificación de grandes volúmenes, NLP, visión por computadora), lo implementamos con criterio técnico y métricas de precisión claras.

Inteligencia artificial aplicada a procesos empresariales y automatización inteligente
Inteligencia artificial y machine learning aplicados a procesos empresariales automatizados

Qué implementamos

Clasificación y etiquetado automático

Modelos entrenados con tus datos históricos que categorizan automáticamente emails entrantes, tickets de soporte, documentos. Aprende de correcciones humanas. Ideal para empresas con volumen alto (>1000 documentos/mes). Precisión típica: 85-95%.

OCR inteligente y extracción documental

Procesamiento de facturas, albaranes, contratos en PDF o imagen. Extracción de campos clave (NIF, importe, fecha, conceptos), validación de coherencia entre campos, integración con ERP. Ahorro de 80-90% en entrada manual de datos.

Chatbots y asistentes internos B2B

No chatbots genéricos. Asistentes entrenados con documentación interna (manuales, procedimientos, políticas) que responden consultas de empleados. Integración con Slack/Teams. Reducción de consultas a RRHH/IT del 40-60% en preguntas repetitivas.

Integración de LLMs en flujos existentes

Uso controlado de GPT-4, Claude u otros modelos en procesos específicos: generación de resúmenes, traducción técnica, análisis de sentimiento en feedback. Prompts optimizados, validación de outputs, fallbacks ante errores.

Detección de anomalías en series temporales

Modelos que identifican patrones anormales en datos operacionales (ventas, stock, tiempos de respuesta). Alertas proactivas cuando métricas se desvían del comportamiento esperado. Anticipación de problemas antes de que escalen.

Análisis predictivo y forecasting

Predicción de demanda, churn de clientes, necesidades de stock. Basado en históricos y variables externas. Entregamos modelo + dashboard con métricas de precisión (MAPE, RMSE). Sin cajas negras: explicabilidad de predicciones.

Advertencia importante

La IA no es magia. Requiere datos de calidad, validación continua y supervisión humana. No sustituye criterio de negocio. Si alguien te promete "IA que lo hace todo", desconfía. En Medina Core solo implementamos IA donde podemos medir ROI claramente.

Casos de uso: Cuándo la IA aporta valor real

La IA es útil en tareas repetitivas con alta variabilidad que requieren interpretación:

📄 OCR inteligente facturas/documentos

Problema: Recibes 100-500 facturas/mes por email. Alguien debe abrirlas, extraer datos (proveedor, importe, fecha), validar y registrar en contabilidad.

Solución: OCR con IA que lee facturas en cualquier formato, extrae campos clave, valida coherencia y registra automáticamente. Aprende de correcciones.

Resultado: -90% tiempo procesamiento facturas, 95% precisión extracción, solo revisión humana en casos ambiguos.

📧 Clasificación automática emails/tickets

Problema: Soporte recibe 200+ tickets/día. Alguien debe leerlos, clasificarlos por urgencia/departamento y asignarlos manualmente.

Solución: Clasificador IA entrenado con histórico. Lee contenido, detecta urgencia, categoriza y asigna automáticamente. Se mejora con feedback.

Resultado: Asignación instantánea, 92% precisión, -80% tiempo triaje, priorización automática casos urgentes.

🤖 Chatbot interno con conocimiento empresarial

Problema: Empleados consultan continuamente políticas, procedimientos, preguntas RRHH. RRHH responde lo mismo 50 veces/semana.

Solución: Chatbot entrenado con documentación interna. Responde consultas frecuentes 24/7, deriva a humano solo casos complejos.

Resultado: 70% consultas resueltas sin intervención humana, -10h/semana RRHH, empleados respuestas inmediatas.

💬 Análisis sentiment reviews/feedback

Problema: Recibes cientos de reviews/comentarios clientes. Leerlos todos para detectar problemas recurrentes es inviable.

Solución: Análisis NLP que categoriza opiniones (positivo/negativo/neutral), detecta temas recurrentes y alerta ante tendencias negativas.

