Servicios de IA implementados con criterio
Datos consolidados desde tus diez herramientas. KPIs vivos, alertas proactivas y reporting ejecutivo que llega solo. El panel se consulta como se consulta a un analista.
El dato existe. Está troceado entre doce herramientas, tres hojas y dos personas. El problema no es la falta de datos. Es la falta de arquitectura encima. La diferencia entre controlar el negocio o sufrirlo es que los números te lleguen antes de que el problema los cuente solo.
No es un dashboard nuevo. Es la capa que convierte tus datos fragmentados en visibilidad continua, alertas proactivas y respuestas a demanda.
CRM, ads, operaciones, soporte, producto, facturación. La capa que consolida el stack es el 70% del trabajo. IA sin datos limpios no sirve.
Le preguntas al bot desde WhatsApp, Slack o Telegram y responde al momento con el dato, la fuente y el contexto. Sin abrir un dashboard, sin molestar al analista.
Cuando un KPI sale de rango llega un aviso explicado. Qué se desvía, cuánto, desde cuándo, qué métricas cruza, qué investigar primero.
Conversión, CAC, LTV, margen, churn. Misma definición para marketing, ventas y producto. Se acaban las reuniones discutiendo qué número es el correcto.
Briefing diario, resumen semanal, cierre mensual. Redactado en lenguaje natural con lo que cambió, por qué y qué revisar. Llega solo.
Cuando el MRR cae, el sistema cruza churn, activación, tickets y uso por cohorte antes de que alguien lo pida. La hipótesis llega con el aviso.
Análisis de datos con IA aporta más visibilidad en IA para SaaS con MRR, churn y cohortes cruzados, en IA para agencias con rentabilidad por cuenta y margen por servicio al minuto, y en IA para industria con producción, mermas y tiempos muertos fuera de Excel.
No hace falta SQL. No hace falta pedir al data analyst. Escribes como le preguntarías a un humano. El sistema traduce, consulta las fuentes conectadas y devuelve la respuesta con fórmula, fuente y contexto cruzado.
LinkedIn Ads bajó (138 EUR a 121 EUR). El problema está en Meta.
Vs cohorte Q2 (2.360 EUR). Churn mes 3 subió del 8% al 14%. Producto u onboarding, no adquisición.
Concentración subió al 41% del total. Uno de ellos (Acme) pesa 22% solo. Riesgo de dependencia.
KPIs consolidados, alertas proactivas y preguntas al negocio en lenguaje natural. El reporting deja de ser un documento mensual y pasa a ser una conversación continua. Operada por tu equipo y tus agentes.
Interfaz instalada con tu marca, tus roles y tus flujos operativos.
Contenido, ventas, operativa y analytics en un único workspace.
SOPs, agentes y dashboards construidos sobre cómo operas hoy.
Humanos en el loop solo donde el criterio añade valor concreto.
“Teníamos un onboarding que tardaba 3 semanas con 3 personas dedicadas. Ahora tarda 30 minutos con 1 persona supervisando. El 95% del proceso es automático.”
“En 45 días pasamos de no tener pipeline a tener lista de espera. El ROAS del sistema de captación es de x10 sin tocar nada manualmente.”
“Cada presupuesto son 200 páginas y días de trabajo. DelegIA nos creó la App con IA que necesitábamos. Lo que antes tardaba días ahora se genera en minutos, sin errores.”
“DelegIA nos montó un sistema de captación con IA que genera leads cualificados en automático. ROAS x17 sin intervención manual. El equipo comercial solo cierra.”
La capa conversacional traduce tu pregunta a una consulta estructurada contra tus fuentes ya conectadas. No inventa: si un dato no está disponible, lo dice. Cada respuesta viene con la fórmula y la fuente, así que se puede auditar como cualquier report tradicional.
Un dashboard es estático y pasivo. Tú entras a buscar el dato. Este sistema es proactivo: monitoriza, detecta desviaciones, envía resúmenes ejecutivos y responde preguntas sin que abras nada. El BI tradicional sigue siendo útil para análisis profundo ad hoc. La diferencia es el modo por defecto: push en lugar de pull.
CRMs como HubSpot, Pipedrive o Salesforce. Plataformas publicitarias como Meta, Google y LinkedIn. Analítica web como GA4, Mixpanel o Amplitude. ERPs como SAP, Sage o Dynamics. Facturación, soporte y cualquier fuente con API. La instalación consolida todo en una capa unificada sin forzar migración a un data warehouse nuevo.
Durante el onboarding definimos los KPIs críticos y sus rangos aceptables por franja temporal. Cuando una métrica sale de rango, el sistema manda la alerta al responsable con el contexto: qué KPI, cuánto se desvía, desde cuándo, posibles causas cruzadas con otros datos y acciones sugeridas. No es un mail seco, es un briefing.
No necesariamente. Pueden coexistir. Muchas instalaciones mantienen el BI clásico para análisis profundo y usan Analytics IA como capa conversacional y proactiva por encima. Si el BI actual está infrautilizado, el diagnóstico suele recomendar consolidar; si se usa de verdad, se integra.
Los datos no salen de tu infraestructura más allá de lo estrictamente necesario para el procesamiento. La capa puede desplegarse en entornos con controles RGPD adaptados, con logs de acceso y permisos por rol. En sectores regulados diseñamos la arquitectura con el compliance como requisito desde el día uno.
Diagnóstico de servicios IA
Cuéntanos qué área quieres mejorar y te ayudamos a decidir qué servicio tiene sentido implementar primero.
Solo aceptamos proyectos donde podemos entregar un resultado concreto.