Industria
Servicios y consultoría en tecnologías de la información
Tipo de empresa
Empresa de servicios de software de tamaño medio (entre 150 y 500 empleados)
Equipo
Preventa, arquitectos de soluciones, gestores de cuentas
Período de seguimiento
90 días tras el despliegue
El desafío
Los equipos de preventa de las empresas de servicios de software dedican una parte desproporcionada de sus horas productivas a la elaboración de propuestas, un proceso que es en gran medida manual, carece de una estructura coherente y resulta difícil de ampliar. Los datos del sector lo reflejan claramente:
| Referencia del sector de las tecnologías de la información | Valor típico |
|---|---|
| Tiempo medio necesario para elaborar una propuesta técnica | 12-18 horas |
| Tiempo transcurrido hasta el envío desde la conversación inicial con el cliente | De 4 a 7 días laborables |
| Índice de éxito en licitaciones (servicios de TI, media mundial) | 22–28% |
| Coste por propuesta (tiempo de SA + coordinación) | $800–$2.200 |
| Propuestas que un arquitecto de soluciones puede gestionar al mes | 4–6 |
| Índice de reelaboración debido a errores de estimación | 35–45% |
| Ciclos de coordinación con las partes interesadas por propuesta | 2 a 4 rondas |
El equipo de preventa de la empresa estaba rindiendo al nivel de estos parámetros de referencia o por debajo de ellos. Principales puntos de fricción:
- No existe una estructura estandarizada — Cada arquitecto elaboró sus propuestas de forma diferente, lo que dio lugar a una calidad desigual y a la omisión de algunas secciones.
- Conjeturas a la hora de hacer estimaciones — Las horas se estimaron de manera informal, sin un análisis estructurado de la complejidad, lo que provocó que, con frecuencia, se subestimara el alcance del proyecto.
- Tardanza en la tramitación — Los documentos listos para el cliente tardaban entre 5 y 7 días desde la primera conversación hasta su entrega, lo que a menudo nos hacía perder contratos frente a competidores más rápidos
- Esfuerzo repetitivo — Los elementos habituales (mapas de partes interesadas, desgloses de módulos, historias de usuario, modelos de costes) se recreaban desde cero para cada proyecto.
- Falta de memoria institucional — No se consultaban de forma sistemática los proyectos anteriores a la hora de definir el alcance de los nuevos trabajos
Características:
- Pega la transcripción de una llamada: la plataforma extrae automáticamente los requisitos, el presupuesto, el calendario, la pila tecnológica y los requisitos de cumplimiento normativo.
- Elimina por completo la documentación manual de los requisitos del flujo de trabajo
- Cada una de las ocho etapas del flujo de trabajo activa una generación mediante IA diseñada específicamente para sus elementos.
- Componentes de la solución, historias de usuario, flujos de usuario, especificaciones de pantalla, composición del equipo, estrategia de costes
- Los arquitectos revisan y perfeccionan el contenido generado por IA; nunca parten de cero
- Factores de complejidad, márgenes de riesgo y número de pantallas derivados de los datos de módulos y historias del propio proyecto
- No se trata de reglas generales, sino de una lógica de estimación vinculada a las características específicas de cada proyecto
- La tasa de reelaboración se redujo de ~40% a ~12%
- Durante la revisión salieron a la luz proyectos anteriores comparables
- Los arquitectos obtienen puntos de referencia sobre precios, plazos y riesgos sin tener que buscar en las unidades compartidas
- Propuesta completamente estructurada generada directamente a partir de los datos del flujo de trabajo: resumen ejecutivo, alcance, calendario, desglose de costes y condiciones comerciales
- El cliente recibe un enlace seguro de aprobación por correo electrónico; la aceptación o el rechazo se registran y se archivan.
- Todas las sesiones registradas: número total de sesiones, duración media de las sesiones, sesión más larga
- Registro completo del tiempo dedicado a la preventa por cada proyecto
Tecnología
La solución:
La empresa puso en marcha una plataforma de gestión de propuestas asistida por IA, estructurada en torno a un Flujo de trabajo de preventa de 8 etapas — desde la primera conversación con el cliente hasta la aprobación digital.
En lugar de sustituir al arquitecto, la plataforma actúa como copiloto: recoge el contexto del cliente en la fase 1, genera la arquitectura de la solución y el desglose de módulos en la fase 3, elabora la lógica de estimación en la fase 6 y prepara un PDF listo para el cliente en la fase 7, todo ello dentro de un único entorno guiado.
