Kit Consulting
(Próximamente)

• Identificación de los objetivos comerciales y técnicos de la pyme en relación con la adopción de IA.
• Se realiza un diagnóstico inicial para evaluar la situación actual de la empresa en cuanto al uso e implementación de IA, identificando áreas clave donde puede ser aplicada.

• Análisis de los datos existentes en la pyme para determinar su calidad, relevancia y formato con el fin de implementarlos en algoritmos de IA.
• Se ofrecen sugerencias de fuentes de datos adicionales si es necesario, y se proporciona asesoramiento para garantizar la gobernanza de los datos conforme a normativas (RGPD, UNE).

• Se realiza una evaluación de las herramientas de IA que mejor se adapten a las necesidades y capacidad de inversión de la pyme.
• Se ofrecen recomendaciones personalizadas de tecnologías, considerando aspectos como facilidad de uso, escalabilidad y costo. Se pueden sugerir herramientas como Microsoft Azure, Google Cloud, AWS, o soluciones de código abierto.

• Se establece asesoramiento para crear protocolos que aseguren una gestión adecuada y segura de los datos.
• Estos protocolos garantizan la calidad, integridad y validez de los datos utilizados, cumpliendo con normativas internacionales como la RGPD y las normas UNE.

• Se trabaja junto con la pyme para desarrollar un caso de uso que aplique técnicas de IA en un área específica del negocio (por ejemplo, predicción de demanda, segmentación de clientes, etc.).
• Este caso de uso permite demostrar el valor práctico que la IA puede aportar a la empresa en términos de eficiencia operativa o mejora de procesos.

• Se elaboran recomendaciones sobre cómo implementar la IA en las áreas clave de la empresa, con sugerencias para automatizar tareas repetitivas a través de RPA (Automatización Robótica de Procesos).
• La implementación total y la automatización dependerán de la capacidad de inversión de la empresa, y se ofrece asesoramiento para probar y evaluar las soluciones.

• Formación del personal en el uso estratégico de las herramientas de IA seleccionadas, con el objetivo de que puedan gestionar y aprovechar estas tecnologías de manera eficiente.
• Se proporcionarán guías y manuales prácticos para asegurar que el equipo pueda implementar las soluciones propuestas.

• Se identifican los objetivos estratégicos de la pyme relacionados con el análisis de datos.
• Se realiza un diagnóstico inicial para evaluar la situación actual del uso y explotación de datos en la empresa, determinando la madurez del sistema actual de gestión de datos.

• Se analizan las bases de datos existentes para evaluar su ubicación, tipo, volumen y relevancia.
• Se evalúa la calidad de los datos y su capacidad para integrarse en procesos de análisis avanzados. Se sugieren fuentes adicionales si es necesario.
• Se ofrecen recomendaciones para mejorar la estructura de los datos conforme a estándares como el Modelo Entidad-Relación (MER).

• Se evalúan diferentes herramientas de visualización de datos, considerando la facilidad de uso, capacidad de integración con los sistemas actuales y costos asociados como Tableau, Power BI, Google Data Studio, etc.
• Se proporcionan recomendaciones personalizadas de herramientas que mejor se adapten a las necesidades de la pyme.

• Se trabaja junto a la pyme para definir los indicadores clave de rendimiento (KPIs) más relevantes para el negocio.
• Se analiza el uso actual de KPIs en la empresa y se identifican oportunidades de mejora.
• Se propone la creación de nuevos KPIs con métricas y fórmulas de cálculo que reflejen mejor los objetivos estratégicos de la empresa.

• Se asesora a la pyme en la creación de políticas de calidad de datos que incluyan la estandarización de formatos, la limpieza de datos y la coherencia entre sistemas.
• Se aseguran procedimientos que cumplan con las normativas de privacidad de datos.

• Se colabora con la pyme para desarrollar un caso de uso que aplique los resultados del análisis de datos en una situación específica del negocio.
• El caso de uso se adapta a las necesidades reales de la empresa, permitiendo demostrar el valor práctico del análisis de datos en la toma de decisiones.