Resultado: Identificación inmediata problemas emergentes, dashboard con temas principales, acción proactiva antes de crisis.

🔍 Detección anomalías en datos operacionales

Problema: Tienes miles de transacciones/métricas diarias. Detectar manualmente patrones anómalos (fraude, errores, desviaciones) es imposible.

Solución: Modelo IA que aprende patrones normales y detecta automáticamente desviaciones significativas. Alertas en tiempo real.

Resultado: Detección fraude/errores en minutos, -85% falsos positivos vs reglas manuales, prevención pérdidas.

📈 Predicción de churn de clientes

Problema: Clientes se van sin previo aviso. Cuando te das cuenta, es tarde para retenerlos.

Solución: Modelo predictivo que analiza comportamiento (uso, facturación, interacciones) e identifica clientes en riesgo 30-60 días antes.

Resultado: Acción proactiva antes de abandono, +35% retención clientes en riesgo, dashboard con scoring probabilidad churn.

¿Tienes datos y tareas repetitivas?

Evaluar Si la IA Aporta Valor

Entregables: Qué incluye un proyecto de IA

No dejamos "modelos mágicos". Cada proyecto incluye:

Modelo Entrenado

Modelo IA optimizado con tus datos. Métricas de precisión documentadas, explicabilidad de predicciones.

Código de Integración

API REST para usar el modelo desde tus sistemas. Documentación completa, ejemplos de uso.

Dataset Preparado

Datos limpios, etiquetados y preparados. Pipeline de procesamiento automatizado para nuevos datos.

Métricas de Rendimiento

Dashboard con precisión, recall, F1-score. Monitorización continua de degradación del modelo.

Pipeline de Reentrenamiento

Proceso automático para reentrenar modelo con nuevos datos. Evita degradación con el tiempo.

Documentación Técnica

Cómo funciona el modelo, limitaciones conocidas, guía de troubleshooting, mejores prácticas.

Métricas y resultados: Qué impacto esperar

Resultados típicos en proyectos de IA bien implementados:

-90%

Tiempo en tareas mecánicas

OCR, clasificación, extracción

92-95%

Precisión típica

En clasificación y extracción

24/7

Operación continua

Sin fatiga, sin vacaciones

+35%

Retención de clientes

Con predicción churn proactiva

💡 ROI típico: Recuperas la inversión en 8-12 meses

El ahorro en tiempo de tareas mecánicas + mejora en precisión/detección suele amortizar el proyecto en menos de 1 año. La IA no sustituye personas, libera tiempo para que se enfoquen en tareas de mayor valor.

Casos de éxito relacionados

Proyectos donde la IA ha aportado valor medible:

SaaS / Tech

Generación de Audio con IA

Plataforma SaaS que usa modelos de IA generativa para crear audio ambiental personalizado. Integración de múltiples modelos.

IA en producción escalable

Ver caso completo
Multi-Industrial

Análisis de Datos con IA

Dashboards con detección automática de anomalías en métricas operacionales. Alertas proactivas ante desviaciones.

Detección temprana problemas

Ver caso completo
PropTech / Inmobiliario

Clasificación Automática de Inmuebles

Sistema que categoriza y valida automáticamente propiedades usando IA. Detección de inconsistencias en datos.

Validación automática de datos

Ver caso completo

Otros Servicios

¿IA aplicable a tu operación?

Evaluamos si tu caso de uso justifica IA o si hay soluciones más simples y fiables.

Consultar Viabilidad
Metodología

Cómo implementamos proyectos de IA

No empezamos con el modelo. Empezamos analizando si IA es la solución correcta y qué precisión necesitas para que aporte valor real.

  1. Viabilidad

    ¿Hay datos suficientes? ¿El problema justifica IA o basta lógica clásica?

  2. Preparación

    Limpieza de datos, etiquetado si es supervisado, feature engineering.

  3. Entrenamiento

    Prueba de múltiples modelos, validación cruzada, optimización de hiperparámetros.