Capacidades clave:
- De la transcripción a la propuesta en un solo paso — Pega la transcripción de una llamada y la plataforma extrae automáticamente los requisitos, el presupuesto, el calendario, la pila tecnológica y las necesidades de cumplimiento normativo.
- Generación estructurada mediante IA — Cada fase activa una generación basada en IA diseñada específicamente para sus elementos: componentes de la solución, historias de usuario, flujos de usuario, especificaciones de pantalla, composición del equipo y estrategia de costes.
- Estimación inteligente — Los factores de complejidad, los márgenes de riesgo y el número de pantallas se calculan a partir de los datos de los módulos y las historias del propio proyecto, y no a partir de reglas empíricas genéricas.
- Comparación de similitudes entre proyectos anteriores — La plataforma muestra proyectos anteriores similares durante la revisión, lo que proporciona a los arquitectos puntos de referencia para la fijación de precios y la definición del alcance del proyecto.
- Seguimiento del tiempo por propuesta y por fase — Se registra cada sesión; la plataforma muestra el total de horas dedicadas por el equipo de preventa a cada proyecto
- Generación de PDF con un solo clic — Se genera directamente a partir de los datos del flujo de trabajo un documento de propuesta totalmente estructurado, que incluye un resumen ejecutivo, el alcance, el calendario, el desglose de costes y las condiciones comerciales.
- Flujo de trabajo de aprobación digital — Los clientes reciben un enlace seguro de aprobación por correo electrónico; la aceptación o el rechazo se registran y se archivan.
Servicios que ofrecemos
- Diseño de productos de IA y arquitectura de flujos de trabajo
- Análisis sintáctico de transcripciones y proceso de PLN
- Desarrollo de una plataforma de preventa en 8 fases
- Desarrollo del motor de estimación
- Generación de archivos PDF y firma digital
- Comparación de similitudes entre proyectos anteriores
- Optimización continua de los modelos de IA
Resultados tras 90 días
Eficiencia en el uso del tiempo (horas del equipo de preventa)
| Métrico | Antes (según sus propias declaraciones) | Después de (seguimiento del sistema) | Cambia |
|---|---|---|---|
| Promedio de horas por propuesta | 14,2 horas | 3,8 horas | −73% |
| Tiempo hasta el envío (días) | 5,4 días | 1,6 días | −70% |
| Propuestas por SA al mes | 4–5 | 12–15 | +3 veces el rendimiento |
| Índice de reelaboración | ~40% | ~12% | −70% |
| Confianza en la estimación (según la valoración del arquitecto) | Bajo / Medio | Media / Alta | Aumento significativo |
Nota sobre el control del tiempo: La plataforma registra el tiempo total dedicado a cada propuesta en segundos, desglosado por sesión: número total de sesiones, duración media de las sesiones y sesión más larga. Las cifras anteriores se han obtenido a partir de estos datos, agregados para todo el equipo durante el periodo de medición.
Mejoras en la calidad
- Exhaustividad: Las propuestas generadas a través de la plataforma cubrían todas las secciones requeridas (100%), frente a las ~55% de los documentos creados manualmente.
- Precisión de la estimación: Los proyectos cuyo alcance se definió mediante el flujo de estimación estructurado de la plataforma se situaron dentro de un margen de ±15% respecto a las horas de entrega reales en 7 de cada 10 casos (frente a ±40% en el pasado).
- Cobertura de las partes interesadas: Los mapas de partes interesadas generados por IA identificaron entre 3 y 6 funciones empresariales distintas por proyecto, lo que garantizó que las propuestas se dirigieran a todo el comité de compras y no solo al contacto técnico.
- Coherencia: La estructura de las secciones, la terminología y la presentación financiera eran uniformes en todas las propuestas, independientemente del arquitecto que las hubiera elaborado.