• Se ofrece formación al personal de la pyme sobre las herramientas seleccionadas para el análisis y visualización de datos.
• Se proporcionan manuales y guías prácticas para asegurar que el equipo interno pueda manejar estas herramientas de manera efectiva.

• Revisar los resultados del servicio básico, evaluando la situación actual de la pyme respecto al análisis de datos.
• Identificar bases de datos, procedimientos de calidad implementados y recomendaciones previas sobre herramientas utilizadas.

• Establecer los objetivos del sistema avanzado de análisis de datos, alineando la estrategia con las necesidades comerciales de la pyme.
• Evaluar los datos internos de la pyme y su potencial para integrarse con fuentes externas (como estudios de mercado o bases de datos públicas).

• Diseñar una arquitectura centralizada para la gestión y almacenamiento de datos, estructurando las tablas, relaciones entre entidades, y asegurando la integridad de claves primarias y foráneas.
• Producir un plan de acción detallado para los procesos de carga y transformación de datos.

• Realizar un análisis de herramientas avanzadas de gestión y visualización de datos que sean adecuadas para la pyme.
• Considerar factores como facilidad de uso, costos y compatibilidad con sistemas existentes.
• Proporcionar recomendaciones de herramientas que mejor se adapten a las necesidades de la pyme.

• Trabajar junto con la pyme para desarrollar e implementar un caso de uso que aplique técnicas avanzadas de IA, como modelos predictivos o análisis en tiempo real.
• Medir los resultados obtenidos, documentar mejores prácticas y hacer recomendaciones sobre la escalabilidad del caso de uso en otras áreas del negocio.

• Explorar áreas adicionales dentro de la pyme donde la IA puede agregar valor a través de la automatización o mejora de procesos.
• Proponer nuevas aplicaciones de IA, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP) o machine learning, que puedan alinearse con los objetivos estratégicos de la empresa.

Objetivo:

• Evaluar el estado actual de las ventas digitales de la empresa.

Actividades:

• Reunión inicial con el equipo directivo para entender objetivos comerciales.
• Análisis de datos actuales de ventas digitales (conversiones, tráfico web, comportamiento del cliente).
• Identificación de fortalezas y debilidades en la estrategia de ventas actual.

Objetivo:

• Establecer metas claras y alcanzables para las ventas digitales.

Actividades:

• Taller de co-creación con el equipo de ventas para definir KPIs.
• Establecimiento de objetivos a corto, medio y largo plazo.
• Alineación de los objetivos con la visión y misión de la empresa.

Objetivo:

• Diseñar una estrategia integral que maximice las oportunidades de ventas digitales.

Actividades:

• Investigación de mercado y análisis de competencia.
• Segmentación de clientes y creación de perfiles de buyer persona.
• Desarrollo de un embudo de ventas optimizado para el entorno digital.

Objetivo:

• Asegurar que el equipo de ventas esté preparado para la nueva estrategia.

Actividades:

• Talleres y formaciones en técnicas de ventas digitales.
• Entrenamiento en el uso de herramientas digitales y análisis de datos.
• Simulaciones de ventas y prácticas de atención al cliente digital.

Objetivo:

• Evaluar el desempeño de la estrategia y realizar ajustes necesarios.

Actividades:

• Análisis periódico de KPIs y métricas de rendimiento.
• Reuniones de seguimiento con el equipo de ventas para revisar resultados.
• Ajustes estratégicos basados en los datos recolectados y feedback del equipo.

Objetivo:

• Proporcionar un informe completo sobre el proceso y resultados.

Actividades:

• Elaboración de un informe que detalle los hallazgos, resultados y recomendaciones para el futuro.
• Presentación de resultados a la dirección y a las partes interesadas.
• Propuesta de un plan de acción para la continuidad de la mejora en ventas digitales.