  4. Validación

    Test con datos reales no vistos, medición de precisión, análisis de errores.

  5. Integración

    Despliegue en producción, API para consumo, monitorización de drift.

  6. Mejora

    Reentrenamiento periódico con nuevos datos, ajuste según feedback.

Casos Implementados

IA aplicada que ha generado ROI

OCR de facturas automático

Sector: Asesoría

Procesamiento de 500+ facturas mensuales. Extracción automática de NIF, importe, fecha, concepto. Validación de coherencia. Reducción del 85% en tiempo de entrada de datos. Precisión: 92%.

Clasificación de tickets de soporte

Sector: Software B2B

Categorización automática de tickets en 5 tipos (bug, feature, consulta, urgente, facturación). Asignación automática a departamento. 60% menos tiempo de triaje manual. Precisión: 88%.

Chatbot interno de documentación

Sector: Empresa tecnológica

Asistente con RAG (Retrieval Augmented Generation) entrenado con 200+ documentos internos. Responde consultas de procedimientos, políticas, onboarding. 40% reducción consultas a RRHH.

Guía Técnica

IA Clásica vs LLMs: Cuándo usar cada una

No toda IA es "ChatGPT". Elegir la tecnología correcta marca la diferencia entre éxito y fracaso. Esta es nuestra matriz de decisión:

IA Clásica (Machine Learning)

✅ Cuándo usarla:

  • Tareas repetitivas con patrón claro
  • Necesitas predicciones numéricas precisas
  • Tienes datos etiquetados suficientes
  • Latencia crítica (< 100ms)
  • Coste operativo bajo es prioritario

📊 Casos típicos:

  • Clasificación de facturas por proveedor
  • Predicción de demanda (forecasting)
  • Detección de fraude en transacciones
  • Segmentación de clientes (RFM)
  • Sistemas de recomendación

💰 Económico:

Coste inicial: 8.000-20.000€ (incluye entrenamiento)
Coste operativo: ~50-200€/mes (infraestructura)
Velocidad: 10-100ms por predicción

LLMs (GPT, Claude, Llama)

✅ Cuándo usarlos:

  • Comprensión de lenguaje natural complejo
  • Generación de contenido o respuestas
  • Razonamiento sobre contexto ambiguo
  • No tienes datos etiquetados
  • Versatilidad más importante que velocidad

📊 Casos típicos:

  • Chatbots conversacionales internos
  • Resumen de contratos/documentos largos
  • Extracción de info de textos no estructurados
  • Generación de emails/reportes automáticos
  • Asistentes de código o documentación

💰 Económico:

Coste inicial: 3.000-8.000€ (implementación)
Coste operativo: 0,001-0,01€ por petición (variable)
Velocidad: 1-5 segundos por respuesta

💡 Nuestra recomendación

En la mayoría de casos B2B, IA clásica + LLMs híbrido es la mejor solución: IA clásica para decisiones rápidas y predecibles, LLMs para comprensión de contexto. Ejemplo: IA clásica clasifica tipo de documento (factura, contrato, pedido), LLM extrae campos específicos.

Metodología

Cómo implementamos proyectos de IA con ROI medible

No vendemos IA como solución mágica. Evaluamos viabilidad técnica y ROI antes de comprometernos. Este es nuestro proceso:

Plazo típico: Prototipo 2-3 semanas, implementación completa 6-10 semanas.

Gestión de Riesgos

Riesgos típicos en proyectos IA y cómo los evitamos

La IA puede fallar de formas sutiles y costosas. Así gestionamos los riesgos principales:

🧪 Siempre empezamos con Proof of Concept

No cobramos por proyectos IA hasta validar que es técnicamente viable y tiene ROI claro. El PoC (2-3 semanas) demuestra precisión con datos reales antes de comprometernos.

¿IA útil o solo hype?

Evaluamos si tu caso justifica inteligencia artificial

Sin compromiso. Analizamos tu operación y te decimos honestamente si IA aporta valor o si hay soluciones más simples y fiables.

Consultar Viabilidad IA