Repercusión en la empresa
| KPI | Antes de | Después de | Cambia |
|---|---|---|---|
| Índice de éxito de las propuestas | 24% | 38% | +14 puntos |
| Importe medio de las operaciones (propuestas cerradas) | $185K | $240K | +30% |
| Tiempo dedicado a tareas administrativas frente a trabajo con clientes | 60% / 40% | 25% / 75% | Invertido |
| Propuestas enviadas al mes (total del equipo) | 18 | 52 | +189% |
Puntos de referencia del sector de las tecnologías de la información: referencia en materia de eficiencia
| Punto de referencia | Media del sector | Un objetivo de talla mundial | Resultado de la plataforma |
|---|---|---|---|
| Horas por propuesta | 12-18 horas | < 4 horas | 3,8 horas |
| Tiempo hasta el envío | 4-7 días | < 2 días | 1,6 días |
| Propuestas por SA al mes | 4–6 | 12+ | 12–15 |
| Porcentaje de victorias | 22–28% | 35%+ | 38% |
| Margen de error de la estimación | ±35–45% | ±15% | ±15% |
| Índice de reelaboración | 35–45% | < 15% | ~12% |
Distribución del tiempo del arquitecto de soluciones
Antes del despliegue (medias declaradas por los propios participantes):
Investigación y recopilación de requisitos
3,5 horas
Redacción de la descripción de la solución y los módulos
4,0 horas
Estimación y composición del equipo
3,0 horas
Cálculo de costes y condiciones comerciales
2,0 horas
Formateo de documentos y creación de archivos PDF
1,7 horas
Total
14,2 horas
Tras la implementación (medias registradas por el sistema):
Admisión de clientes (Fase 1: análisis de transcripciones mediante IA)
0,5 horas
Revisión y edición de la solución (Fase 3 — Base generada por IA)
1,0 h
Revisión de la estimación (Fase 6 — Base generada por IA)
0,6 horas
Presupuesto y condiciones (Fase 7 — Base generada por IA)
0,5 horas
Revisión final, generación del PDF y preparación para la firma
0,4 horas
Coordinación / gastos generales entre fases
0,8 horas
Total
3,8 horas
Tiempo ahorrado por propuesta: ~10,4 horas — lo que se traduce en una mayor implicación de los clientes, llamadas de exploración y ampliación del carrito de ventas.
Distribución del tiempo del arquitecto de soluciones
01
Partir de una base estructurada, no de una página en blanco
En lugar de elaborar una propuesta desde cero, los arquitectos revisaron y perfeccionaron el contenido generado por la IA. La carga cognitiva pasó de la creación a la validación, lo que supone una forma de trabajar mucho más rápida.
02
Estimación basada en datos reales del proyecto
El motor de estimación calcula las horas a partir del desglose de módulos del propio proyecto, el número de historias y los factores de complejidad, y no basándose en corazonadas ni en tablas genéricas. Los arquitectos manifestaron tener mayor confianza en sus cifras desde el primer día.
03
La memoria institucional salió a la luz de forma automática
Durante la fase de revisión se sacaron a relucir proyectos anteriores similares, lo que proporcionó a los arquitectos puntos de referencia en cuanto a presupuestos, plazos y riesgos, sin necesidad de buscar en unidades compartidas ni de preguntar a sus compañeros.
Qué te dice esto sobre nuestra ingeniería de IA
En este caso concreto, se trataba de un flujo de trabajo de preventa de ocho etapas. Las capacidades subyacentes —la extracción de datos estructurados a partir de transcripciones, la generación mediante IA diseñada específicamente para cada etapa del flujo de trabajo, la lógica de estimación basada en datos reales de proyectos y un sistema totalmente rastreable y auditable— tienen aplicaciones que van mucho más allá de las propuestas. Aplicamos el mismo enfoque a:
- Flujos de trabajo operativos que se ven entorpecidos por tareas manuales y repetitivas relacionadas con documentos o datos
- Procesos en los que el conocimiento institucional reside en la mente de las personas y no en los sistemas
- Equipos que necesitan la IA para potenciar el criterio humano, no para sustituirlo
- Organizaciones que necesitan un sistema de producción, no una prueba de concepto
Hemos aplicado este tipo de trabajo de implementación de IA en proyectos de fintech, edtech, tecnologías de la información para el sector sanitario, logística y SaaS empresarial —desde propuestas hasta selección de personal, y mucho más allá—.
Lo que esto demuestra
Este caso práctico no es una herramienta de propuesta que intentemos venderte, sino una demostración de cómo desarrollamos aplicaciones basadas en IA: un flujo de trabajo guiado de ocho etapas que incluye el análisis de transcripciones, la generación estructurada mediante IA y una lógica de estimación basada en datos reales de proyectos, validada tras 90 días de uso en producción. Si está evaluando a un socio de IA para un problema totalmente distinto —ni preventa, ni propuestas—, este es el nivel de ingeniería y de implementación de IA con el que trabajaría.
Reserva una sesión de 30 minutos para analizar la transformación digital y la hoja de ruta del producto con el equipo de Carmatec para analizar cómo podría ser una aplicación basada en IA adaptada a sus propias operaciones. Llevamos 23 años desarrollando software y sistemas de IA, con equipos en Bangalore, Doha, Dubái, Nueva York y Londres.
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