• Mapeo de procesos empresariales mediante Diagramas de flujo, Modelos BPMN (Business Process Model and Notation) y/o Diagramas SIPOC (Supplier, Input, Process, Output, Customer).
• Identificación de los cuellos de botella y necesidades específicas de automatización o digitalización.
• Definición de los requerimientos técnicos y funcionales para la implementación de las soluciones.
• Identificación de Datos de Valor

• Rediseño de los procesos financieros y de control de gestión.
• Detección de procesos repetitivos para su automatización.
• Aplicación de Inteligencia Artificial.

• Análisis de herramientas de visualización de datos (Power BI, Tableau, etc.) que se adapten mejor a las necesidades de la pyme.
• Recomendación e implementación de la herramienta.
• Definición de KPI para monitorear la eficiencia de los procesos.

• Selección del caso de uso.
• Medición de resultados.

• Formación en las nuevas herramientas.
• Plan de gestión del cambio.

• Revisión de sistemas y procesos actuales
• Evaluación de herramientas y tecnologías
• Identificación de brechas y necesidades

• Evaluar las estrategias de la competencia
• Identificar tendencias emergentes

• Identificar las habilidades necesarias en el equipo para trabajar con IA y BI
• Desarrollo de una cultura de datos

• Selección de herramientas adecuadas
• Integración con sistemas actuales
• Definición de casos de uso

• Desarrollo de un plan estratégico
• Definición de KPIs
• Identificación de nuevas oportunidades

• Identificar un proceso o área donde la mejora del rendimiento tenga un impacto significativo
• Utilizar modelos predictivos, minería de datos y otras técnicas de análisis para extraer insights de valor que mejoren el posicionamiento competitivo.
• Presentación de resultados

• Seguimiento de KPIs
• Ajustes y optimizaciones
• Evolución de la estrategia

Analizar los procesos comerciales existentes para identificar aquellas áreas de tu pyme que podrían beneficiarse de la digitalización.

Diseñar e implementar programas de concienciación para educar a tus empleados sobre la importancia estratégica de la transformación digital.

Evaluar las herramientas y tecnologías ya en uso, ofreciéndote un asesoramiento para optimizar su rendimiento y alinearlas con tus objetivos de transformación digital.

Desarrollar una estrategia clara y personalizada que articule los objetivos, plazos y pasos específicos para la transformación digital.

Establecer un marco para la innovación continua y la adaptabilidad a medida que evolucionan las tecnologías digitales.

Desarrollo y ejecución de un caso de uso adaptado al negocio, utilizando las técnicas apropiadas, que permita conocer las ventajas de la utilización de herramientas digitales.

Identificación de oportunidades o posibles usos de la IA en el ámbito de la transformación digital

• Front-office (relacionados con la interacción con el cliente): Ventas, marketing, atención al cliente, gestión de pedidos.
• Back-office (procesos internos): Gestión de inventario, facturación, logística, control de calidad.

• Analizar y documentar cómo se ejecutan los procesos identificando actividades principales, actores, herramientas, tiempos, costes, deficiencias, cuellos de botella y errores recurrentes.

• Inteligencia Artificial (IA) para predecir comportamientos de compra o clasificar clientes.
• Machine Learning para segmentar clientes de manera más eficiente.
• Automatización Robótica de Procesos (RPA) para tareas repetitivas, como el ingreso de datos.
• Plataformas de nube para mejorar la colaboración y la escalabilidad.
• Análisis de Big Data para generar insights de comportamiento de los clientes y optimizar campañas de marketing.

• Tiempo de ciclo del proceso (antes y después de la digitalización).
• Costos asociados a la operación.
• Satisfacción del cliente.
• Tasa de errores o incidencias en el proceso.

• Despliegan las tecnologías seleccionadas
• Formación del personal en los nuevos sistemas y procesos
• Realización de pruebas y ajustes del proceso digital

• Revisar los KPIs periódicamente.
• Recoger retroalimentación de los usuarios (clientes internos y externos).